无人平台SLAM技术研究进展

作为一种定位与感知方法,同时定位与建图(SLAM)是实现无人平台导航制导与控制的关键技术。阐述了SLAM技术的发展历史、研究现状与应用场景,分析并介绍了SLAM原理及其算法实现。此外,总结了若干SLAM领域的研究热点,并对SLAM技术的发展趋势进行了展望。     

基于深度学习的目标检测框架组件研究

深度学习与计算机视觉的结合给目标检测研究领域带来了全新的检测模式,通过对基于深度学习的目标检测网络分析研究,目标检测网络框架可模块化地拆分为特征提取网络、多尺度融合和预测网络三个部分。从组成目标检测网络模块化的角度对各个模块进行了详细的分析综述,并给出了如何根据实际需求来构建适合的模型框架建议,为基于深度学习的目标检测方法研究提供参考。     

旋转失效卫星的运动观测及消旋接触方案设计

以旋转失效卫星的消旋为研究背景,提出一种双重光流约束的特征点运动跟踪识别方法。该方法利用双目视觉,可实现对非合作旋转失效卫星的运动观测,并为机械臂消旋操作提供接触方案。首先,跟踪识别序列图像中稳定存在的特征点并记录其轨迹,采用频域分析的方法检测特征点轨迹的变化频率,从而获取目标旋转角速度,通过地面物理实验,验证所提目标运动观测的有效性;随后,利用特征点轨迹分析目标的运动包络与适宜接触区域,并根据目标运动特性和接触消旋的时间约束,给出完成消旋的接触强度约束,继而得到机械臂的操作性能需求,为接触式消旋的工程实践提供参考。     

一种基于单目视觉的自主机器人导航控制方法

首先对单目视觉获得的原始图像进行图像校正处理,利用边界判据函数分割获得可行区域,得到障碍物位置信息,然后在可行区域中根据障碍物位置分段给出机器人导航控制边界,最后采用拟合曲线模型得到前进路径曲线。试验表明,该算法有效稳定,可实时获取可行区域并实现移动机器人自主避障功能。     

一种基于先验知识的3D位姿参数识别方法

计算机视觉中用单幅照片来识别三维物体的六个自由度是非常困难的，但是，在知道一些先验知识的情况下，可以对物体的六个自由度进行识别。本文提出一种基于先验知识的三维位举参数识别的方法，使用物体上不共线的三个特征点及目标点来确定物体的位置和姿态，给出了六个参数的解析表达式，在实时处理中可以得到好的效果。     

利用着陆器立体视觉对月面巡视探测器定位

在月面巡视探测器漫游过程中,需要测量月面巡视探测器的位置和姿态信息,以使巡视探测器行驶在规划好的路径上,并确保其安全。定位系统可以采取多种方式。在文章中,利用着陆器立体视觉系统对月面巡视探测器定位方法进行了研究,它采用立体视觉测量技术以及彩色图像分割的方法,进行跟踪测量月面巡视探测器位姿信息,能够对惯导系统加里程计的定位方法进行修正,减小月面巡视探测器的计算工作量。在定位方法的研究中,采用彩色图像分割方法对月面巡视探测器进行识别,能够适应变光照条件,并且运算速度快,达到实时图像伺服控制的目的。通过月面巡视探测器上制作特征点及采用基于四边形约束的特征点匹配方法,提高了图像匹配概率。通过卡尔曼滤波技术,能够满足任意时刻的月面巡视探测器定位要求。     

天问一号着陆器双目视觉避障技术

对天问一号双目视觉避障技术的组成、方案及原理进行了介绍,通过图像障碍识别和双目立体地形感知完成天问一号降落过程中的安全着陆点自动选取.通过高分辨率双目匹配和亚像素插值处理,提高远距离双目测量精度;在计算资源严格受限的条件下,采用FPGA作为硬件加速平台,通过功能模块的并行化和流水线设计,提高计算视差和三维信息的速度;为...     

基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法

针对在轨服务任务对于空间非合作目标的自主相对导航需求,提出了一种基于双目视觉的自主姿态估计方法。该方法以Markley变量描述目标的姿态运动,并利用双目相机对目标表面的特征点进行观测,利用特征点的运动规律与目标姿态运动的相关性,并通过容积卡尔曼滤波算法实现了对非合作目标角速度与自旋轴方向的估计。数学仿真验证了所给出的姿态估计方法,并分析了估计精度的影响因素。     

单目SLAM直线匹配增强平面发现方法

针对微小型机器人及无人机系统日益迫切的轻量化视觉导航需求,提出了一种多维几何特征单目视觉三维环境建模方法。单一点特征单目SLAM制图方法地图描述效率相对较低,噪声容忍性能需要进一步提高。将线和面特征引入单目SLAM的三维地图构建过程,提高系统三维空间建模的搜索速度和稳定性。利用快速直线搜索算法,并基于二维直线匹配生成三维空间直线。现有基于三维空间特征点生成最小采样集的J-Linkage算法需要的倾向向量维数较高,完成单目SLAM常见场景三维平面聚类所需的计算量大。通过点线特征结合以及直线增强的J-Linkage算法可以提高特征平面聚类速度和稳定性,减少系统三维空间表达的冗余信息。     

基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法

针对微小型无人机(UAV)自主运动状态估计问题,提出了一种基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法,运动状态估计系统由微惯性测量单元(MIMU)和2个摄像机组成.根据微惯性测量单元的输出更新无人机运动状态,同时由摄像机获得周围环境的图像序列,从序列图像中提取特征点,并对这些特征点进行匹配、跟踪,测量序列图像...