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。     

一种面向工业机器人的高精度三维无序抓取系统

在航空航天、汽车等领域中,各类复杂工件结构复杂、纹理弱且混叠堆放,在智能制造过程中存在快速、高精度测量和识别难题。针对上述问题,建立了一种面向工业机器人的高精度三维无序抓取系统。基于面结构光三维测量技术,构建大场景固定基座的三维视觉测量装备,获取大型复杂零件的三维点云数据。建立零件点云模板,设置抓取点位置,利用点云配准技术识别零件并估计当前位姿。提出了一种手眼标定优化策略,实现了对工业机器人的精确引导,完成任意位姿零件的抓取,按要求装配于指定位置。实验结果表明,所设计的无序抓取系统平移误差为0.413mm,角度误差为0.123°,可以快速有效地对散乱堆叠零件进行高精度识别与定位,引导工业机器人准确抓取与放置,该系统可以在航空航天、汽车等领域的工业生产线上进行示范应用。     

ORB-SLAM系统优化框架分析概述

首先阐述了ORB-SLAM系统的核心思想和基本框架,介绍了SLAM系统中光束平差法的应用实现,然后针对视觉里程计部分不同的关键帧位姿优化过程分别进行了详细阐述,并利用KITTI数据集的不同序列的实验结果进行比较研究,给出了核心的光束平差法在ORB-SLAM中的具体工作方式及性能分析,最后讨论和分析了ORB-SLAM的优势和不足。     

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。     

基于立体视觉的大型客机障碍物探测

为了提高大型客机在低能见度天气下场面滑行时的安全性,提出了一种采用热成像仪进行障碍物探测和识别的系统。对客机前方景物进行热成像,用改进的机器立体视觉算法计算目标距离,使用模糊逻辑融合位置信息识别障碍物。实验表明提出的系统能探测和识别场面上的主要障碍物。     

视觉导航技术的发展

近20年来视觉导航技术发展迅速,在原理方法与技术实现上取得了重要突破,规模化应用已经成为可能。以视觉导航中光流、视觉里程计、视觉同步定位与地图构建等主流研究方向为对象,对其发展概况、基本原理、技术优势与难点等进行了简要介绍与分析,并从近期应用推广及长远发展角度对视觉及视觉组合导航技术进行了展望。     

飞行员视觉信息流强度模拟及适人性分析

为了合理地确定飞行员在执行飞行任务时的视觉信息流强度,开发了飞机座舱显示界面仿真模型,以被试的正确反应率和反应时间来评价作业绩效.通过实验和数据分析得到以下结果:所建立的视觉信息流模型中视觉信息流强度曲线符合正态分布.不同的视觉信息量完成任务差异显著,信息量增加到一定程度时辨识变慢,出现错误的几率升高;在相同视觉信息量情况下,夜晚与白天、动态与静态执行任务辨识和绩效差异显著,白天要比夜晚、静态要比动态辨识效率和绩效更好.      

基于空间映射的视觉注意力分配预测模型

为预测飞行员视觉注意力分配,在SEEV(Salient Effort Expectancy Value)模型和多因素模型的基础上引入注意控制空间和资源分配空间的概念.前者描述了影响注意力分配因素,而后者则反应了兴趣区域所获得的注意资源.并通过空间映射建立注意力分配的预测模型,应用模糊层次分析的方法对模型进行结算.为验证预测模型效度,采用16名被试在飞行模拟器上开展基于异常信息恢复的工效学实验,通过眼动追踪装置记录注视点分布作为注意力分配指标.被试需要根据实验条件对主飞行显示器仿真界面中的目标信息状态进行监视,并通过驾驶杆的指定操作对异常信息进行响应.实验结果表明,注意力分配预测模型的理论结果与工效实验中注视点分布的实验结果显著相关且吻合较好,验证了预测模型的可用性.