高速运动目标多维姿态视觉测量关键技术研究
基于单目视觉的实时测距方法研究论文
基于单目视觉的实时测距方法研究论文摘要：测距是计算机视觉领域中的重要问题之一，在许多应用中都有广泛的应用。
本文提出了一种基于单目视觉的实时测距方法。
该方法利用单目相机拍摄到的图像进行目标的距离估计，不需要额外的传感器或设备。
首先，通过标定相机获取相机的内参数矩阵和畸变参数。
然后，使用特征点匹配算法对图像中的特征进行提取和匹配，得到特征点的对应关系。
接下来，利用三角测量原理计算出目标特征点在相机坐标系下的深度值。
最后，通过相机的内参数矩阵和深度值可以得到目标物体在相机坐标系下的三维坐标，从而实现了测距。
实验结果表明，该方法能够在实时场景中实现准确的测距，具有很大的应用潜力。
关键词：单目视觉，测距，内参数矩阵，特征点匹配，三角测量1. 引言随着计算机视觉技术的发展，测距问题在很多领域中得到了广泛的研究和应用。
利用视觉传感器进行测距是一种常见的方法，它可以在没有额外传感器的情况下实现目标的距离估计。
单目视觉是一种简单且成本相对较低的测距方式，因此在实际应用中具有重要的意义。
2. 方法本文提出的实时测距方法基于单目视觉，核心原理是利用特征点匹配和三角测量。
首先，通过标定相机获取相机的内参数矩阵和畸变参数。
内参数矩阵包括焦距和像素尺寸等参数，畸变参数用于修正图像的畸变。
然后，利用特征点匹配算法对图像中的特征进行提取和匹配。
特征点的提取可以使用SIFT、SURF等算法，匹配可以使用最近邻算法或RANSAC算法。
在特征点匹配完成后，可以得到特征点的对应关系。
接下来，根据三角测量原理计算出目标特征点在相机坐标系下的深度值。
三角测量原理利用目标在不同视角下的投影关系，通过三角形的边长比例计算出目标的深度。
最后，通过相机的内参数矩阵和深度值可以得到目标物体在相机坐标系下的三维坐标，从而实现了测距。
3. 实验结果对于本方法的实验结果进行了验证。
选取了不同距离的目标物体进行测距实验，并与实际距离进行比较。
结果表明，本方法能够在实时场景中实现准确的测距，与实际距离具有较小的误差。
第2届上银优秀机械博士论文奖——优秀奖 基于多模式单演特征检测与匹配的三维视觉测量技术研究
量系统的标定精度 。该标定方法采用最真 实反映摄像机射影变换关 系的一般摄像机模型 ，结合人工 图模式标 定方法和 由运动 到结构捆绑调整标定方法 的优 点，由粗 到精地 优化估计立体视觉系 统的 内外参数和标定 目标 的几何结构 ， 有 效地 克服 了传统 立体标定方法精度低 、可靠性 差等缺点 。 模拟人眼 视觉信息分析和处 理功能 ，提 出了二维 图像信 号在 泊松尺度空 间和 单演小波域 的建模分析方法 ，采用二维广 义希尔伯特变换代替传统 的梯度 法或高斯微分法 ，从原始 图像提取 多尺度 、多分辨 、多模 式的各 向同性单演局部特 征，包括 彩色纹理特征 、彩色相位特征 、几 何特 征（ 局部 方 向、旋转不变顶 角） 、结构特征（ 局部振幅 、局部相位） 、结构 内在维度 ，建 立了多模式单演特征描述 向量 、特 征相似性测量 函数及立 体匹配价值函数 ，实现 了鲁棒 而精确 的图像特征 点匹配、双 目立体
采用三维跟踪 原理处理非刚体运 动 目标或运动 场景的瞬 时形貌 与形变测量 ，实现 了动态 目标的瞬时时空形貌 和运动 的
鲁棒 重建。以旋转 纸杯 跟踪和纸张变形测量 为例 ，采用具有 固定拓朴关系 的多面体 网格 来表 示运动 目标或场景 的瞬时几何结 构 ，初始表面 网格利用 多视 图静态形貌重建算法建 模，后续每一 帧的 网格形变通过局部 刚体运动和全局非刚体形变 两个优化 过程 来跟 踪时变的表面顶 点实现 ，优化过程 中具有 高形变能量 的误运动顶 点被作为外部点而被滤 除，该过程迭代进行 直到没 有误 运动。其优 点在于 ，可以处理快速 、 复杂和大 的非刚体形变 ，且在 长帧序列 中误差积 累有限 ，可 以处理大 误差和严重 缺 失；高效 的表面 纹理和多模式特征描述更有利 于外部点的检测与滤 除，而 由优化 网格 表示的全局形状允许停止 或重新开始
跟踪技术综述
