基于圆孔标定板的视觉机器人手眼标定方法

针对由线激光传感器引导的机器人系统手眼标定问题,提出了一种基于圆孔标定板的手眼标定方法。该方法以标定板圆孔的圆心为固定点作为约束,建立了结合机器人运动学参数的手眼标定模型,在同等实验平台下与传统标准球方法进行对比实验。得到标定结果后,参考平面度误差的评价方法对某高精度平面进行扫描,得到平面的点云并计算点云与最小二乘拟合平面的距离均方根误差,以此作为手眼关系标定精度的评价参数。相较于标准球方法,该方法在线激光坐标系下对空间中固定点的位置坐标采集更加精确,且将机器人运动学参数纳入手眼标定模型中。使得该方法平面测量均方根误差由标准球方法的0.212 mm下降到0.065 mm,验证了所提方法的优越性。

基于转动式二维激光扫描仪和多传感器的三维重建方法

三维重建技术是机器视觉中最热门的研究方向之一,在无人驾驶和数字化加工与生产等领域得到了广泛的应用。传统的三维重建方法包括深度相机和多线激光扫描仪,但是通过深度相机获得的点云存在着信息不完整和不精确的问题,而多线激光扫描仪成本高,阻碍了该项技术的应用和研究。为解决上述问题,提出了一种基于转动式二维激光扫描仪的三维重建方法。首先,用步进电机带动二维激光扫描仪旋转运动来获取三维点云数据。然后,用多传感器融合的方法对激光扫描仪的位置进行标定,采用坐标系变换完成点云数据的匹配。最后,对采集得到的点云数据进行了滤波和精简处理。实验结果表明:相较于深度相机/IMU数据融合的重建方法,平均误差降低了0.93 mm,为4.24 mm;精度达到了毫米级别,误差率也控制在了2%以内;整套设备的成本相较于多线激光扫描仪大大降低。本文方法基本满足保留物体的外形特征、高精度和成本低的要求。

激光雷达引导下的红外图像中行人检测

研究了一种利用激光雷达数据引导红外图像进行行人检测与识别的方法。首先针对激光雷达数据,提出了一种利用鲁棒主成分分析进行目标感兴趣区域检测的方法,进而设计了一种窗口滤波算法对前景矩阵进行滤波处理,得到目标感兴趣区域的位置信息。在此基础上,将该位置信息投影到红外图像中获取红外图像中的目标感兴趣区域,进而在红外图像感兴趣区域内利用稀疏编码金字塔算法和支持向量机完成行人识别。实验结果表明了该算法能够有效地完成行人识别。

RIEGL LMS-Q140i-80激光扫描仪精度评定

RIEGL LMS-Q140i-80激光扫描仪是863课题“近景目标三维测量技术”中关键传感器之一,其精度直接影响课题所能达到的精度指标。为衡量扫描仪实际精度与其标称精度的一致性,设计扫描仪在静止情况下进行扫描实验。实验结果表明:扫描仪的实际精度与其标称精度相一致,满足课题对传感器的精度要求。

CCD与二维激光扫描仪在管道检测系统设计中的应用

管道运输在现代工业的能量传输中具有重要的作用,但其工作条件恶劣,且不易检测维护,而国内对外在在后续真正实现管道缺陷检测功能方面的研究尚有所欠缺。针对以上问题,设计制作了一种双电机独立全驱动轮式管内移动机器人,适合于>600 mm管径的排水管道,装载CCD摄像头以及二维激光扫描仪,CCD能直观的找出管道的缺陷,将激光扫描仪扫描到的数据运用ICP算法进行后续处理,实现管内裂痕和变形等缺陷大小的定量检测,并得到了很好的实验结果。

基于激光二维扫描的船模航行轨迹测量系统

为了实现对船模航行轨迹及其漂角信息的自动测量,设计了一套基于激光二维扫描仪的船模航行轨迹实时测量系统,主要包括激光二维扫描仪、三维电子罗盘、无线通信模块、数据采集及处理软件4个部分。扫描仪固定在河道岸边对船模靶标进行实时测量获得船模的位置信息,电子罗盘固定在船模上实时监测船模的俯仰、翻滚、航向角信息,两部分数据分别通过以太网通信与无线模块传输回计算机。基于MFC架构数据处理软件系统,设计靶标数据处理算法,综合两部分数据对船模靶标中心进行实时拟合与补偿,并在交互界面上实时绘制出船模航行轨迹,计算其漂角数据。实验结果表明,测量系统可以在较大测量范围内满足现场测量±8 mm的精度要求,准确绘制出船模的航行轨迹,为船模通航试验的检测与控制等研究提供了很好地试验方法。

