2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、視覺伺服是機(jī)器視覺研究中的重要內(nèi)容之一。它在國防、航天、和工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域中具有非常重要的應(yīng)用意義,如自動(dòng)導(dǎo)航、目標(biāo)跟蹤、自動(dòng)監(jiān)控、機(jī)器人手-眼系統(tǒng)等都或多或少地與視覺伺服相關(guān)。尤其在機(jī)器人手-眼系統(tǒng)中,對(duì)靜止或移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)視覺伺服研究可解決移動(dòng)機(jī)器人的自動(dòng)避障、機(jī)器人對(duì)環(huán)境自適應(yīng)、及在未知環(huán)境中對(duì)機(jī)器人進(jìn)行控制等問題。 論文研究一種新的基于圖像的視覺伺服(IBVS)控制方法。傳統(tǒng)的IBVS方法需要根據(jù)圖像特征求取圖像雅可比

2、矩陣(即,反映三維空間中攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)與二維平面上圖像特征運(yùn)動(dòng)之間映射關(guān)系的矩陣)。多數(shù)IBVS系統(tǒng)采用圖像的局部特征,如角點(diǎn)、線段、邊緣等,以簡化圖像雅可比陣。然而,局部圖像特征的可靠抽取在很大程度上依賴于物體形狀及其周圍環(huán)境。此外,采用局部圖像特征必須進(jìn)行圖像特征匹配。全局圖像特征由于需要考慮圖像上所有數(shù)據(jù),因此對(duì)圖像噪聲有很強(qiáng)的魯棒性。并且,當(dāng)圖像上只有一個(gè)具明顯幾何形狀的物體時(shí),采用全局圖像特征無需進(jìn)行圖像特征匹配。論文基于二值目標(biāo)

3、圖像的零階和一階矩特征(一種比較簡單的全局圖像特征),研究靜止目標(biāo)和三維平動(dòng)目標(biāo)的視覺伺服問題。其中,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視覺伺服問題又稱為視覺跟蹤問題。 論文首先限定以下條件:①目標(biāo)為一始終垂直于攝像機(jī)光軸的平面剛體;②攝像機(jī)只能在三維笛卡兒空間中平動(dòng)。然后,根據(jù)攝像機(jī)透視投影公式,論文推導(dǎo)出圖像運(yùn)動(dòng)仿射模型?;谙薅l件和圖像運(yùn)動(dòng)模型,論文研究了目標(biāo)深度與二值目標(biāo)圖像的零階圖像矩之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。接著,在此數(shù)學(xué)關(guān)系的基礎(chǔ)上,論文提出以二

4、值目標(biāo)圖像的零階和一階圖像矩作為視覺伺服系統(tǒng)的圖像特征。最后,論文提出一種新的基于圖像的視覺伺服控制方法。該方法的基本思想是,將深度軸上的攝像機(jī)平動(dòng)速度(Tz)從攝像機(jī)線速度(v=[Tx,Ty,Tz]T)中分離出來,對(duì)它進(jìn)行單獨(dú)控制。在研究視覺伺服控制方法時(shí),論文先考慮目標(biāo)靜止的情況,提出靜止目標(biāo)視覺伺服控制算法。然后就如何利用模糊控制和PI控制算法改進(jìn)靜止目標(biāo)視覺伺服控制算法,使之用于三維平動(dòng)目標(biāo)的跟蹤,論文展開深入研究。論文所提出的

5、視覺伺服方法完全基于圖像矩,并且無需估算目標(biāo)深度。因此,該方法對(duì)圖像噪聲不敏感,簡單實(shí)用,實(shí)時(shí)性較強(qiáng)。 論文的創(chuàng)新成果主要包括: 1.根據(jù)圖像運(yùn)動(dòng)模型推導(dǎo)出引理1(即,當(dāng)目標(biāo)為一始終垂直于攝像機(jī)光軸的平面剛體時(shí),目標(biāo)深度與其二值圖像的零階圖像矩的開方成反比),并以實(shí)驗(yàn)證明之?;谝?,選擇二值目標(biāo)圖像的零階和一階圖像矩作為視覺伺服系統(tǒng)的圖像特征,并提出一種迭代計(jì)算零階和一階圖像矩的快速算法。 2.論文提出新的基

6、于圖像的視覺伺服控制策略,并基于此策略設(shè)計(jì)出視覺伺服控制結(jié)構(gòu)和基于圖像矩的靜止目標(biāo)視覺伺服算法。為進(jìn)行系統(tǒng)仿真,論文還研究了視覺伺服系統(tǒng)中受控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,并用實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證。與傳統(tǒng)的IBVS控制方法不同,我們的IBVS控制方法用兩個(gè)控制器來實(shí)現(xiàn)視覺伺服:①目標(biāo)深度控制器,基于與零階圖像矩相關(guān)的系統(tǒng)誤差控制目標(biāo)深度逐漸趨于理想目標(biāo)深度;②圖像特征點(diǎn)位置控制器,基于目標(biāo)中心的投影位置誤差(由目標(biāo)圖像的零階和一階圖像矩估算),在Tz已知的情

7、況下,控制目標(biāo)中心投影位置逐步逼近圖像中央。根據(jù)引理1,論文以二值目標(biāo)圖像的零階圖像矩的開方(√M00)作為反映目標(biāo)深度的圖像特征,并基于此圖像特征的偏差(即(√(M00)d-√M00)),設(shè)計(jì)簡單的P控制律作為目標(biāo)深度控制算法。仿真結(jié)果表明,當(dāng)目標(biāo)靜止時(shí),該算法能有效地控制目標(biāo)深度收斂于理想目標(biāo)深度。同時(shí),為使目標(biāo)逐漸成像于圖像中央,論文基于圖像雅可比陣和Lyapunov函數(shù)設(shè)計(jì)圖像特征點(diǎn)位置控制算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)目標(biāo)靜止時(shí),我們

8、的視覺伺服方法完全能滿足視覺伺服要求,對(duì)攝像機(jī)的焦距和比例因子誤差有較強(qiáng)的魯棒性。 3.對(duì)于三維平動(dòng)目標(biāo)的視覺跟蹤,論文提出將跟蹤前的初始狀態(tài)分為四種情況,并針對(duì)每種情況設(shè)計(jì)合適的PI控制算法。此外,論文還提出了初始狀態(tài)的判別方法。三維平動(dòng)目標(biāo)視覺跟蹤研究實(shí)際上是靜止目標(biāo)視覺伺服研究的延續(xù),兩者的前提條件和控制要求均相同,只要將視覺伺服算法改進(jìn)為視覺跟蹤控制算法,原有的視覺伺服系統(tǒng)就可成為視覺跟蹤系統(tǒng)。無論是對(duì)于目標(biāo)深度控制算法

9、還是對(duì)于圖像特征點(diǎn)位置控制算法,其改進(jìn)主要體現(xiàn)在兩方面:①加入積分控制和限幅控制,形成受限“P+PI”控制算法或受限PI控制算法;②將跟蹤前的初始狀態(tài)分為A、B、C、D四種情況,根據(jù)初始狀態(tài)的情況以決定是否引入模糊控制,即根據(jù)初始狀態(tài)的不同情況分別采用固定參數(shù)PI控制律和參數(shù)模糊自調(diào)節(jié)PI控制律。仿真結(jié)果表明論文提出的視覺跟蹤控制算法簡單可行,當(dāng)目標(biāo)在三維笛卡兒空間平動(dòng)時(shí),該算法可將目標(biāo)深度誤差控制在1毫米以內(nèi),特征點(diǎn)位置誤差控制在1個(gè)

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