跟踪技术综述一、引言随着科技的发展，跟踪技术在各个领域中得到了广泛的应用。
跟踪技术可以帮助我们实时获取目标的位置、姿态和运动轨迹等信息，为我们提供了极大的便利。
本文将对跟踪技术的概念、分类和应用进行综述。
二、跟踪技术的概念跟踪技术是指通过对目标进行连续观测和测量，以获取目标的位置、运动轨迹等信息的技术。
跟踪技术可以应用于各个领域，如航空航天、机器人、无人驾驶、视频监控等。
三、跟踪技术的分类根据目标的性质和跟踪手段的不同，跟踪技术可以分为以下几类：1. 视觉跟踪技术视觉跟踪技术是指利用摄像机采集的图像信息，通过对目标在图像中的位置和运动进行分析和判断，实现对目标的跟踪。
视觉跟踪技术可以应用于视频监控、物体识别、无人驾驶等领域。
2. 雷达跟踪技术雷达跟踪技术是指利用雷达系统对目标进行连续观测和测量，通过分析目标的回波信号，实现对目标的跟踪。
雷达跟踪技术可以应用于航空航天、导航定位等领域。
3. 卫星定位与导航技术卫星定位与导航技术是指利用卫星系统提供的定位和导航信号，通过接收和处理信号，实现对目标的跟踪。
卫星定位与导航技术可以应用于导航系统、车辆追踪等领域。
4. 无线通信跟踪技术无线通信跟踪技术是指利用无线通信技术对目标进行连续监测和测量，通过分析目标的信号特征，实现对目标的跟踪。
无线通信跟踪技术可以应用于通信系统、无人机等领域。
四、跟踪技术的应用跟踪技术在各个领域中都有广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：1. 视频监控系统视频监控系统利用视觉跟踪技术对监控区域内的目标进行实时跟踪，可以帮助监控人员及时发现异常情况，并采取相应的处理措施。
2. 机器人导航机器人导航系统利用卫星定位与导航技术对机器人进行定位和导航，实现自主导航和路径规划，可以应用于仓储物流、智能家居等领域。
3. 交通管理交通管理系统利用雷达跟踪技术对车辆进行跟踪和监测，可以实时获取交通流量信息，帮助交通管理部门优化交通流动，提高道路利用率。
基于双目视觉的相对物体的姿态测量
测量 系统 ， 使用两个 相机在不 同角度拍摄 同一个物体上 的编码标 志点， 采用张 氏标定 法对 两个相机 的空 间位置
关系进行标定 ； 对摄像机采集到的 图像进 行去噪、 滤波 ； 左右两个相机采集下来 的图像进行编码标 志点的匹配， 得 到物体上粘贴 的编码标志点的三维坐标 ， 通 四元数法计算物体 间的相对 空间姿态（ 欧拉角以及 平移量） ； 通过
并 且 精 度 高 。机 器 视觉 是通 过 视 觉 传 感 器 获 得 一 张 或 多张 图 进 行 标 定 （ 如图 ２ ） 。
ｒ ，
像， 通过对 获得 的图像进行分析来达到测量和识别的 目的。 目
前， 机器视觉 已经运用到很多领域 ， 如航空、 航天器 的运动分 析， 地面机动 目标实验碰撞分析， 自动化生产过程中的装配与 检测等 。本文建立了一种双 目立体测量系统，利用 工业相机 实时获取物体的图像，通过对相机精确的标定 以及精准 的图
实验表 明， 该测量系统结构 简单 ， 计算量小 ， 测量精度高。 关键词 ： 双 目立体 视觉
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４
摄像机标定
编码标 志点
姿态计算
文章编号： １ ０ ０ ７ ． ３ ９ ７ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ０ ２ ． １ ０ ９ ． ０ ３
文 献标 识 码 ： Ａ
像 分 析 来 计 算 出 编 码 标 志 点 的三 维 坐 标 值 ，从 而 计算 出物 体 之间的相对姿态。 ２ 双 目视 觉 测 量 架 构
支架 图 ２ 张 氏标 定原 理 图
一
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基本原理：
假 定 模板 平面 在 世 界坐 标 系 Ｚ ＝ ０的 下面 Ｉ ． ，Ｋ 足摄 像 机
随机有限集扩展目标跟踪算法研究
