基于高帧率双目视觉的物体位姿估计方法及其在机器人抓取中的应用

发布时间：2022-02-04 23:26

　　在“中国制造2025”计划提出的背景下,中国工业对柔性生产线和智能机器人的需求越来越迫切。快速而准确的物体位姿估计是让机器人感知外部世界,实现机器人在复杂环境下操作三维物体（如抓取、装配）的基础。因此实时的三维物体检测和位姿估计对于智能机器人的发展、对于中国制造“由大变强”目标的实现有着重要意义。目前对三维物体位姿估计的方法有两种,一种是基于二维图像检索的,另一种是基于三维点云配准的。前者需要获取大量的不同视角下的物体二维图像,对内存的消耗巨大且难以达到很高的精度。后者的鲁棒性和灵活性更好,且可以达到更高的精度,对于需要高精度位姿估计的应用已经成为一种趋势。但其存在对传感器精度过于依赖、单帧深度图的位姿估计在遇到无三维特征时可能失效等问题。目前大多数研究都选择了直接使用深度相机,例如基于结构光和ToF（Time of Flight）的深度相机,但是这类主动光深度相机受环境光影响严重,且多台设备同时使用时可能相互干扰。相比之下,双目相机不存在上述问题,但是双目相机的运算量巨大,难以做到实时深度估计,且精度相对较低。本文从深度图获取和采用多视角融合估计位姿等方面开展了以下工作:（1）提出了... 

【文章来源】：上海交通大学上海市211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】：102 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

波士顿动力研发的智能机器人导航时采用了双目视觉Fig.1-1BinocularvisionisappliedtothenavigationofintelligentrobotdevelopedbyBoston

[23]。图1-2 “好奇号”火星车上使用了两套双目相机，如图中用红色圆圈标记的地方Fig.1-2 Two sets of binocular cameras were used on the Curiosity Rover, marked with a red circlein the picture图1-3 大疆公司的M100无人机和中国的“玉兔号”月球车都采用了双目视觉系统Fig. 1-2 DJI’s M100 drones and China’s ‘Yutu’ lunar rover both have adopted binocular visionsystem

Fig.1-2 Two sets of binocular cameras were used on the Curiosity Rover, marked with a red circlein the picture图1-3 大疆公司的M100无人机和中国的“玉兔号”月球车都采用了双目视觉系统Fig. 1-2 DJI’s M100 drones and China’s ‘Yutu’ lunar rover both have adopted binocular visionsystem

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进梯度和自适应窗口的立体匹配算法[J]. 祝世平,李政.  光学学报. 2015(01)
[2]嫦娥三号“玉兔号”巡视器遥操作中的关键技术[J]. 吴伟仁,周建亮,王保丰,刘传凯.  中国科学:信息科学. 2014(04)
[3]双目视觉系统测量精度分析[J]. 肖志涛,张文寅,耿磊,张芳,吴骏.  光电工程. 2014(02)
[4]基于GPU的实时三维点云数据配准研究[J]. 荆锐,赵旦谱,台宪青.  计算机工程. 2012(23)
[5]基于点云数据的复杂型面数字化检测技术研究[J]. 张学昌,习俊通,严隽琪.  计算机集成制造系统. 2005(05)
[6]视觉定位脑外科手术机器人系统的坐标映射[J]. 潘峰,武威,杨轶璐,徐心和.  东北大学学报. 2005(05)
[7]基于异构双目视觉的全自主足球机器人导航[J]. 高庆吉,洪炳熔,阮玉峰.  哈尔滨工业大学学报. 2003(09)

硕士论文
[1]基于立体视觉的辅助驾驶系统若干关键技术研究[D]. 许世坤.北京邮电大学 2017
[2]双目视觉系统关键技术研究[D]. 郭陆峰.华侨大学 2008
[3]基于移动机器人的双目立体视觉技术研究[D]. 李洪海.南京航空航天大学 2007



本文编号：3614139