Research on stereo vision path-planning algorithms for mobile robots autonomous navigation

Using stereo vision for autonomous mobile robot path-planning is a hot technology.The environment mapping and path-planning algorithms were introduced,and they were applied in the autonomous mobile robot experiment platform.Through experiments in the robot platform,the effectiveness of these algorithms was verified.

光学立体测绘卫星影像高效密集匹配方法研究

针对半全局匹配(Semi-Global Matching,SGM)中代价聚合存在大量计算冗余的问题,文章提出了基于最小代价路径的快速代价聚合与视差确定方法。在代价聚合阶段,将SGM更新代价空间转变为最小代价路径确定,获取候选视差值集合,使得代价聚合计算量不再与视差范围相关,显著提升处理效率;在视差确定阶段,采用单个视差候选值与其它视差候选值差值的绝对值之和的倒数作为该视差候选值的支持度,统计所有视差候选值的支持度,从而可应用“赢者通吃”策略快速确定最终视差值。采用“资源三号”和“高分七号”卫星立体像对密集匹配对比实验验证该方法的有效性,结果表明该方法可在与SGM匹配结果保持一致的同时,将代价聚合处理效率提升90%。

结合注意力机制与路径聚合的多视图三维重建

目前基于学习的多视图三维重建研究已经取得了显著成果,但依然存在特征提取不完全和成本代价体之间相关性差的问题,从而导致重建精度不高。针对这一问题,设计了一种级联网络PAA-MVSNet。为了获得输入图像更加完整和准确的特征信息,该模型采用了“自顶向下”的特征提取方法,在不同尺度上进行特征提取,并将这些特征进行拼接,最后输出3个不同尺度的特征层;此外,引入改进的SE注意力模块优化三维代价体正则化过程,增强了代价体成本体积之间的相关性,提高了重建的精度和完整性。在DTU数据集上和基准网络CasMVSNet相比,该模型的准确性误差和完整性误差指标分别降低了5%和1.4%,且相较于其他模型均有不同程度提升。此外Tanks and Temples数据集上的实验结果表明,该模型有很好的泛化性。提出的基于路径聚合的特征提取模块和注意力优化代价体正则化模块均取得了效果,在重建精度上相比于其他模型都有一定的提升,验证了该模型的有效性。

基于改进禁忌搜索算法的立体车库搬运器路径优化建模与仿真

为提升平面移动式立体车库运行效率,通过对搬运器位置转移过程及服务时间进行分析,建立多条件约束的搬运器最短服务时间调度模型,考虑立体车库固定容量下不同层列组合方式及顾客到达率影响因素,提出了一种改进禁忌搜索算法提高搬运器路径搜索速度,设置对照组进行仿真实验,结果表明:6×16的层列组合下算法初始解的服务效率指标最佳;当顾客到达率为12、20 veh/h时,搬运器平均利用率低于50%,相较实例车库搬运器平均服务时间分别减小8.59%、10.29%,当顾客到达率为40、60 veh/h时,搬运器平均服务时间分别减小2.92%、1.5%。可见顾客到达率水平不同,算法适用性不同,在搬运器平均利用率小于50%的情形下算法表现更优,最后以工程项目数据进行验证,证明算法在实际工程中有较强可行性。

基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测

针对工业机器人运动轨迹准确度检测困难的问题,提出了一种基于双目视觉理论的检测方法。根据空间解析几何学中点、线和面三者之间的约束关系,建立了基于直线特征匹配的工业机器人运动轨迹位姿视觉检测模型。基于此模型对一种典型六轴工业机器人运动轨迹的位置偏差和姿态偏差进行了测量。测量结果表明采用这种方法的测量系统结构相对简单,能够方便地进行工业机器人动态轨迹准确度的测量。

物流配送路径优化理论在立体匹配技术中的应用研究

由于目前的立体匹配算法大都以追求高匹配精确度为目的,造成了算法执行时间过长,不利于实时场合的应用.因此,提出了将物流领域中的配送路径优化理论和方法,即节约算法,引入立体匹配技术中,构建一种高匹配精度、高执行速度的立体匹配算法,并将该方法引入到双目立体视觉中.首先用金字塔算法在低分辨率图像上求取控制点,之后结合物流网络的构建理论修正初始视差空间图像,进而利用物流配送路径优化中实时性强的特点,在修正后的视差空间图像上快速找到全局最优路径,从而生成具有全局最优特性的视差.实验结果表明,本方法将大大增强立体视觉技术在实时场合下的适用性.