随机有限集扩展目标跟踪算法研究随机有限集扩展目标跟踪算法研究摘要：目标跟踪是计算机视觉和机器人领域的研究热点之一。
随机有限集（Random Finite Set，RFS）扩展目标跟踪算法是一类基于概率和统计的目标跟踪方法。
本文通过研究RFS扩展目标跟踪算法的基本理论和关键技术，总结了该算法的发展历程和应用情况，并对其未来发展进行了展望。
1. 引言目标跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要课题，广泛应用于目标检测、自动驾驶、智能监控等领域。
传统的目标跟踪算法主要基于滤波或粒子滤波方法，其在处理高维状态空间和多目标的情况下存在一定的局限性。
为了克服这些问题，研究人员提出了随机有限集扩展目标跟踪算法。
2. 随机有限集扩展目标跟踪算法概述RFS扩展目标跟踪算法是一类基于RFS理论的目标跟踪方法，该方法通过描述目标状态的概率密度函数来进行目标跟踪。
RFS概率密度函数描述了目标的存在概率以及目标的状态分布，能够更准确地表示目标的不确定性。
3. RFS扩展目标跟踪算法的基本理论RFS扩展目标跟踪算法的核心理论包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、卡尔曼-粒子滤波器等。
卡尔曼滤波器是一种基于线性状态空间模型的目标跟踪方法，其通过线性近似的方式估计目标状态。
粒子滤波器是一种基于重采样的蒙特卡洛方法，能够处理非线性和非高斯的目标模型。
卡尔曼-粒子滤波器是卡尔曼滤波器和粒子滤波器的结合，用于解决高维状态空间和多目标的跟踪问题。
4. RFS扩展目标跟踪算法的关键技术RFS扩展目标跟踪算法的关键技术包括目标测量、目标建模、数据关联和滤波更新等。
目标测量用于从视频序列中提取目标特征，如位置、速度、外观等。
目标建模用于描述目标的运动模型和外观模型，常见的建模方法包括卡尔曼滤波器、高斯混合模型等。
数据关联用于将每个测量与目标进行关联，常见的关联方法有最小二乘关联、相似度度量等。
滤波更新用于根据最新的目标测量信息更新目标的状态估计值和不确定度。
基于计算机视觉的机器人导航与感知技术研究
基于计算机视觉的机器人导航与感知技术研究在当今科技快速发展的时代，人工智能技术带来了极大的变革和创新。
机器人作为人工智能技术的主要应用形式之一，在工业、军事、医疗等诸多领域逐渐得到提升和广泛应用。
机器人的导航与感知技术作为机器人能够自主运作的基础，更是受到了各大研究机构的重视和投入。
在机器人导航与感知技术中，基于计算机视觉的技术是研究的热点之一，本文就以此作为分析的切入点。
一、基于计算机视觉的机器人感知技术机器人的感知技术是指机器人通过传感器获取外部环境信息，进行数据分析处理，并结合内部输入信号，完成相关操作的技术。
其中，视觉传感技术是机器人感知技术的主要组成部分之一，也是其中最重要的方向之一。
基于计算机视觉的技术是应用于机器人感知技术最为广泛的一种形式。
计算机视觉技术通过模仿人类的视觉感知方式，将数字化的图像信息转化为具有实际意义的感知信息，实现机器人的自主化运作。
目前，计算机视觉技术主要包含视觉目标检测、语义分割、实例分割、姿态估计等多个方向。
在机器人领域，基于计算机视觉的技术主要用于机器人导航、自主避障、目标识别、手势识别等方面。
二、基于计算机视觉的机器人导航技术基于计算机视觉的技术在机器人导航中发挥了重要的作用，为机器人实现自主导航提供了强有力的技术支持。
基于计算机视觉的导航技术主要有以下几个方向。
1、激光雷达与视觉融合导航技术激光雷达是机器人导航中常用的传感器之一，可以精确测量距离和角度。
但是激光雷达在遇到玻璃、水面、雪等物质时会受到干扰，导致数据丢失。
因此，将激光雷达与视觉相结合，在机器人导航中发挥了不可替代的作用。
2、基于深度学习的视觉导航技术深度学习是计算机视觉领域的重要技术之一。
基于深度学习的视觉导航技术可以实现对环境的高精度感知、目标位置的检测与识别，以及路径规划的自主完成。
3、相机实时姿态估计技术的应用相机姿态估计技术是基于计算机视觉的一种重要技术，它可以实现对摄像头的实时姿态估计。
机械臂在工况切换中的姿态控制
