全景视觉传感器

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全自主足球机器人的研究综述

全自主足球机器人的研究综述摘要：机器人足球比赛是一项极具魅力的高科技竞技比赛,它涉及人工智能、机器人学、计算机技术、通讯技术、传感技术等诸多领域的前沿技术。

足球机器人的智能化水平的提高体现了科技发展的最高水平。

现在全自主足球机器人的发展研究更是人类研究的热点之一。

关键词：人工智能足球机器人全自主1、引言机器人足球比赛已经成为一项全世界瞩目的高科技对抗赛。

在世界上影响较大的赛事主要有两个,一个是由国际机器人足球联合会(FIRA)组织的微机器人世界杯,每年举行一次,同时进行这一领域的学术研究；另一个是由国际人工智能协会组织的机器人世界杯RoboCup,也是每年一届,它要求参赛的机器人是自主式的,其复杂程度和制作成本较高。

足球机器人为智能系统的研究提供了一个很好的载体,它充分体现了人工智能、机器人学、传感器技术等多技术的发展水平和融合程度,也从另一个侧面反映了一个国家信息与自动化领域的科技发展水平。

足球机器人不仅将静态环境下单智能体对单智能体的挑战提升为多智能体对多智能体的对抗,并实现了在复杂环境下,以实时控制的方式进行信息的处理和决策分布。

2、足球机器人2.1 足球机器人比赛种类FIRA机器人足球比赛种类:半自主型机器人足球;全自主型机器人足球;仿真机器人足球;超小型半自主机器人机器人足球;超小型全自主机器人足球;类人机器人足球。

RoboCup机器人足球比赛种类:电脑仿真比赛;小型足球机器人赛;中型自主足球机器人赛;四腿机器人足球赛;拟人机器人足球赛。

2.2 机器人足球比赛情况简介在足球场上,是装有完整的智能控制系统的车型足球机器人,机器人可以自主的收集周围的信息和比赛的情况,并能自主的进行行为决策,包括导航定位,寻找足球、队员和球门,遇到对方队员进行自主避障,并选择时机带球入门。

比赛一般先进行小组赛,出线队伍进入下一轮淘汰赛,如果打成平局,则进入加时赛,若仍不能分出胜负,则双方互罚点球决胜负。

比赛分成上下两个半场,各十分钟,中场休息五分钟。

基于全方位计算机视觉的ATM机智能监控

基于全方位计算机视觉的ATM机智能监控
汤一平; 何祖灵; 金冶; 梁亦共
【期刊名称】《《浙江工业大学学报》》
【年(卷),期】2010(038)001
【摘要】探讨了利用全方位视觉传感器(ODVS)以及计算机视觉技术来实现对自动取款机(ATM)的视频智能监控,采用ODVS来获取整个ATM机周围的全景视频图像,通过透视算法将全景视频图像展开成若干个重点监控领域;为了提高检索效率、减少存储和传输信息量,提出了通过基于高斯肤色模型的人脸检测算法获取ATM使用者的人脸图像并将时间地点等信息进行合并,得到一幅包含使用ATM时间、地点和人物图像;为了提高ATM的使用安全性,通过基于卡尔曼滤波的人脸跟踪和行为语义规则判定等手段来检测和分析ATM设备周围环境中的窥视行为.与现有的ATM视频监控技术相比,所提出的监控方法具有检测范围广、智能化水平高、存储检索效率高等优点,实现窥视行为检测算法具有较高的鲁棒性和检测精度.
【总页数】7页(P26-32)
【作者】汤一平; 何祖灵; 金冶; 梁亦共
【作者单位】浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310032
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于计算机视觉的静态场智能监控系统 [J], 黄善斌;覃勇军
2.基于计算机视觉的智能监控系统教学平台 [J], 徐贵力;曹传东;田裕鹏;李鹏
3.基于ATM机的智能监控系统的研究与实现 [J], 翁金芳;陈书明;母洪妃;罗榕华
4.基于计算机视觉算法的视频智能监控与跟踪系统研究 [J], 肖贵灯
5.基于计算机视觉的网约车车载智能监控系统研究 [J], 钟建勇;沈哲;孙何涛
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全景图的工作原理是什么

全景图的工作原理是什么
全景图的工作原理取决于具体的技术和设备，以下是一种常见的全景图工作原理：
1. 图像采集：使用特殊的全景相机或者由多台普通相机组成的相机组，在一个固定的点上进行相机位置和角度的调整，同时拍摄多张图像，覆盖整个场景。

