基于雙目視覺的掘進(jìn)機(jī)立體監(jiān)測(cè)系統(tǒng).pdf

1、實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)工作面場(chǎng)景下掘進(jìn)機(jī)狀態(tài)的立體監(jiān)測(cè)，使操作工人可以在不進(jìn)入生產(chǎn)一線的情況下，借助監(jiān)測(cè)系統(tǒng)完成遠(yuǎn)程生產(chǎn)決策，對(duì)于提升煤礦自動(dòng)化水平，推動(dòng)煤礦危險(xiǎn)生產(chǎn)環(huán)境的無人化具有重大意義。本次研究通過集成現(xiàn)有的煤安認(rèn)證設(shè)備，設(shè)計(jì)開發(fā)了一套基于雙目視覺與狀態(tài)估計(jì)的掘進(jìn)機(jī)立體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在生產(chǎn)環(huán)境下，準(zhǔn)確估計(jì)激光標(biāo)志物相對(duì)機(jī)身的坐標(biāo)，以及二自由度掘進(jìn)臂相對(duì)于機(jī)身的姿態(tài)。
　　激光標(biāo)志物定位系統(tǒng)基于雙目視覺理論設(shè)計(jì)。系統(tǒng)通過組合兩臺(tái)本安防

2、爆攝像機(jī)得到所需的立體攝像機(jī)。為了最大化立體攝像機(jī)的有效視野，通過對(duì)攝像機(jī)視角的回歸分析，為立體攝像機(jī)支架進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。為了解決工作面場(chǎng)景光照不足導(dǎo)致的圖像質(zhì)量下降，組合使用直方圖均衡與小波降噪，為場(chǎng)景顯示設(shè)計(jì)了圖像增強(qiáng)算法。為了矯正攝像機(jī)的成像畸變，從而為恢復(fù)場(chǎng)景幾何結(jié)構(gòu)提供必要的參數(shù)，基于OpenCV，設(shè)計(jì)了單目攝像機(jī)、立體攝像機(jī)的標(biāo)定算法。為了解決傳統(tǒng)特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配魯棒性差、計(jì)算負(fù)荷重、需要人工設(shè)計(jì)特征模板的缺陷，基于卷積神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)(CNN)，設(shè)計(jì)了特征點(diǎn)的檢測(cè)與匹配算法。最后通過將三維重構(gòu)轉(zhuǎn)化為數(shù)值優(yōu)化問題，實(shí)現(xiàn)了標(biāo)志物中心點(diǎn)坐標(biāo)的優(yōu)化估計(jì)。
　　姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng)基于狀態(tài)估計(jì)理論設(shè)計(jì)。系統(tǒng)通過將MARG密閉在防爆接線盒中得到所需的姿態(tài)傳感器。通過重構(gòu)TI硬件驅(qū)動(dòng)，開發(fā)了基于uC/OS-III的嵌入式平臺(tái)軟件?；跀U(kuò)展卡爾曼濾波，實(shí)現(xiàn)了基于MARG傳感器的姿態(tài)迭代估計(jì)?；跔顟B(tài)的支撐向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)，實(shí)現(xiàn)了被測(cè)系統(tǒng)的靜止檢測(cè)，消除了估計(jì)量的抖動(dòng)，減弱

4、了迭代估計(jì)數(shù)值誤差的累積。最后還實(shí)現(xiàn)了姿態(tài)數(shù)據(jù)基于卡爾曼濾波的融合，實(shí)現(xiàn)了姿態(tài)的優(yōu)化估計(jì)。
　　為了方便狀態(tài)數(shù)據(jù)的立體顯示，基于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，開發(fā)了距離與姿態(tài)估計(jì)量的實(shí)時(shí)渲染系統(tǒng)。為了降低場(chǎng)景描述的開發(fā)負(fù)荷，通過封裝OpenGL命令設(shè)計(jì)了適用于場(chǎng)景描述的腳本語言。開發(fā)了基于距離與姿態(tài)估計(jì)信息的場(chǎng)景動(dòng)態(tài)生成機(jī)制。最后為了實(shí)現(xiàn)虛擬場(chǎng)景的360度全景觀察，實(shí)現(xiàn)了水晶球視圖模型，開發(fā)了基于鍵盤輸入的視圖控制機(jī)制。
　　最后，為了驗(yàn)證