脑外科机器人视觉伺服研究

定位精度是脑外科机器人系统一个最重要的指标.提出了利用视觉伺服提高脑外科机器人系统定位精度的方法.根据机器人辅助脑外科手术的特点,选择基于位置的末端点闭环的视觉伺服方式,提出了一种利用机器人运动信息对机器人的特征点进行视觉跟踪定位的稳定可靠的方法.针对病人体内病灶点在摄像机图像中不可见的问题,推导了脑外科机器人系统的视觉伺服控制律.采用视觉伺服的方法后,系统定位精度有了很大提高,系统定位误差主要由靶点映射误差引起,受机器人绝对定位误差的影响不大.手术过程模拟和定位精度测试验证了该方法的有效性.      

基于视觉引导的工业机器人示教编程系统

针对目前工业机器人所采用的编程方式的局限性,提出了基于视觉引导的工业机器人示教编程方式。首先采用奇异值分解(SVD)法建立双目视觉系统与机器人的坐标映射关系,通过双目视觉系统识别和提取特定的示教工具末端位姿,以得到规划机器人运动所需的位姿数据。然后解析机器人控制器可执行文件的格式,将位姿数据转化为机器人可以执行的文件。最后通过试验验证了视觉引导示教方式的可行性,并对示教跟踪精度进行了分析,结果表明,跟踪误差最大为-1.18 mm,均方根误差为0.47 mm。      

结构光三维视觉及其在工业中的应用

介绍结构了光三维视觉原理及实现方法，讨论了结构光三维视觉在工业视觉检测和机器人的导引中的应用，所列实例体现了结构光视觉应用的最新研究成果。     

空间机器人自主定位定向方法研究

针对机器人在月球或火星上进行采矿的应用背景,研究了切平面捷联惯导方案、视觉定位方案、静态和动态的视觉/惯性组合定位定向方案.所提出的视觉/惯性组合导航系统使惯导系统的导航精度有很大的提高,同时只要求机器人携带很少的设备,大大降低了系统的成本.仿真结果表示该方案可行.      

未知环境下移动机器人单目视觉导航算法

提出了一种未知环境下移动机器人单目视觉导航算法,算法包括障碍物检测、单目视觉测距和局部路径规划3部分.为减小光照等环境因素对基于特征的障碍物检测的影响,对彩色图像在HSI颜色空间中用基于像素的直方图比较进行分割,获取障碍物轮廓序列的图像坐标点集.在单目视觉测距中,通过几何关系推导法建立图像坐标系和机器人坐标系间的变换关系,进而实现由障碍物图像位置计算其与机器人间的实际距离.局部路径规划对摄像机梯形视场区域转换后的矩形区域建立模型划分栅格,由障碍物轮廓序列图像坐标和单目视觉测距计算构建障碍物栅格图,并用提出的栅格搜索算法搜索障碍物栅格图,得到机器人安全行驶路径.实际环境中进行的实验结果表明,算法能有效减小反光、阴影等的影响,在未知环境中正确规划出机器人局部可行路径实现导航.      

基于高斯过程的机器人自适应抓取策略

在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。     

矫形外科机器人技术及应用研究

从矫形外科临床手术的角度,讨论了矫形外科机器人技术及矫形外科机器人辅助手术系统的结构组成.结合矫形外科手术的临床特点和矫形外科机器人的功能,将矫形外科机器人系统的结构分成五个部分:计算机控制、机械本体、传感器、视觉、操作系统.并通过对矫形外科机器人系统这几个部分的阐述,分析了矫形外科机器人系统各组成部分在临床手术过程中的功能及应用特点,从机器人的本体设计、空间布局、控制系统结构、操作方式等方面,提出了矫形外科机器人临床应用过程中的安全策略.在总结矫形外科机器人的临床应用特点的基础上,探讨了矫形外科机器人的研究热点和应用前景,为矫形外科机器人的设计提供方法和设计依据.     

基于增量式路标表观学习的移动机器人定位

在全景图像中,机器人参考定位的路标表观受到畸变、观察视角、路标尺度变化以及环境亮度的影响,致使基于全景视觉的机器人自主定位存在着许多难点有待解决.提出增量式的路标表观学习方法,准确估计路标的表观变化,并为基于粒子滤波的机器人定位过程提供准确的观测信息.增量式路标学习过程利用增量式概率主元分析为理论工具,将不同视角的路标表观的主元特征表示成不断自主更新的特征基底,为计算观测量与路标真实表观的相似度提供了实现途径和理论依据.该学习算法能够被集成到带有重采样的贯序权值采样粒子滤波算法过程中,实现了全景视觉机器人的精确自主定位.实验结果表明:该算法的定位误差小,计算量小,执行效率高,对全景图像中的各类干扰均不敏感.     

