面向位姿估計(jì)的相機(jī)系統(tǒng)標(biāo)定方法研究.pdf

1、近年來(lái)，機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)線上的應(yīng)用日益得到密切關(guān)注。在柔性生產(chǎn)線上，根據(jù)客戶(hù)需求，快速適應(yīng)不同工業(yè)品的生產(chǎn)，對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器人技術(shù)的結(jié)合可以大大提高工業(yè)生產(chǎn)線的適應(yīng)能力。通過(guò)雙目視覺(jué)系統(tǒng)賦予機(jī)器人立體視覺(jué)能力，是提高機(jī)器人抓取適應(yīng)性的有效途徑。在該系統(tǒng)中，研究具有高精度的相機(jī)標(biāo)定和目標(biāo)位姿估計(jì)方法是兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。本論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)和研究成果如下：
　　鏡頭畸變是影響成像品質(zhì)的主要因素，為了提高畸變矯正精度，提

2、出了滅點(diǎn)重投影模型，利用該模型能有效地改善在畸變圖像中對(duì)直線方程估計(jì)的精度。在非線性?xún)?yōu)化過(guò)程中，針對(duì)參數(shù)耦合導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果落入局部最優(yōu)的問(wèn)題，提出了依次迭代參數(shù)優(yōu)化方法。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于滅點(diǎn)重投影的畸變矯正算法。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)評(píng)估噪聲對(duì)矯正精度的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明無(wú)噪聲條件下的矯正精度為1.5像素，隨著噪聲強(qiáng)度增加誤差緩慢增大，說(shuō)明該算法有一定的抗噪聲能力；在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，該方法能有效地矯正畸變圖像。
　　相機(jī)

3、標(biāo)定是雙目視覺(jué)系統(tǒng)獲取空間坐標(biāo)的關(guān)鍵步驟，為了提高相機(jī)標(biāo)定精度，提出了一種基于滅點(diǎn)一致性約束模型的相機(jī)標(biāo)定算法。該模型將滅點(diǎn)重投影畸變矯正方法與單應(yīng)矩陣求解方法相結(jié)合，通過(guò)提高滅點(diǎn)位置精度達(dá)到提高畸變矯正精度的目的，最終提高相機(jī)標(biāo)定精度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，平均重投影誤差為0.04像素，能從具有較大畸變的圖像中獲得較高的重投影精度；在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，該算法最大重投影誤差分別為0.60像素與0.50像素。
　　從目標(biāo)坐

4、標(biāo)數(shù)據(jù)中計(jì)算出目標(biāo)位姿是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人抓取的重要步驟，為了提高位姿估計(jì)算法的適應(yīng)性，提出了一種最遠(yuǎn)點(diǎn)剔除的改進(jìn)位姿估計(jì)算法。該算法針對(duì)傳統(tǒng)迭代最近點(diǎn)（ICP）方法對(duì)初始位姿敏感的問(wèn)題，引入了混合單純形模擬退火算法，在參數(shù)空間中搜索最優(yōu)解，減小了初始位姿對(duì)結(jié)果的影響。為了排除誤匹配點(diǎn)的干擾，提出了一種最遠(yuǎn)點(diǎn)剔除策略。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的算法優(yōu)于傳統(tǒng)ICP方法。
　　設(shè)計(jì)了雙目立體視覺(jué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，提出并設(shè)計(jì)了一種基于DSP/BIOS的多