基于视觉的复杂工况下装填系统位姿检测研究

发布时间：2020-04-29 14:53

【摘要】：移动港(Mobile Harbor简称MH)是近些年由KAIST提出的一种新型的海上货物转移系统,该系统能够在一定程度波浪及大风的海上实现货物的交接作业,目前已经在海平面上搬运集装箱等货物方面得到了应用。但在这种特殊的条件下,要想实现特定货物与特定位置的精准对接,对由于海浪引起的一些自由度方向的运动的补偿尤为重要。圆孔特征作为生活中常见的特征之一,研究运用视觉的方式获取非可控目标船只圆孔的位姿,需要对针对圆特征的视觉算法、多自由度控制、工业相机的参数标定、运动预测等相关技术进行验证,必要时还可加以辅助特征辅助识别。这对海上针对孔、洞类圆特征目标的货物交接,具有非常大的研究意义。首先,要将现实世界坐标下的目标与工业相机内的坐标形成准确的对应关系,需要对相机进行标定。本文通过简单的单目测距实验对比了棋盘标定法、圆形标定法及运用MATLAB标定工具箱的标定准确度,从中选取最优的标定方法,并加以改进,完成对相机的标定。其次,针对所识别的目标为一个圆,而空间中圆在成像平面中往往以椭圆的形式出现的问题,研究了以霍夫变换为主的投票类算法以及以最小二乘法为主的最优算法。通过仿真了解了两类算法的优缺点,并结合各自的优缺点,提出了一种改进的椭圆拟合算法,以投票法确定椭圆的圆心,在此基础上以最小二乘法完成对椭圆的拟合,验证了算法的可行性。然后,在椭圆成功被拟合的基础之上,研究空间中圆特征的投影模型,找到空间中圆的位置与成像平面拟合椭圆之间的关系,建立了空间圆的投影锥模型;并针对圆的二义性问题,提出利用帧间法消除圆的二义性问题;同时,针对动态处理过程中,由于数据传输过程中会产生的时间差,对EKF、UKF及PF三种针对非线性运动的预测滤波算法进行了对比,并从中选取最适合本课题场景的跟踪算法。最后,在理论分析和仿真的基础之上,通过实验,验证算法的可行性及测量的准确性。
【图文】：

图 1-1 手眼视觉系统及场景视觉系统动力学当中的雅各比矩阵，CMU 的 Weiss[14]等机器视觉的领域，用来描述非线性的偏差信号为反馈信号使得这种方法不需要进行标定，但适确的位置。人工神经网络在早期也有着迅猛的

图 1-2 2.5 维视觉伺服系统视觉测量方面，近年来，众多研究者试图利用亚像素定位的技术来标的定位精度问题。当目标不是孤立的存在，而是以某一种特定在时，比如特定的灰度分布及形状分布的一组特征点，就像圆点、叉线等具体特征时，，采用亚像素技术能使测量精度比原本图像的
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;U693.5

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本文编号：2644700