2. 图像拼接：将相机拍摄得到的多张图像进行处理和拼接，使用图像处理算法将它们融合为一张全景图像。

这个过程可以分为多个步骤，包括图像对齐、特征匹配、图像融合等。

3. 图像渲染和展示：处理后的全景图像可以在电脑、手机等设备上进行渲染和展示。

用户可以通过滑动、缩放等操作方式来探索全景图，感受全方位的视觉体验。

需要注意的是，全景图的工作原理可能因使用的技术不同而有所差异。

例如，某些全景相机可以通过旋转镜头来拍摄全景图像，然后利用传感器和机械系统将图像拼接在一起。

此外，还有其他方法如使用全景球拍摄，通过快速旋转球型相机来捕捉全景图像，并进行后期处理等。

基于全方位视觉的多目标跟踪技术

ｉｍａｇｅｓｂｙＯｍｎｉ－ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＶｉｓｉｏｎＳｅｎｓｏｒｉｎｒｅａｌｔｉｍｅ，ｗｈｉｃｈｉｓｎａｅｆｅｃｔｉｖｅｗａｙｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｈｅｔ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｒａｐｉｄｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｅｔｅｃｔａｎｄｔｒａｃｋｍｕｌｔｉｐｌｅｏｂｊｅｃｔｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｍｅｈｏｔｄｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｏｂｊｅｃｔｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＯｍｎｉ — ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｉｍａｇｅｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｇｅｔｔｉｎｇ３６０－ｄｅｇｒｅｅＯｍｎｉ－ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ
ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｏｂｊｅｃｔｓ，ｗｈｉｃｈｗａｓｕｓｅｄｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｄｉｆｅｒｅｎｔｏｂｊｅｃｔｓ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂｅｔｅｒｓｏｌｖｅｓｈｔｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔｈｅｔｍｅｈｏｔｄｉｎｈｉｔｓｐａｐｅｒＣｎａｂｅｔｔｅｒｒｔａｃｋｏｂｊｅｃｔｓｉｎ

视觉传感器标定方法与数据处理技术

视觉传感器标定方法与数据处理技术视觉传感器是一种能够获取外部信息并将其转换成数字信号的设备，它在许多领域得到了广泛应用，如机器人导航、自动驾驶、工业检测等。

视觉传感器的准确性和稳定性往往取决于标定方法和数据处理技术的选择与应用。

本文将介绍视觉传感器标定方法与数据处理技术的基本原理和常见应用。

一、视觉传感器标定方法1. 内参标定内参标定是指校准相机的内部参数，包括焦距、主点等。

内参标定的关键是确定相机的投影模型，常用的模型有针孔相机模型和简化模型。

针孔相机模型基于针孔成像原理，简化模型则通过假设了更多的条件，使标定过程更为简单。

内参标定的主要方法包括棋盘格标定、特征点标定等。

棋盘格标定方法是最为常用的一种内参标定方法。

通过在场景中放置一个具有已知尺寸的棋盘格，在不同位置和角度下拍摄多张图像，通过寻找棋盘格角点的像素坐标和世界坐标，可以计算出相机的内部参数。

这种方法简单易行，适用于大部分场景。

2. 外参标定外参标定是指校准相机的外部参数，包括相机的位置和姿态。

外参标定的关键是确定相机与世界坐标系之间的变换关系，常用的方法包括基于平面的标定和基于点的标定。

基于平面的标定方法利用多个平面的特征点，通过求解相机的外部参数，得到相机的位置和姿态。

这种方法适用于多平面结构的场景，如棋盘格标定。

基于点的标定方法则通过寻找场景中的特征点，通过求解PnP问题来确定相机的位置和姿态。

PnP问题是指通过已知的图像坐标和三维世界坐标点的对应关系，求解出相机的姿态和位置的问题。

这种方法适用于多个离散点的场景。

3. 畸变矫正畸变是相机成像过程中不可避免的一个问题，它会引入图像中的形状和尺寸变化。

常见的畸变有径向畸变和切向畸变。

径向畸变会导致图像中心附近的物体扭曲变形，切向畸变则会导致图像中心附近的物体拉伸或压缩。

畸变矫正是去除相机畸变的一种方法。

它通过在标定过程中得到相机的畸变参数，再通过畸变校正算法将图像中的畸变进行矫正。

任务12 视觉传感器与毫米波雷达融合标定

技术专业汽车智能传感器装调与测试任务十二视觉传感器与毫米波雷达融合标定中德诺浩（北京）教育科技股份有限公司提出问题场景人物情节某国产自主品牌汽车试制车间智能网联汽车的ADAS功能与车辆安全息息相关，因此汽车设计上对ADAS系统的可靠性具有很高标准。

智能传感器遍布全车的各个方位，同时为车辆不断地扫描周围环境，提供ADAS所需要的信息。

因此汽车工程人员通过让系统采纳多个传感器的信息，进行对比和强化，来实现环境感知的高度可靠性。

王师傅告诉小刘，要想让视觉传感器与毫米波雷达在时间和空间上联手工作，还需要完成重要的一步工作，那就是传感器融合标定。

小刘对于新的工作满怀信息，如果你是小刘，你是否也有相同的感受？环境感知传感器有哪几种配置方法？什么事智能网联汽车传感器融合？传感器数据融合分为哪几步？车间班组长王师傅、实习试制装调技师小刘➢能根据设计图纸和装调手册，熟悉车辆各ADAS系统传感器应用情况，规范完成传感器联合标定准备工作。

