针对环境复杂的工业现场中自主定位精度低、适应性差的问题,提出一种结合人工信标和视觉的同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的双相机定位系统。人工信标无需覆盖全空间布置,无需具备ID信息,通过两台相...针对环境复杂的工业现场中自主定位精度低、适应性差的问题,提出一种结合人工信标和视觉的同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的双相机定位系统。人工信标无需覆盖全空间布置,无需具备ID信息,通过两台相机分别拍摄信标及运行视觉SLAM算法完成全空间定位,利用信标定位算法恢复单目SLAM的尺度不确定因子并且建立起两种定位算法坐标系之间的关系,因此当相机视场由信标组成的控制场覆盖范围外再次移回其覆盖范围内时,可通过SLAM算法得到的系统位姿初值实现信标和像点的快速匹配,从而再次精确定位。将双相机定位系统安装在可穿戴的头盔上,测量人员头戴头盔便可实现高精度定位。分析了双相机头盔定位系统的工作原理,并进行了试验验证。试验结果表明,该方法精度较高、适应性强,可满足在信标无法全空间覆盖的复杂工业环境下的自主定位需求。展开更多
文摘针对无人机通过视觉对地面动态目标跟踪过程中视角固定易丢失目标,以及在着陆过程中由于成像畸变严重、画面不稳定导致定位精度差的问题,提出随动视觉跟踪的跟踪控制策略和基于视觉联合磁引导的获取无人机高精度相对位姿的方法.在跟踪过程中,设计新型信标图案供无人机进行视觉识别获取目标的方位,识别速度可以达到5 ms/帧,通过随动视觉跟踪完成实时跟踪.在着陆过程中,在动态目标上设置磁源,利用无人机检测磁场特性并通过BP神经网络解算相对位置;在信标图案内设置平行线特征,用于近镜头时辅助视觉解算相对角度.在获取无人机相对位姿后,进行相应的运动控制即可完成着陆.实验结果表明,跟踪过程稳定可靠,抗干扰能力强;着陆精度高,着陆误差小于2 cm.
文摘针对环境复杂的工业现场中自主定位精度低、适应性差的问题,提出一种结合人工信标和视觉的同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的双相机定位系统。人工信标无需覆盖全空间布置,无需具备ID信息,通过两台相机分别拍摄信标及运行视觉SLAM算法完成全空间定位,利用信标定位算法恢复单目SLAM的尺度不确定因子并且建立起两种定位算法坐标系之间的关系,因此当相机视场由信标组成的控制场覆盖范围外再次移回其覆盖范围内时,可通过SLAM算法得到的系统位姿初值实现信标和像点的快速匹配,从而再次精确定位。将双相机定位系统安装在可穿戴的头盔上,测量人员头戴头盔便可实现高精度定位。分析了双相机头盔定位系统的工作原理,并进行了试验验证。试验结果表明,该方法精度较高、适应性强,可满足在信标无法全空间覆盖的复杂工业环境下的自主定位需求。