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文檔簡介
1、機器人視覺在機器人應用中占有越來越重要的地位,隨著圖像采集設備性能的不斷提高、價格的不斷下降、計算機視覺的高速發(fā)展,明亮的眼睛是機器人擬人化的一個重要的標志。
機器人視覺主要研究通過視覺傳感器采集的二維圖像,感知和恢復三維環(huán)境中的物體的幾何信息、姿態(tài)、相對位置等,并對客觀物體進行描述、感知、解釋,然后把這些信息傳送給機器人,由機器人決策系統(tǒng)做出決策。其中視覺測量是實現(xiàn)機器人所有視覺行動的重要的前提,而要實現(xiàn)視覺測量就必須標
2、定攝像機的參數(shù)。目前視覺測距系統(tǒng)對標定參照物的精度要求極高,對檢測和數(shù)據(jù)測量也要求極高,不適合機器人視覺,尤其不適合機器人變焦視覺系統(tǒng),我們需要研究出一種在參照物精度不是很高的情況下精度能達到一定程度的標定和測量方法。
本文所作的工作主要是機器人視覺測距系統(tǒng)的標定、圖像畸變的校正、機器人視覺定位。
由于小孔成像模型的誤差、測量系統(tǒng)的誤差,圖像存在畸變,要實現(xiàn)精確的跟蹤或定位,就必須首先修正圖像的畸變。本文實現(xiàn)
3、了在近景時對圖像進行二階畸變校正,遠景時對圖像進行徑向、切仿射畸變的校正,極大的減小圖像的畸變度和減少復雜的運算,為提高標定的精確性打下基礎。
在標定時,小孔成像模型的誤差、測量系統(tǒng)的誤差、圖像處理的誤差等,使得標定結果不精確,尤其是控制點共面時所得方程組無解的情況,我們解決的方法是:一、用共面直線的標定方法,二、引入攝影測量學的光束平差法思想,用Levenberg-Marquardt-More算法解決物點、像點的線性方程
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