基于單目視覺的三維姿態(tài)測量方法與系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、隨著機(jī)器視覺理論的日趨成熟以及視覺傳感器向著高速，高精度，高靈敏度方向的大步邁進(jìn)，單目視覺測量技術(shù)的應(yīng)用也越來越廣泛，已一躍成為航空航天，工業(yè)自動化，人工智能等領(lǐng)域新的熱點。
　　本文以高精度旋轉(zhuǎn)氣浮臺為載體，以精確測量運動目標(biāo)的三維姿態(tài)角為目的，研究了基于單目視覺的姿態(tài)測量系統(tǒng)中圖像預(yù)處理、攝像機(jī)標(biāo)定等圖像問題同時對不同的基于單目視覺的姿態(tài)解算算法進(jìn)行了比較分析，在此基礎(chǔ)上搭建了系統(tǒng)的軟硬件實驗平臺。
　　首先，定義了相機(jī)

2、坐標(biāo)系，目標(biāo)坐標(biāo)系以及像平面坐標(biāo)系，分析了坐標(biāo)系間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立了基于單目視覺的姿態(tài)測量系統(tǒng)理想模型，并基于此模型研究了單目視覺姿態(tài)測量原理。
　　其次，闡述了特征靶標(biāo)設(shè)計原則，根據(jù)此原則設(shè)計了非共面特征點靶標(biāo)以提高系統(tǒng)精度；并對攝像機(jī)標(biāo)定算法進(jìn)行了研究，在綜合考慮相機(jī)和目標(biāo)特性后，采用了兩步標(biāo)定法對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定；同時介紹了圖像預(yù)處理的流程、原理以及特征點定位原理與算法。圖像預(yù)處理包括圖像濾波與圖像分割兩部分。根據(jù)相機(jī)獲

3、取的圖像易產(chǎn)生孤點噪聲和邊緣模糊等特性選擇了中值濾波算法并驗證了中值濾波對實際圖像的濾波效果。此后，利用閾值分割原理對圖像進(jìn)行特征點與背景的分割。對進(jìn)行過預(yù)處理的圖像進(jìn)行特征點定位，本文采用的特征點定位算法具有快速，簡單的特性同時通過實驗證明能夠保證提取精度。
　　再次，研究了基于單目視覺的線性姿態(tài)解算算法以及基于共線性方程的迭代算法。在闡明兩種算法不同解算原理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了仿真實驗并以此為依據(jù)分別總結(jié)了兩種算法適用的不同實驗環(huán)