基于立体视觉的月球探测器路径规划算法

以实现月球探测器的避障路径规划为目标,采用立体视觉技术感知车前环境,设计一套基于特征匹配的车前障碍物检测算法。构造极坐标直方图描述环境空间,提出一种基于视觉感知的直方图Bug路径规划算法。通过朝目标移动和沿障碍物边界滑动2种行为的切换来保证算法全局收敛。实景重构与仿真实验验证了算法的有效性。

基于立体MDT模式引导下2型糖尿病患者临床护理路径的构建与应用

目的构建基于立体MDT模式引导下2型糖尿病(T2DM)患者临床护理路径,旨在使临床护理工作流程化、路径化。方法以住院患者需求调查表与患者舒适度调查表为横断面调查工具,对2018年1月~11月在我院内分泌科接受住院治疗的80例T2DM患者的护理需求、满意度及舒适状况进行横断面调查,为基于立体MDT模式引导下T2DM患者临床护理路径的构建提供实践依据。采用随机数字表法将2019年1月~11月在我院内分泌科接受住院治疗的120例T2DM患者分为对照组和试验组(每组60例)进行临床护理路径实证研究。结果横断面调查显示,患者入院时对心理社会支持护理需求最高(62.31%),住院期间对疾病管理护理需求最高(62.60%),出院前1 d对健康教育护理需求最高(66.34%);入院时、住院期间、出院前1 d心理社会支持满意度均为最低(分别为64.82%、63.72%和59.84%);患者心理精神舒适度最差(13.8%)。试验组患者舒适状况(环境除外)优于对照组(P<0.05);试验组患者工作态度、健康教育、心理指导的满意度得分及总分均高于对照组(P<0.05)。结论基于立体MDT引导下T2DM患者临床护理路径的构建与应用,利于临床护理资源的合理配置,进一步升华优质护理内涵,促进整体护理向更深层次发展,将患者引向更好的康复结局。

基于立体视觉测量的移动机器人导航技术研究

立体视觉测量是机器视觉的重要分支,已经在视觉检测、医学辅助治疗和月球车导航等领域获得了应用。本文对于移动机器人立体视觉导航的全过程进行研究,分析立体视觉测量信息到真实三维景物信息的计算、人工势场法进行路径规划这两项关键技术。实验结果表明,本文提出的方法可以为移动机器人准确导航。

基于视觉导航技术人形机器人的行走和爬行研究

主要研究面向人形机器人行走和爬行的立体视觉问题。障碍检测和物体识别广泛采用图像处理和物体识别技术,数据拟合技术也应用于人形机器人的路径规划。通过实时合成高精度的物体特征检测方法能够提供精准的视觉反馈。提出了基于这些方法和机器人导航系统的立体视觉系统,并且利用人形机器人进行了仿真实验。

基于视差区域分割的动态规划立体匹配算法改进

基于动态规划的立体匹配算法在较低的硬件条件下,也可以满足实时性的要求,因此,可以在基于立体视觉的机器人导航避障系统中应用。但传统动态规划算法存在匹配精度不高、易出现分散畸变点等问题,因此,论文对动态规划算法初始匹配代价求取、路径寻径及回溯等加以改进。在初始代价求取阶段,提出了一种变窗口能量聚集法,通过获取场景的视差变化区域与视差连续区域的位置信息,从而使像素点在能量聚合时能够根据视差变化自适应地调整聚合窗口的大小,使能量聚合方式更加合理,提高了初始视差的准确性;在路径寻径及回溯阶段,使用多路径寻径回溯法,保留更多的可靠点,减少了误匹配现象的发生。因此,提高了立体匹配的匹配精度,并具有较好的实时性。

微光成型法固化成形路径的生成和检验

为了对平面实体进行曝光固化 ,需要同时得到平面图形的轮廓和内部填充的扫描轨迹。为此 ,利用CNC自动编程系统中的“C刀补”功能 ,实现了平面轮廓环扫描路径的自动生成 ;并在此基础上 ,用“辅助直线法”生成了平面实体填充固化所需的“行栅式”扫描路径 ;最后 ,利用VC的编程功能 。

显微立体视觉小尺度测量系统的标定

结合透视投影模型、非参数化的光学畸变模型以及光束平差算法,提出并实现了一种标定显微立体视觉系统光路的方法。首先,通过光刻方法制作了用于显微立体视觉系统标定的标定参考物,并利用待标定系统采集标定参考物不同方位的图像。然后,基于非参数化的光学畸变模型,采用样条曲面计算得到显微立体视觉系统的畸变校正场,并结合透视投影模型建立显微立体视觉系统的完整成像模型。最后,利用光束平差算法对所建立的成像模型进行标定计算和优化调整。搭建了显微立体视觉小尺度测量装置,验证了提出的标定方法的可行性。通过标定获得了测量装置两个光路的焦距和相对方位等参数,并借助于高精度四轴位移台对标定结果进行了精度验证。结果表明,采用本文方法标定后位移测量的精度优于1%,能够满足微胀形实验中三维变形测量的要求。该标定方法也可用于其他显微视觉检测领域。

