无人直升机自主着舰的计算机视觉技术

采用自主设计特征图案的方法,研究了一种基于视觉导引实现无人直升机自主着舰的快速算法.分析了制约位姿参数估计实时性的瓶颈,提出了一种基于信息分块的图像处理方法.引入选择性坐标变换的方法,获取图像处理的理想区域;采用直线方向粗识别的途径,确定参数区间,缩小了直线hough变换遍历空间,减小了底层图像处理的运算量.对真实图像的测试结果表明:对于768像素×576像素大小的图像帧,完成目标检测和位姿参数识别任务耗时小于30 ms,实现了视频流的实时处理;等效直升机与舰船相距10 m时,位置参数的均方根(RMS, Root Mean Square)误差在 2 cm内,姿态参数的RMS误差小于1.5°.算法能够满足自主着舰控制的实时性和实用性要求.      

自由虚拟实景空间的构造

使用基于图像的绘制技术构造虚拟实景空间是目前虚拟现实领域研究的热点. 如何扩大自由度是虚拟实景空间需要解决的关键问题.自由虚拟实景空间是能够自由操纵的 虚拟实景空间. 提出同心球拼图的方法构造自由虚拟实景空间,能满足用户在自由漫游时俯 视和仰视的需要.另外在自由虚拟实景空间中引入超链的思想,通过对虚拟空间中虚拟对象 进行有效的组织,为用户提供丰富的空间操纵能力.试验结果表明,用户在自由虚拟实景空 间中能够自由地操纵虚拟空间.      

视觉检测中椭圆中心成像畸变误差模型研究

针对在三维视觉检测应用中,空间椭圆的中心经摄像机针孔成像后存在畸变误差的问题进行了研究.基于透视投影变换和空间解析几何理论,建立了在摄像机的像平面上该畸变误差的数学模型,从而为圆孔(椭圆孔)或圆柱(椭圆柱)类工件中心位置的视觉检测、结构光三维视觉检测应用以及视觉检测中的CCD摄像机内部参数标定等问题的解决提供了一个有效的理论依据,具有一定的理论意义和工程应用价值.      

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。     

基于虚拟四目的立体视觉固定飞行昆虫运动参数测量系统

提出了基于单摄像机的测量高扇翅频昆虫飞行运动参数的虚拟四目立体视觉测量系统。文章首先分析了虚拟测量系统原理和立体视觉测量原理,并指出了采用虚拟四目立体视觉测量系统测量昆虫运动参数的必要性,最后给出了基于多平面的虚拟四目立体视觉测量系统的标定方法和实验结果。实验结果表明利用该测量系统可以较好的恢复昆虫双侧翅膀的运动信息,极大的降低了系统成本。     

基于视觉的模型烧蚀形貌实时测量方法

针对电弧风洞试验时模型烧蚀形貌实时的变化问题,使用数字散斑相关结合双目视觉的方法直接测量得到了模型烧蚀过程的形貌变化历程。利用散斑相关来进行图像数据的处理,同时综合了亚象素相关算法。通过测量获得了模型烧蚀过程的形貌实时变化情况。标定结果表明标定精度达到了0.02 mm;试验结果表明,测量方法可以为分析平板模型随烧蚀时间变化而变化的特性提供有效的试验数据。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年，基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用，然而对识别感知目标的体积测量，目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法，实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿，相较于原始LeGO-LOAM算法，无人车在高速情况下的构图精度得到提升；通过将激光雷达与视觉进行深度融合，实现了目标的自动识别与全局定位；通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类，实现了目标点云轮廓的实时获取；通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法，实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终，分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明，所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%，具有较好的工程应用价值。     

冲击测试动响应高速视觉测量方法

获取测试目标的动态响应参数是航天器产品冲击测试中的关键内容，传统接触式传感器方法存在安装困难、监测维度单一、难以适应复杂测试环境等缺点。提出了一种用于获取冲击测试动响应的高速视觉测量方法，利用双目视觉原理获取测试对象的三维运动轨迹，并在此基础上解析测试过程中的冲击响应参数。该方法在空气炮冲击测试试验中获取的冲击响应谱曲线与加速度计的测量结果一致，识别结果相对偏差优于10%，表明高速视觉测量方法在航天器冲击测试中具有良好的应用潜力。     

火箭喷管极性自动化测试系统的改进设计研究

使用计算机视觉方法进行的发动机极性自动化测试是火箭地面测试中重要的测试环节，该环节存在进一步改进和提升的空间。将递归全对场变换（Recurrent All-pairs Field Transforms, RAFT）光流算法替代传统光流法检测技术用于发动机喷管实时运动监测，并根据现场测试场景对光流算法进行了优化，提升了运动检测速度与测量精确度，使自动测试系统具备了摆角的估测能力；在软件系统设计层面，引入差异图像直方图法监听法辅助喷管动作识别，避免了光流法对于未处在监测流程中的摄像头的冗余监听资源消耗，降低了系统硬件设备的负载，同时实现了一种可视化在线判读软件的设计。提出的软件与算法方面的改进在当前已投入使用的极性自动化测试系统上实现了进一步的优化。     

An efficient and globally optimal solution to perspective-n-line problem

This research develops an accurate and efficient method for the Perspective-n-Line(Pn L)problem. The developed method addresses and solves Pn L via exploiting the problem’s geometry in a non-linear least squares fashion. Specifically, by representing the rotation matrix with a novel quaternion parameterization, the Pn L problem is first decomposed into four independent subproblems. Then, each subproblem is reformulated as an unconstrained minimization problem, in which the Kronecker product is a...