基于手眼视觉的测量与定位方法的研究与实现

机器视觉对机器人克服工作环境中的不确定性具有重要意义。针对空间遥操作机器人面对的是危险不确定环境，文中提出一种基于手眼视觉的测量与定位方法，可为判断示知目标物体是否可抓持以及进行抓持规划提供有效依据。在重复定位的任务中，该方法可以利用目标物质的先验信息快速定位从而避免频繁移动手臂。文章首先给出了该方法的原理，然后通过实验实现了此方法，并对误差进行了分析，实验结果表明了该方法具有较高的精度。     

基于智能空间的家庭服务机器人混合定位方法

智能空间在家庭服务机器人的应用中具有重要的作用,服务机器人的定位是其中的难点.首先提出了一种家庭环境下实现服务机器人进行家庭辅助操作的智能空间架构,然后对一种低成本的服务机器人混合定位方法进行了研究,该方法首先基于加权概率匹配定位算法的无线网络信号强度确定位置范围,然后读取智能空间中的无线射频标签进行位置计算,最后基于比例不变特征变换算法进行最终位置的视觉定位.在家居环境下的实验证明了该混合定位方法的有效性,该混合定位方法为服务机器人走入家庭提供了一种低成本、高可靠性的定位解决方案.     

飞行器交会对接相对位置和姿态的估值方法

在飞行器的交会对接过程中 ,应用计算机视觉系统作为精确传感设备 ,测量飞行器相对于固定在空间站的坐标系的三维位置和方向 ,为导航和控制回路提供需要的反馈信息。文中研究了由计算机视觉系统采集的二维图像信息估计飞船相对于空间站的位置和姿态的方法 ;提出了光点检测光线拟合算法 ,并给出数字仿真结果。     

无人直升机自主着舰的计算机视觉算法

通过理论分析和计算机半实物仿真研究了一种应用于无人直升机自主着舰的计算机视觉系统及相关计算机视觉技术.从工程实践的角度研究了计算机视觉技术在无人直升机自主着舰过程中的应用,并提出了可靠实用的一系列算法.通过精心设计,整套算法达到了无人直升机自主着舰的实时性和实用性要求,为工程样机的研制做好了理论上的准备.     

从ACCV＇95看计算机视觉技术的发展

介绍了第二届亚洲计算机视觉会议（ＳＥＣＯＮＤＡＳＩＡＮＣＯＮＦＥＲＥＮＣＥＯＮＣＯＭＰＵＴＥＲＶＩＳＩＯＮ,ＡＣＣＶ’９５）的一些情况;回顾了在该领域及相关学科的研究成果;讨论了当前计算机视觉所面临的理论与实际应用问题,并对中国空间技术研究院这一学科的发展提出看法。     

一种基于计算机视觉的飞行器姿态估计算法

改进了一种基于图像统计信息的飞行器姿态估计算法.改进后的算法可以迅速地估计出飞行器的横滚角与俯仰角,减少了运算量,提高了姿态估计的实时性和鲁棒性,精度满足飞行器的姿态控制要求.将不同的算法进行了仿真比较,提出了一种应用方案,解决了姿态估计过程中横滚角与俯仰角耦合的问题.改进后的算法适用于装备以视觉系统作为导航系统的飞行器,尤其是只能装备小型视觉系统的微小型飞行器(MAV, Micro Air Vehicles).将应用该算法的视觉导航系统与微惯性测量单元(MIMU, Miniature Inertial Measurement Unit)组合使用,可以增大飞行器姿态角估计的范围,进一步提高估计精度.      

大尺寸工件直线度视觉测量系统中摄像机标定的研究

根据大尺寸工件直线度激光视觉测量系统的现场标定需要,从分析点结构光传感器模型入手,推导了计算机像平面坐标系到世界坐标之间的映射关系,借助转轴实现系统旋转扫描测量;介绍了系统中摄像机坐标系、传感器坐标系、转轴坐标系、标定块坐标系及全局坐标系等各个坐标系的转换关系,结合测量系统特点设计了特有的靶标,提出了适于大尺寸工件视觉检测系统摄像机参数及全局标定方法。实验表明,该方法快速,可用于现场标定。     

基于视觉的无人作战飞机自主着陆导航方案

提出了基于视觉的无人作战飞机自主着陆组合导航方案.基于视觉的自主着陆 组合导航系统,可以根据视觉、惯导、高度表等传感器系统的特点,融合各机载传感器的测 量信息,在不依赖外部导航信息的情况下,得到无人作战飞机(UCAV)相对于跑道的着陆导 航信息.由于视觉信息在导航系统中的重要作用,对计算机视觉算法及其实时性进行了讨论 .对如何将视觉信息与惯导、高度表信息融合,构造多速率扩展Kalman滤波器进行了阐述. 通过自主开发的"UCAV自主着陆实时仿真验证平台"对该方案进行仿真,得到了满意的结果.      

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.