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一种SURF-FREAK特征误差模型视觉里程计
被引量：
1
1
作者
刘军
柴宏旭
赵威
《计算机技术与发展》
2022年第3期8-14,共7页
针对深度相机在定位过程中存在的实时性差、定位精度低等问题,该文结合深度相机的特点,在传统ICP算法的基础上融合FREAK-SURF特征匹配点。首先,为了提高匹配速度,采用二进制描述符FREAK描述子简化传统的SURF特征点描述信息完成图像粗匹...
针对深度相机在定位过程中存在的实时性差、定位精度低等问题,该文结合深度相机的特点,在传统ICP算法的基础上融合FREAK-SURF特征匹配点。首先,为了提高匹配速度,采用二进制描述符FREAK描述子简化传统的SURF特征点描述信息完成图像粗匹配,并结合对极几何约束预估相机初始位姿,为后续精匹配环节提供一个良好的初值。其次,在完成粗配准的基础上将特征点的空间位置和相机位姿误差模型引入点云配准算法中,并且为了弥补微小扰动和空间尺度对系统的影响,构造一种欧氏、马氏距离相融合的距离度量函数对匹配点对进行度量,构建出视觉里程计累计误差模型。最后,为增强特征点空间位置准确性与降低视觉里程计累计误差,在精匹配后采用卡尔曼滤波对特征点空间位置进行更新,以提高特征点位置与相机位姿精度。实验验证表明,该研究对深度相机视觉里程计问题的处理上,实时性优于主流的PnP-BA算法和SVD-ICP算法,精度高于传统的SVD-ICP算法。
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关键词
视觉里程计
特征点空间误差模型
surf
-
freak
ICP算法
先验概率模型
卡尔曼滤波
下载PDF
职称材料
基于改进的SURF_FREAK算法的工件识别与抓取方法研究
被引量：
4
2
作者
刘敬华
钟佩思
刘梅
《机床与液压》
北大核心
2019年第23期52-55,82,共5页
为解决自动化生产线上工件的准确、实时定位与抓取问题,提出改进的SURF_FREAK算法,将其应用于工件的识别与匹配。该算法首先利用加速稳健特征(SURF)算法提取特征点,随后对FREAK算法添加中距离点对进行特征点的描述,在汉明距离相似性度...
为解决自动化生产线上工件的准确、实时定位与抓取问题,提出改进的SURF_FREAK算法,将其应用于工件的识别与匹配。该算法首先利用加速稳健特征(SURF)算法提取特征点,随后对FREAK算法添加中距离点对进行特征点的描述,在汉明距离相似性度量之前添加极线约束匹配工件图像。研究结果表明:改进的SURF_FREAK算法相比传统的尺度不变特征变换(SIFT)、SURF、SURF_FREAK算法,其在工件的识别速度和匹配准确度上有很大的改善。将该算法应用于工业现场,可以快速准确地识别出工件,结合双目技术完成工件的定位,通过运动学逆解求出机械臂各关节的移动量,传送到控制器,实现对工件的抓取。
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关键词
改进的
surf
_
freak
算法
双目视觉
图像匹配
极线约束
工件抓取
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职称材料
题名
一种SURF-FREAK特征误差模型视觉里程计
被引量：
1
1
作者
刘军
柴宏旭
赵威
机构
兰州理工大学机械电子工程学院
出处
《计算机技术与发展》
2022年第3期8-14,共7页
基金
国家自然科学基金(71861025)。
文摘
针对深度相机在定位过程中存在的实时性差、定位精度低等问题,该文结合深度相机的特点,在传统ICP算法的基础上融合FREAK-SURF特征匹配点。首先,为了提高匹配速度,采用二进制描述符FREAK描述子简化传统的SURF特征点描述信息完成图像粗匹配,并结合对极几何约束预估相机初始位姿,为后续精匹配环节提供一个良好的初值。其次,在完成粗配准的基础上将特征点的空间位置和相机位姿误差模型引入点云配准算法中,并且为了弥补微小扰动和空间尺度对系统的影响,构造一种欧氏、马氏距离相融合的距离度量函数对匹配点对进行度量,构建出视觉里程计累计误差模型。最后,为增强特征点空间位置准确性与降低视觉里程计累计误差,在精匹配后采用卡尔曼滤波对特征点空间位置进行更新,以提高特征点位置与相机位姿精度。实验验证表明,该研究对深度相机视觉里程计问题的处理上,实时性优于主流的PnP-BA算法和SVD-ICP算法,精度高于传统的SVD-ICP算法。
关键词
视觉里程计
特征点空间误差模型
surf
-
freak
ICP算法
先验概率模型
卡尔曼滤波
Keywords
visual odometry
feature point spatial error model
surf
-
freak
ICP algoritym
prior probability model
Kalman filtering
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进的SURF_FREAK算法的工件识别与抓取方法研究
被引量：
4
2
作者
刘敬华
钟佩思
刘梅
机构
山东科技大学先进制造技术研究中心山东科技大学机械电子工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2019年第23期52-55,82,共5页
基金
山东省重点研发计划资助项目(2018GGX106001)
文摘
为解决自动化生产线上工件的准确、实时定位与抓取问题,提出改进的SURF_FREAK算法,将其应用于工件的识别与匹配。该算法首先利用加速稳健特征(SURF)算法提取特征点,随后对FREAK算法添加中距离点对进行特征点的描述,在汉明距离相似性度量之前添加极线约束匹配工件图像。研究结果表明:改进的SURF_FREAK算法相比传统的尺度不变特征变换(SIFT)、SURF、SURF_FREAK算法,其在工件的识别速度和匹配准确度上有很大的改善。将该算法应用于工业现场,可以快速准确地识别出工件,结合双目技术完成工件的定位,通过运动学逆解求出机械臂各关节的移动量,传送到控制器,实现对工件的抓取。
关键词
改进的
surf
_
freak
算法
双目视觉
图像匹配
极线约束
工件抓取
Keywords
Improved
surf
_
freak
algorithm
Binocular vision
Image matching
Polar line constraint
Workpiece capture
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种SURF-FREAK特征误差模型视觉里程计
刘军
柴宏旭
赵威
《计算机技术与发展》
2022
1
下载PDF
职称材料
2
基于改进的SURF_FREAK算法的工件识别与抓取方法研究
刘敬华
钟佩思
刘梅
《机床与液压》
北大核心
2019
4
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职称材料
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