Deep learning enabled localization for UAV autolanding

This article concentrates on ground vision guided autonomous landing of a fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) within Global Navigation Satellite System (GNSS) denied environments. Cascaded deep learning models are developed and employed into image detection and its accuracy promoting for UAV autolanding, respectively. Firstly, we design a target bounding box detection network BboxLocate-Net to extract its image coordinate of the flying object. Secondly, the detected coordinate is fused into spatial localization with an extended Kalman filter estimator. Thirdly, a point regression network PointRefine-Net is developed for promoting detection accuracy once the flying vehicle’s motion continuity is checked unacceptable. The proposed approach definitely accomplishes the closed-loop mutual inspection of spatial positioning and image detection, and automatically improves the inaccurate coordinates within a certain range. Experimental results demonstrate and verify that our method outperforms the previous works in terms of accuracy, robustness and real-time criterions. Specifically, the newly developed BboxLocate-Net attaches over 500 fps, almost five times the published state-of-the-art in this field, with comparable localization accuracy.     

基于目标纹理的机器视觉转角检测方法

目标姿态角度检测系统是确保智能制造设备自动化、智能化的核心部件之一,在智能制造设备中得到了广泛的应用。提出了一种基于目标纹理的机器视觉转角检测算法,该算法通过椭圆聚类提取图像中的感兴趣区域,采用Hough梯度变换寻找感兴趣区域中包含特定纹理特征的区域,结合先验信息对特征区域进行标记、匹配,进而计算出待测物体的滚转角度,算法的运行耗时小于0.5s。采用该算法实现了浮子组件在浮液中的径向滚转角检测,并模拟实际检测环境测试了该算法的精度。测试结果表明,绝对精度小于0.3°,重复性精度小于0.08°,满足实际生产现场对检测精度的要求,解决了人工检测精度低、耗费人力的问题,提升了浮子转角检测的精度和智能程度。     

计算机辅助髓内钉远端锁定系统误差分析

针对长骨骨折手术,介绍了一种基于图像导引的计算机辅助骨外科手术系统,用于解决因髓内钉在植入骨髓腔过程中变形而造成的锁钉困难问题.在分析系统结构及数学模型特点的基础上,设计了一种误差分析方法来评定该系统的误差分布;引入蒙特卡罗方法具体完成了误差计算与统计,并给出了系统误差的来源分布特点;完成了系统性能的评估,为进一步优化和增强系统功能提供了理论依据.该分析方法能够为具有复杂数学模型的同类系统的设计提供一定的参考.      

基于NCCO的十字图像特征亚像素定位

利用标准互相关算子(NCCO)对机器视觉领域常用的十字图像特征进行匹配运算,发现相似函数在峰值区域的分布特征为4个互相对称的双曲面.据此提出一种基于NCCO图像匹配的双曲面拟合亚像素精密定位方法:首先进行粗定位,确定整像素级的相似函数峰值点;然后使用伪逆法对峰值区域的4个卦限分别进行最小二乘拟合;最后求解4个拟合双曲面的交点,得到图像特征的亚像素定位坐标.在微装配显微视觉系统上实现了该算法并进行了实验验证.实验表明:与常用的高斯拟合或二次曲面拟合方法相比,双曲面拟合方法在定位精度上为0.25个像素,而计算量大为减少.     

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.      

PVM并行调试器中检查点机制的实现方法

介绍了检查点在调试半行程序中常用的实现方法，提出了一种新的断点式一致性的检查点设置方案，并分析了它在ＰＶＭ环境中的实现策略，旨在提供一种快速，方便的调试ＰＶＭ并行程序的手段。     

一种基于角点引导的快速立体边缘匹配方法

提出了一种新的基于角点引导的快速立体边缘匹配方法.在匹配过程中,为了保证其快速性引入了两种新约束:角点约束与边缘约束.首先,利用匹配的角点信息引导边缘的匹配,对如何利用已匹配的角点引导边缘匹配进行了详细的阐述,同时,在引导过程中提出了只利用8个方向的区域扩张方法,进一步保证快速性.其次,提出边缘约束实现点与点的匹配,使搜索范围仅限制在几个像素内,再利用极线约束实现点的匹配,必要时可结合灰度相关约束.结果表明:该算法取得比较好的匹配效果,引入的两种约束在很大程度上提高了速度和正确率,边缘点匹配的正确率高达97%以上.      

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。      

用于飞行器视觉导航的地平线检测算法

结合航拍视频序列的特点与视觉导航系统的需求,提出了一种基于图像区域相似性和禁忌搜索算法的地平线拟合视觉导航算法.从航拍视频序列中提取单帧图像,并做下采样去噪等相应预处理;初始化禁忌搜索算法的初始解等参数,结合适配值函数,拟合图像中的地平线;用禁忌搜索算法的特赦准则和收敛准则评判拟合的准确性,直到适配值函数值满足收敛准则为止,得出最优解;分解出飞行器的横滚角和俯仰角,并由横滚角和俯仰角的大小决定下次参数校正的间隔,输出结果给控制系统.实验结果表明,与传统视觉导航方法和基于Hough变换的方法相比,此算法具有无参考、实时性好和抗噪性强等特点.     

一种改进的投影装置标定方法

摘要： 提出双目结构光三维测量系统中投影装置参数标定的一种改进方法.利用投影装置将格雷码图案投向若干待测场景,两个相机拍摄和解码同样数量的待测场景照片,采用三角形准则恢复标定角点在空间中的位置,仿照相机标定解算的方法获得投影装置标定参数.该方法优势在于不需要特定的标定平面或者标定靶标,可在测量过程中直接对投影装置标定,也可在预标定之后在测量过程中对投影装置参数进行更新.试验验证方法的正确性和有效性.