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基于平面投影的单目视觉AGV定位算法 被引量：5
1
作者 曹小华 任晓玉 《起重运输机械》 2018年第4期103-106,共4页
视觉定位是AGV视觉导航研究领域的重要问题,目前,视觉定位方法主要是通过对摄像机进行标定求取相机内外参数,过程复杂,计算量大。文中针对移动机器人AGV提出一种基于平面投影原理的单目视觉定位方法,建立了摄像机投影模型,由一个参考平... 视觉定位是AGV视觉导航研究领域的重要问题,目前,视觉定位方法主要是通过对摄像机进行标定求取相机内外参数,过程复杂,计算量大。文中针对移动机器人AGV提出一种基于平面投影原理的单目视觉定位方法,建立了摄像机投影模型,由一个参考平面连接图像平面与现实平面,应用平面投影原理求解像素点与空间点的映射关系。实验结果表明,该方法可靠性强,计算简单,且具有较好的定位精度,可以满足AGV的定位系统要求。 展开更多
关键词 AGV 单目视觉定位 平面投影
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基于自主定位导航和深度学习的视觉感知的巡检机器人检测方法 被引量：4
2
作者 孙晓东 宋雷震 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2021年第5期62-67,共6页
传统巡检机器人的自主定位导航因成本高、智能化程度低等缺点,已逐渐无法满足实际需求。针对这一问题,基于深度学习的SSD目标检测算法来识别目标物,通过基于单目测距模型的地平面约束测距定位模型计算巡检机器人与目标物之间的距离,搭... 传统巡检机器人的自主定位导航因成本高、智能化程度低等缺点,已逐渐无法满足实际需求。针对这一问题,基于深度学习的SSD目标检测算法来识别目标物,通过基于单目测距模型的地平面约束测距定位模型计算巡检机器人与目标物之间的距离,搭建新的巡检机器人视觉系统,向机器人发送Twsist消息以完成自主定位导航。研究结果表明,SSD算法的识别速度比R-CNN算法快,识别数量比YOLO算法多,综合性能更加优秀;SSD模型的准确率达到95.8%;地平面约束测距定位模型最大误差为2cm,平均误差为0.89cm。以上结果证明,新的视觉系统能够使巡检机器人更好地识别目标物,从而达到避让或跟随的效果。 展开更多
关键词 单目视觉测距 SSD算法 深度学习 自主定位导航
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面向无人平台的室内精密定位与构图技术 被引量：1
3
作者 蒋小强 卢虎 贺磊南 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2019年第1期103-110,共8页
针对无人作战平台在室内等复杂环境下的高精度定位与地图构建问题,提出了一种利用信标锚节点辅助的单目视觉同步定位与地图构建方法,该方法通过WLAN锚节点估计出单目视觉尺度因子并结合视觉传感参数,获取真实尺度空间下的定位位置,并利... 针对无人作战平台在室内等复杂环境下的高精度定位与地图构建问题,提出了一种利用信标锚节点辅助的单目视觉同步定位与地图构建方法,该方法通过WLAN锚节点估计出单目视觉尺度因子并结合视觉传感参数,获取真实尺度空间下的定位位置,并利用因子图模型对WLAN定位和单目视觉定位结果进行最大后验概率准则下数据融合,从而获得精确的位置和构图信息。实验表明:文中所提出的方法较好地解决了传统单目视觉定位中的尺度不确定问题,定位精度达到分米级,扩展了单目视觉SLAM在真实尺度空间中的应用,在复杂环境下的无人侦察、搜救和打击等应用领域具有重要的工程和实践意义。 展开更多
关键词 单目视觉 尺度因子 WLAN定位 最大后验概率 图优化
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一种基于反光带方案的ARV对接视觉定位算法
4
作者 殷国程 吴超 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期574-588,共15页