➢能根据设计图纸和装调手册，熟练操作系统主机，完成视觉传感器与毫米波雷达融合标定。

知识学习任务实施ADAS 与传感器应用➢智能网联汽车为了实现多种先进驾驶辅助（ADAS ）功能，在车辆上各个位置都装有不同的数量和类型的智能传感器。

➢智能网联汽车典型传感器应用方案如图所示，色块不同颜色代表不同的传感器类型与探测范围，色块中的标识为所属ADAS 系统。

多传感器配置检查知识学习任务实施毫米波雷达结构组成➢智能网联汽车上安装的传感器包括超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器等。

➢各种不同的传感器对应不同的工况环境和感知目标➢例如毫米波雷达主要识别前向中远距离障碍物（0~100m ），如路面车辆、行人和路障等；超声波雷达主要识别车身近距离障碍物（0.2~10m ），如泊车过程中的路沿、静止的前后车辆以及过往的行人等信息。

毫米波雷达部件测试知识学习ADAS与传感器应用➢环境感知传感器对比超声波雷达毫米波雷达激光雷达视觉传感器远距离探测弱强强较强探测距离／m0.2-100-1001-2000.5-50探测角度／度12010-7015-36030-180环境影响不受光照影响，测量精度受物体表面形状、材质影响大角度分辨率高，抗电磁干扰强聚焦性好，易实现远程测量，能量高度集中，具有一定危害性测量精度不受物体表面材质、形状等因素的影响，受环境光照强度影响大夜间环境强强强弱全天候弱强强弱知识学习ADAS 与传感器应用超声波雷达毫米波雷达激光雷达视觉传感器路标识别---ok目标识别能力弱弱较强强主要应用泊车辅助自适应巡航自动紧急制动前向碰撞预警盲区监测（可以建立车辆周边环境的三维模型）自动紧急制动车道偏离预警车道保持辅助盲区监测前向碰撞预警交通标志识别交通信号灯识别全景影像成本低适中高适中知识学习ADAS与传感器应用➢每种传感器各有优劣，使用单一传感器无法完成无人驾驶的功能性与安全性的全面覆盖➢比如仅靠视觉传感器识别物体，在遭遇大雾、雨雪等恶劣天气时很容易影响识别精度。

视觉传感器在智能网联汽车中的应用

• 基于视觉的车道检测的方法有哪些？
• 请说说基于霍夫变换的车道线检测的原理是什么？ • 请问什么是基于仿射变换的车道线检测？ • 什么是基于边缘点拟合的车道线检测？
• 请说说车道线跟踪的原理是什么？
• 2.语义分割
• 语义分割是指图像处理算法试图从语义上理解图像中每个像素的角色，该物体是汽车还是其他分类的物体，除了识别人、路、车、树等，我们还必须确定每个物体的边缘，需要使用语义分割模型来对物体做出像素级的分割，并通过语义形式提供物体的特征和位置等信息。
20米以外，很难缩小视差的范围。采用高像素摄像头和较好的算法可以提高测距性能，双目摄像头间距越小，测距镜头之间的距离越近，探测距离越大，镜头间距越大，探测距离越远。
单目视觉传感器的原理和特点
• 智能网联汽车传感系统是一个多传感器的复杂系统。使用单目摄像头是一种很好的方法，但是单目摄像头依赖大量训练样本、特征提取过程难以观测和调整等。由于传感器的物理特性，摄像头测距精度远低于激光雷达和多普勒雷达。因此在实际应用中，需要结合激光雷达和多普勒雷达等其他传感器进行探测，这些传感器在各自的约束条件下能够发挥各自最优的性能，各类传感器的融合将大大提高目标检测的精度。
驾驶汽车拥有三个前视摄像头，三个后视摄像头，两个侧视摄像头，12个超声波雷达和一个安装在车身上的前毫米波雷达。
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 智能驾驶汽车的视觉传感器可实现车道偏离警告、前方碰撞预警、行人碰撞预警、交通标志识别、盲点监控、驾驶人注意力监控、全景停车、停车辅助和车道保持辅助等功能。
01
• 视觉传感器种类与原理
视觉传感器的基本认识
• 1.车载摄像头的功能
• 请说说智能网联汽车上的摄像头各有什么功能？ • 单目传感器的工作原理是先识别后测距，首先通过

