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基于深度视觉原理的液压支架护帮板收回姿态测量方法研究
1
作者
张丹
陈仕林
+2 位作者
吴卫东
宋胜伟
李士魁
《煤矿机械》
2023年第9期191-194,共4页
为了解决液压支架护帮板在收回过程中的空间姿态测量问题,提出了一种基于深度视觉原理的多传感器融合护帮板空间姿态测量解决方案。该方案通过FAST算法提取特征点,采用领域搜索算法优化特征点,基于护帮板姿态解算模型采用深度相机和倾...
为了解决液压支架护帮板在收回过程中的空间姿态测量问题,提出了一种基于深度视觉原理的多传感器融合护帮板空间姿态测量解决方案。该方案通过FAST算法提取特征点,采用领域搜索算法优化特征点,基于护帮板姿态解算模型采用深度相机和倾角传感器相融合的方式进行姿态解算。结果表明:特征点在经过模型优化后,准确度提升25%,液压支架护帮板偏航角的平均解算误差为0.68°,横滚角的平均解算误差为1.31°,俯仰角的平均解算误差为0.82°,护帮板空间姿态角度解算最大误差为1.91°,护帮板空间姿态角度解算最小误差为0.57°,满足井下护帮板姿态检测要求。该方法不易受到环境的干扰,便于获取护帮板在三维空间中的姿态,不但可用于液压支架护帮板空间姿态测量,而且在其他领域视觉测量技术中也具有较好的普适性。
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关键词
深度视觉技术
FAST特征点算法
领域搜索算法
液压支架护帮板
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职称材料
题名
基于深度视觉原理的液压支架护帮板收回姿态测量方法研究
1
作者
张丹
陈仕林
吴卫东
宋胜伟
李士魁
机构
黑龙江科技大学机械工程学院
双鸭山双煤机电装备有限公司
出处
《煤矿机械》
2023年第9期191-194,共4页
基金
黑龙江省首批揭榜挂帅项目(2021ZXJ02A01)。
文摘
为了解决液压支架护帮板在收回过程中的空间姿态测量问题,提出了一种基于深度视觉原理的多传感器融合护帮板空间姿态测量解决方案。该方案通过FAST算法提取特征点,采用领域搜索算法优化特征点,基于护帮板姿态解算模型采用深度相机和倾角传感器相融合的方式进行姿态解算。结果表明:特征点在经过模型优化后,准确度提升25%,液压支架护帮板偏航角的平均解算误差为0.68°,横滚角的平均解算误差为1.31°,俯仰角的平均解算误差为0.82°,护帮板空间姿态角度解算最大误差为1.91°,护帮板空间姿态角度解算最小误差为0.57°,满足井下护帮板姿态检测要求。该方法不易受到环境的干扰,便于获取护帮板在三维空间中的姿态,不但可用于液压支架护帮板空间姿态测量,而且在其他领域视觉测量技术中也具有较好的普适性。
关键词
深度视觉技术
FAST特征点算法
领域搜索算法
液压支架护帮板
Keywords
machine vision technology
FAST feature point algorithm
domain search algorithm
hydraulic support side guard
分类号
TD355 [矿业工程—矿井建设]
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作者
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被引量
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1
基于深度视觉原理的液压支架护帮板收回姿态测量方法研究
张丹
陈仕林
吴卫东
宋胜伟
李士魁
《煤矿机械》
2023
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