机械臂在工况切换中的姿态控制随着工业自动化水平的不断提高，机器人技术已经开始走进人们的生产生活中。
机械臂是机器人普及化的入门产品，被广泛应用于各种工业生产工艺中。
机械臂具有灵活、高效和精确的特点，可以完成人力难以完成的任务。
尤其是在工况切换中，机械臂的姿态控制非常重要。
本文将探讨机械臂在工况切换中的姿态控制。
一、机械臂的姿态控制原理机械臂的运动控制主要包括位置控制和姿态控制两个方面。
位置控制是指机械臂末端执行器的位置移动，姿态控制则是指机械臂末端执行器的角度变化。
机械臂的姿态控制主要是通过控制机械臂各个关节的转动角度实现的。
机械臂控制系统具有较高的自主性，可以根据运行状态动态调节机械臂各个关节的运动角度，从而完成一系列复杂的操作任务。
与传统的手臂控制方式不同，机械臂控制系统具有更高的精度和灵活性。
二、机械臂在工况切换中的姿态控制在实际应用中，机械臂常常需要进行工况切换操作。
比如，在自动化加工中，机械臂需要根据加工物品的形状、尺寸等特征，进行不同姿态的操作。
对于这种情况，机械臂的姿态控制至关重要。
在工况切换中，机械臂需要能够快速地确定目标物品的位置和姿态方向，并通过调节各个关节的角度，使机械臂末端执行器能够按照所需的姿态完成操作任务。
这种操作需要机械臂控制系统的实时性和精度性。
在实现姿态控制的过程中，机械臂需要完成传感器信号的采集和数据处理，以确定目标物品的位置和姿态信息。
同时，机械臂还需要设计合理的控制算法，以实现关节角度的实时调节。
相对应的，机械臂姿态控制面临的问题也变得越来越复杂。
三、机械臂姿态控制技术的研究进展随着机器人技术的不断发展，机械臂姿态控制技术也得到了不断的提高。
现阶段，机械臂的姿态控制技术主要包括视觉跟踪技术、传感器技术和控制算法技术等。
视觉跟踪技术主要是通过图像处理技术和计算机视觉技术，对目标物品的位置和姿态进行测量和跟踪。
传感器技术则是通过机械臂上安装的各种传感器，来实时测量机械臂末端执行器的位置和姿态方向。
Delta并联机器人目标识别与抓取技术研究共3篇
Delta并联机器人目标识别与抓取技术研究共3篇Delta并联机器人目标识别与抓取技术研究1Delta并联机器人目标识别与抓取技术研究随着机器人技术的发展，越来越多的机器人进入到工业生产领域中，人们不断尝试将机器人的应用范围拓展到更多的领域。
其中，机器人的目标识别和抓取技术是机器人应用的重要研究方向之一。
Delta并联机器人作为一种高速、高精度的机器人，已经在工业生产中得到了广泛的应用。
本文将从Delta并联机器人目标识别和抓取技术两个方面出发，探讨Delta并联机器人在生产领域中的应用。
一、Delta并联机器人目标识别技术Delta并联机器人的目标识别技术包括三个主要部分：图像采集、图像处理和目标识别。
1. 图像采集：Delta并联机器人的图像采集主要是通过机器视觉系统实现的。
机器视觉系统一般由摄像头、图像采集卡和图像处理软件组成。
摄像头负责对被检测物体进行拍摄，图像采集卡将拍摄的图像信号输出给计算机，图像处理软件对图像进行处理，提取目标物体的特征。
2. 图像处理：图像处理主要是对图像进行预处理，包括图像去噪、图像滤波、边缘检测、二值化等操作。
预处理之后，可以将图像转化为特征向量，用来进行目标检测。
3. 目标识别：目标识别是基于特征向量对目标物体进行分类的过程。
目前，目标识别技术主要有两种方法：模板匹配和机器学习。
模板匹配是一种传统的目标识别方法，它通过对事先制作好的模板与图像进行匹配，从而识别目标物体。
机器学习是一种更加高效的目标识别方法，它将大量的样本数据输入到计算机中，通过机器学习算法从中提取特征，从而实现目标分类。
二、Delta并联机器人抓取技术Delta并联机器人的抓取技术包括两个主要部分：手眼协调和抓取控制。
1. 手眼协调：手眼协调是指机器人手臂和视觉系统之间的协作。
在抓取之前，机器人要对目标进行定位，然后根据目标的位置、姿态等信息，确定机器人手臂的运动轨迹。
因此，手眼协调技术是Delta并联机器人实现自动抓取的关键技术之一。
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高速运动目标多维姿态视觉测量关键技术研究