具有立体视觉的球形机器人及其运动控制

针对现有球形机器人存在环境感知能力较弱、运动控制精度不高的问题,提出一种具有立体视觉的新型球形机器人Visionbot。介绍Visionbot机器人的机械结构,采用具有非完整约束的拉格朗日方程建立该球形机器人的动力学模型。针对状态变量过多难以用于控制系统设计的问题,对球形机器人的动力学模型进行合理简化。利用模型解耦、线性化以及状态反馈等方法,建立该球形机器人的运动控制模型,包括内环力矩控制器和外环路径跟踪控制器。采用延时环节对视觉反馈通道的时延进行建模,建立具有视觉反馈的球形机器人运动控制模型。通过运动仿真试验,研究机器人重摆质量、视觉反馈延时对其运动控制性能的影响,并验证系统设计的可行性。研究结果为Visionbot机器人的优化设计和样机研制提供理论基础。

最短路径模型下的双目立体匹配算法研究

传统的双目立体匹配算法,是通过计算像素点间的相似程度来找出左图像素点和右图像素点的匹配关系。为了提高匹配准确度,当前策略主要是将立体匹配转化为求解能量方程最小化问题,再对全局空间的能量进行优化,如扫描线算法、动态规划算法、图割算法和置信传播算法。然而各个算法有着自身不足,若仅仅从原有的模型出发,难以克服缺点。通过对能量方程最小化问题深入研究,建立了一个最短路径模型,即将能量方程映射到有向图中,通过求解图的最短路径来解能量方程的最小化问题,详细阐述了算法原理后又从视差空间的角度描述了算法的运行图。实验证明最短路径算法克服了上述四种方法的固有缺陷,在准确度较高的同时,有较低的时间复杂度。

多机多路径立体停车库系统研究与应用

随着汽车保有量的不断增加及城市土地资源的日益紧缺,立体停车逐渐成为解决城市静态交通拥堵的一种有效方案。文中针对目前市场上九大类立体停车库系统进行了详细分析,并根据现阶段停车用户的使用需求特点,提出了一种多机多路径的立体停车系统解决方案,详细分析了方案的优化收敛过程和其主要特点,结合工作单位停车难的现状,完成了停车库样库系统建设,取得了良好的社会效益和经济效益。

基于焊缝特征的焊接路径视觉辨识方法研究

针对埋弧多层焊焊接路径规划在线示教引导方法,由于厚板结构热输入量大,焊接过程中发生板件翘曲变形时无法对示教路线进行实时调整的问题,提出一种中厚板多层多道焊焊缝轮廓获取方法及焊接路径规划策略。搭建了双目立体视觉系统,通过标定、图像校正及滤波等预处理,得到焊缝轮廓特征点三维坐标;通过立体匹配和三维坐标重构得到焊缝轮廓的三维图像;通过对焊缝轮廓表面形貌的分析,针对不同形貌的焊缝特征提出不同的焊接路径规划策略,得到空间三维路径曲线,规划的焊接路径与焊缝特征保持了良好的对应关系。通过提供的焊缝路径三维坐标为焊枪位姿的实时对中和调整提供了基础数据。

基于改进集束搜索的立体车库库位布局优化研究

针对立体车库堆垛机在库内运行路径过长导致顾客平均等待时间过长、车库运行效率低等问题,提出了一种改进集束搜索算法来优化堆垛机运行路径,从而确定立体车库库位布局。通过对实体运行立体车库的分析,建立了立体车库排队等待的数学模型,再结合实际车库库位布局,以堆垛机运行距离、顾客平均等待时间和平均等待队长为衡量指标,通过编写Matlab仿真程序,在一定库位容量下分析对比不同库位布局方式对整体运行效率的影响,并与采用集束搜索下各项运行指标进行对比。结果表明:在4层6列库位布局下,立体车库各项运行指标均最低,且使用改进集束搜索对最优库位进行选择时比集束搜索运行距离缩短约13%,顾客平均等待时间和平均等待队长缩短约3.2%和18.7%。因此,改进集束搜索在对立体车库选择合理库位布局时有较好的效果。

改进Census变换与路径代价的立体匹配算法

为减少误匹配率,提升视差计算精度,提出了一种改进Census变换与路径代价的立体匹配算法。首先,通过采取设定阈值选取参考像素替换中心像素,并将灰度差绝对值算法(absolute difference,AD)和梯度代价归一化加权融合进行代价计算,以提升视差计算精度,增强算法稳定性;其次,设计了一种根据像素颜色差值确定惩罚因子的方法,实现了对不同区域匹配效果的提升;最后,采用加权中值滤波、视差非连续性调整等进行优化,进一步提升算法性能。在Middlebury 2.0测试平台选取14幅图像验证本文算法的有效性。结果表明:本文算法平均误匹配率为4.89%,有效地减少了误匹配率,视差效果良好。

基于视觉反馈的自主式移动机器人路径规划方法

对自主式移动机器人（ＡｕＲＡ），通过立体视觉方法得到环境的深度信息，并反馈控制机器人的运动，文中提出了一种基于自由门ｌ－ｄｏｏｒ和ｔ－ｄｏｏｒ进行机器人路径规划的方法，讨论了该方法的可行性，并分析了通常情况下机器人运动可能遇到的几种情况。