基于激光扫描仪的矿石密度实时检测系统研发

矿石资源开采中矿石品位测算是非常重要的环节。研究发现矿石品位与密度具有较强的线性关系,本文设计了一套基于激光扫描仪的矿石密度自动检测系统,利用激光扫描仪建立矿石表面的密集三维点云模型,融合称重系统开发出一套自动化、实时化、高精度的矿石品位自动检测系统。实际生产应用后,提高了品位检测的准确性,简化了工艺流程,实现了矿石品的自动化检测,对实际生产具有极其重要的意义。

用于植物三维结构表型研究的移动地面近端感知系统

植物表型研究在把握植物结构和了解植物对环境变化的反应上起着至关重要的作用。因此,通过引入多种遥感技术例如LIDAR,研究者一直针对不同场景开发不同的植物表型技术。目前,该领域的重要趋势是开发可供于广泛使用的低成本三维系统,而通常使用的高成本的LIDAR传感器无法满足这一需求。为了解决这个问题,试图开发一个基于低成本二维激光扫描仪的用于室内植物三维结构表型研究的移动地面近端感应系统。特别地,将两个RPLIDAR激光扫描仪(目前市场上最低成本的二维LIDAR传感器)安装在两个远端的放置于移动平台的固定架上。如此一来,它们的扫描剖面被设置成一个斜交的方式。然后,经过精确的数据三维位置坐标设定和校准后,平台的移动可以使得两个系列的二维扫描剖面转变为研究区一排植物的全部三维表征。基于三维点云结果,人们可以获得详细的植物结构特征。实验表明,提出的方案得到基本验证,对于特定的植物结构变量例如叶面积(R2=0.92)可以精确获取。总之,该工作可以推动将基于LIDAR的植物表型技术发展到真正意义上的低成本阶段,而且这表明LIDAR在植物表型研究上的实际应用会越来越多出现在植物栽培、精准农业等领域。

移动三维激光扫描技术在盾构隧道收敛监测中的应用

盾构隧道收敛监测是地铁运营检测的重要监测部分。针对收敛尺、全站仪、断面仪和巴塞特收敛系统、站式扫描仪等传统监测设备和监测方法的缺陷,本文提出一种基于移动三维激光扫描的新型收敛监测方法。移动三维激光扫描技术是利用二维断面扫描仪结合移动轨道车、惯性导航定位及编码器等多种传感器协同作业,通过人工推行扫描的方式全面获取隧道结构点云数据。结合自动化点云处理软件对管片断面收敛进行分析,实现地铁隧道收敛的快速全面监测,弥补了传统收敛监测效率低、断面监测不完善的缺点。工程应用实例结果表明,该方法不仅可以实现隧道收敛快速、高效监测,而且获取的海量点云数据可进一步深度挖掘,为地铁隧道的安全监测提供基础数据,保障地铁安全运行。

基于机器视觉的钢轨表面缺陷三维检测方法

提出了一种二维视觉与三维视觉相结合的钢轨表面缺陷检测方法。该方法通过线阵相机采集二维图像,由激光扫描仪采集钢轨深度信息,最后将这两组数据传送回主机,用Halcon和VC编写上层图像处理软件,获得钢轨表面缺陷的大小、形状、位置及深度,实现了全面检测钢轨表面缺陷。实验表明,与二维图像识别,或者与单独使用三维扫描检测相比,本系统检测效果更好。

激光扫描仪在大车运行安全保护中的应用

门座起重机、卸船机的工作效率和安全性直接影响到货物的装卸船速度,轨道附近移动的人、机械设备和其他障碍物会造成较大的设备安全隐患。针对此问题,提出了一种基于二维激光扫描仪的大车运行安全系统,阐述了该系统的组成、工作原理和特点。实践表明,该系统可提高港口装卸设备的工作安全性,具有推广价值。

机器人自主开门作业研究

针对移动作业机器人开门过程的定位和规划控制问题,提出一种实用可靠的机器人自主开门作业方法。首先使用二维激光扫描仪辨识门所在直线,结合单目手眼相机对门把手图像的识别,获取门把手的三维坐标,然后对机械臂设计力位混合控制方法,控制机器人以柔顺模式按压门把手打开门,并在开门过程中通过辨识门轴位置完成机器人定位,从而完成整个开门轨迹。实验表明,该方法能够使用较少的传感器实现机器人精确定位,并完成自主开门任务。

移动机器人避障中经济型2D激光雷达性能研究

障碍检测是移动机器人避障中的关键问题。文章介绍了基于飞行时间法测距的2D激光雷达RPLIDAR的工作原理,分析了影响激光雷达测距性能的误差因素,通过统计分析对雷达数据进行标定;研究了不同物体表面属性对雷达测距性能的影响,通过对激光雷达性能测试的实验,建立了测距校准模型。所得的结论和误差模型可以为室内移动机器人在室内环境中的障碍检测提供支持。