航空领域中的核心作业装备大多要求具有高速运动能力,为了使这些核心作
业装备在高速、失重、强流场干扰等复杂环境下仍能保证高加速度、高机动、多
维运动可控等良好性能,需对这些运动目标位置和姿态进行高精度、高鲁棒性的
测量。例如为了提升新一代高速飞行器的挂载能力,我国展开了高速飞行器载荷
稳定悬挂与安全投放等研究工作。但载荷与飞行器分离过程中由于高速流场的扰
动干扰,投放后的载荷可能出现无法脱离,甚至分离后直接撞向母机的危险。所以
为了优化高速飞行器投放系统的结构与性能,降低安全事故的风险,风洞模拟实
验成为了一种尤为重要的手段。
在风洞模拟实验中为了获取飞行器投放载荷的分离特性,需在风洞复杂环境
中实现分离后高速运动目标的六维位姿信息的高精度测量。视觉测量以其环境适
应性强、测量非接触、测量频响高等优点被广泛应用于风洞实验位姿测量当中,
但是由于风洞环境具有强流场干扰、低照度、空间狭小、强振动等特点,被测目
标具有体积小、运动速度快、运动空间大等特点,导致风洞复杂环境下高速运动
目标位姿信息的高速、高精度、大范围、多维度视觉测量十分困难,严重制约了
我国高速飞行器挂载与作战能力的提升。针对以上难题,展开的具体内容如下:(1)
由于复杂风洞环境具有漆黑狭小、振动强烈、强气流扰动等特点,所以在复杂风
洞环境下很难获取高速运动目标的高质量图像信息。针对以上问题提出一种蕴含
目标位姿信息的复杂环境高速序列图像采集方法,揭示入射光线角度对微玻璃珠
混合材料成像质量的影响规律,实现了强振动、狭小空间下小型高速运动目标图
像的高速采集;提出了探测目标表面的微玻璃珠混合材料标记点附着与定位技术,
实现了特征图案在被测目标表面的准确定位与附着,且特征图案厚度仅为60微
米,对被测目标周围的流场分布影响较小;采用基于图像信噪比的三维空间高速
序列图像质量评价方法,对基于滚动印刷逆反光材料的图像采集方法进行图像质
量评价,结果表明:此方法在风洞环境下超高速采集序列图像的信噪比均高于3,
满足后期测量要求,为复杂环境高速目标的动态测量奠定了基础。
(2)针对复杂环境测量光路多介质导致的目标成像畸变大、严重影响测量精
度的难题,建立复杂跨介质环境下摄像机多折射成像模型,提出跨介质环境下双
目立体视觉测量理论,并研究跨介质模型下两相机成像的空间约束关系。以此为
基础,提出了基于平面靶标的跨介质环境下视觉传感器的分步标定技术,实现了
视觉传感器现场高精度标定,实验结果表明:相较现有视觉线性成像模型,应用跨
介质多折射成像模型在风洞现场对视觉系统进行标定,精度有明显提高。(3)针对
高速多维目标成像序列图像数据量大、图像特征不明显导致的图像处理准确性低、
难度大等问题,研究高速运动目标六维位姿信息图像还原方法。首先针对高速运
动目标感兴趣特征成像面积小、形状以及灰度特征不明显等问题,提出基于运动
轨迹的图像特征匹配方法,该方法匹配精度高、匹配速度快;针对被测物体自身滚
转造成的目标图像形式多变等问题,并提出基于空间编码的合作标记点识别方法;
针对高速运动目标位姿测量过程中被测目标表面特征点形变量大、镜头畸变大、
超高速相机分辨率低等因素所导致的位姿测量系统精度低的问题,提出了基于先
验知识模型的高速运动目标位姿参数优化方法,实验室内测量系统的精度验证结
果表明:优化后的位姿测量精度比未优化前测量精度提高了 33%,确保了高速运
动目标位姿测量系统的测量精度与稳定性。
最后,以上述关键技术为基础搭建高速目标多维位姿信息动态高精度视觉测
量系统,此视觉系统的位置测量RMS(均方根)误差小于0.103mm,俯仰、偏航角度
测量RMS误差小于0.107°,滚转角度测量RMS误差小于0.65°,测量频率可达
5000Hz,测量范围为800mm×800mm×300mm;进而进行风洞环境下高速运动目标
位姿测量实验研究,首先利用测量系统完成了跨声速、超声速气流条件下初始速
度8m/s小型目标的六维位姿测量,然后实现亚声速气流条件下初始速度2m/s大
滚转角类目标六维位姿的测量。测量结果表明测量系统测量速度快、测量结果稳
定、系统鲁棒性高。