360度全景影像原理

360度全景影像原理360度全景影像是一种能够提供全方位视角的影像技术，可以呈现出观察者所在位置周围的全景景象。

它的原理是通过将多个相机或者图像传感器组合在一起，同时捕捉同一时间和不同视角的图像，并将它们拼接在一起，形成一个连续并展开的全景图。

360度全景影像的主要原理包括图像采集、图像融合和图像展示。

首先是图像采集。

为了能够捕捉到全方位的景象，通常需要使用多个相机或者图像传感器。

这些相机或传感器需要放置在不同的位置和角度上，以确保能够捕捉到全景图像的各个方向。

每个相机或传感器都会同时拍摄同一时间的图像，这些图像会用来后续的图像融合。

接下来是图像融合。

在将多个图像拼接成一个连续并展开的全景图之前，需要对这些图像进行融合处理。

这个过程可以通过多种方法来实现，最常用的方法之一是使用图像拼接算法。

这个算法会将不同视角的图像根据它们的相同特征点进行匹配，并将它们无缝地拼接在一起。

在融合过程中，还需要进行图像校正、去除重影和补全图像等处理，以提高全景图的质量和逼真度。

最后是图像展示。

在图像融合完成后，就可以将全景图像展示给观察者。

这可以通过多种方式来实现，其中最常见的方式之一是使用全景投影技术。

全景投影技术利用了人类视觉系统的特性，通过将全景图像投影到一个球体上，使观察者能够从所有方向上观看到全景图。

此外，也可以通过虚拟现实技术、交互式网页或移动应用程序等方式来呈现全景影像。

除了上述基本原理外，还有一些其他的技术可以进一步提高全景影像的质量和体验。

例如，在图像融合过程中可以使用HDR（高动态范围）技术来扩展图像的动态范围，使得全景图更加真实和明亮。

此外，还可以利用深度信息和运动跟踪技术来增强全景影像的交互性，使观察者能够更加自由地浏览全景景象。

总结起来，360度全景影像技术通过多个相机或传感器的协同工作，将不同视角的图像融合在一起，以提供观察者全方位的视角。

通过图像采集、图像融合和图像展示等步骤，能够实现全景图像的拼接、校正和展示。

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主动式全景视觉传感器构成
主动式全景视觉传感器主要由全景视觉传感器(ODVS)、全景激光投射单元、LED带光源所构成。0DVS中的摄像单元包括了800万像素的 CCD成像芯
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全景激光光源
包括圆锥形镜面、透明外罩、圆圈形激光发射器和底座
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ASODVS成像原理
H为凹圆弧镜面的圆弧中心到全景激光投射面的垂直距离，B为凹圆弧镜面的圆弧中心到圆柱形坐标系轴线的距离，r为全景激光在火炮内膛上的反射光束在凹圆弧镜面的高度，r`为全景激光在火炮内膛上的反射光束的角度。
视觉检测装置沿身管轴线方向移动，所采用的摄像头都是沿轴线方向安装，所拍摄的图像中心部位是无用的信息，而管壁的图像只是成像在图像的边缘，导致了较大的形变。
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火炮身管疵病检测装置构成
火炮身管疵病检测装备主要由对心机构、主动式全景视觉传感器 (ASODVS)、LED照明单元及无线通信单元组成。
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Thank You
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小型无线主动式全景视觉传感器 ***
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火炮
滑膛加农炮
迫击炮
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自行火炮
火炮分类
火炮按照炮膛结构分为线膛炮和滑膛炮。滑膛炮：
线膛炮：
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检测原因
火炮长期使用后，内膛会出现烧蚀、磨损、裂纹、阳线断裂、严重挂铜与锈蚀等疵病，直接影响到火炮射击精度、火炮寿命和射击安全性。
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传统方法
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采集图像
炮膛的横截面图
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ADOS获取的全景图
采集图像
全景柱状展开是以全景图像中心坐标为来自点建立平面坐标系0(0，0)，X轴水平向右，Y轴竖直向上；选取合适的内径为r1，外径为r2，展开半径为R： (r1+r2)/2。
火炮内膛全景展开图
ASODvS所获取的全景图像通过无线通信单元用P2P点对点方式经无线通信网 (wIFI)传输给Pc，Pc机对火炮身管疵病进行检测和分类。
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ODVS的成像原理
ODVS的折反射镜面是将凹圆弧的曲线环绕对称轴一周而形成的。对于选定的固定焦距的摄像机，反射光束的角度只有在一个固定的范围内才能在成像芯片上成像。
入射光束的高度和角度只有满足一定条件才能在成像芯片上成像。
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主动式全景视觉传感器(ASODVS)
从ASODVS传输给PC机的有2种类型的全景图像： 1 在LED带光源照射情况的用于检测火炮内膛上的各种疵病的全景图像(本文称为貌的检测)； 2 在全景激光光源照射情况的用于3D测量和3D重构的激光扫描全景图像(本文称为形的检测)。