针对自主遥控潜水器(ARV)近距离水下对接面临的定位方法效果不佳、定位信息误差较大等问题,设计了一种基于反光带方案的水下视觉定位算法。首先提出一种基于Q学习的混合鲸鱼优化算法(QHWOA)来提高算法的收敛精度和收敛速度,并以中继器... 针对自主遥控潜水器(ARV)近距离水下对接面临的定位方法效果不佳、定位信息误差较大等问题,设计了一种基于反光带方案的水下视觉定位算法。首先提出一种基于Q学习的混合鲸鱼优化算法(QHWOA)来提高算法的收敛精度和收敛速度,并以中继器对接口外布置的反光带为目标,利用QHWOA算法优化Otsu目标函数分割对接图像;然后提出基于PCA(主成分分析)降维法的关键点提取算法来提取关键轮廓与关键点;最后采用SRPnP算法解算ARV与中继器的相对位姿。通过水下对接实验进行关键点像素提取误差和视觉定位误差的计算,结果表明定位误差满足水下对接的精度要求。该算法能够在ARV水下对接时输出有效定位信息,引导ARV与中继器对接。 展开更多
关键词 自主遥控潜水器 单目视觉定位 水下对接 图像处理 鲸鱼优化算法
原文传递
面向室内场景的改进MSCKF视觉-惯性里程计算法
5
作者 邹珺婧 孙骞 +2 位作者 刘瓦 许自强 陈浩 《无人系统技术》 2024年第3期54-66,共13页
搭载高帧率传感器的载体在室内快速运动时,其使用的视觉惯性里程计(VIO)算法存在计算负载高和定位精度下降等问题。针对此问题提出一种面向室内场景的改进多状态约束卡尔曼滤波器的VIO算法。首先,基于梯度和特征值对特征点检测结果进行... 搭载高帧率传感器的载体在室内快速运动时,其使用的视觉惯性里程计(VIO)算法存在计算负载高和定位精度下降等问题。针对此问题提出一种面向室内场景的改进多状态约束卡尔曼滤波器的VIO算法。首先,基于梯度和特征值对特征点检测结果进行约束,提高特征点的提取质量进而提升算法的位姿估计精度;然后,使用一维逆深度参数化地图点进行状态增广,降低算法的计算复杂度以提高系统处理速度;最后,分别在公开数据集EuRoC与真实场景下进行了实验,从算法的轨迹估计精度、处理时间以及CPU使用占比率方面对所提算法进行了全面评估。实验结果表明,相较于S-MSCKF、VINS-Mono和PL-VIO三种主流VIO方法,所提算法的定位精度至少提升了19.18%,在确保精度的同时拥有较低的处理时间和CPU占有率,保证了系统的实时性。 展开更多
关键词 多状态约束卡尔曼滤波器 单目视觉惯性里程计 室内快速运动环境定位 传感器帧率 一维逆深度参数化 计算复杂度
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一种单目VIO/UWB室内组合定位方法 被引量：2
6
作者 隋心 张杰 +4 位作者 陈志键 王思语 张宏庆 张聪 徐爱功 《导航定位学报》 CSCD 2022年第6期1-8,共8页
针对单目视觉惯性里程计(VIO)在室内环境下易漂移、定位误差较大的问题,提出了一种基于单目VIO/超宽带(UWB)组合的室内高精度定位方法。该方法结合单目VIO输出的位置信息和UWB的测距信息,利用自适应卡尔曼滤波进行数据融合,考虑到UWB测... 针对单目视觉惯性里程计(VIO)在室内环境下易漂移、定位误差较大的问题,提出了一种基于单目VIO/超宽带(UWB)组合的室内高精度定位方法。该方法结合单目VIO输出的位置信息和UWB的测距信息,利用自适应卡尔曼滤波进行数据融合,考虑到UWB测距值易受非视距(NLOS)误差的影响,通过新息向量构建组合系统的抗差模型,以减小异常测距值对组合系统的影响,同时引入萨格-胡萨(Sage-Husa)滤波对系统噪声进行实时估计和修正。实验结果表明该定位方法能够有效缓解单目VIO的累积漂移和UWB的非视距误差,相较于基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的单目VIO/UWB组合方法,其平面均方根误差降低了52.3%,有效提高了组合系统的定位精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 单目视觉惯性里程计 超宽带 自适应抗差卡尔曼滤波 非视距 室内定位
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