基于雙目視覺的掘進(jìn)機立體監(jiān)測系統(tǒng).pdf

1、實現(xiàn)掘進(jìn)工作面場景下掘進(jìn)機狀態(tài)的立體監(jiān)測，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)測系統(tǒng)完成遠(yuǎn)程生產(chǎn)決策，對于提升煤礦自動化水平，推動煤礦危險生產(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)計開發(fā)了一套基于雙目視覺與狀態(tài)估計的掘進(jìn)機立體監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在生產(chǎn)環(huán)境下，準(zhǔn)確估計激光標(biāo)志物相對機身的坐標(biāo)，以及二自由度掘進(jìn)臂相對于機身的姿態(tài)。
　　激光標(biāo)志物定位系統(tǒng)基于雙目視覺理論設(shè)計。系統(tǒng)通過組合兩臺本安防

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

3、網(wǎng)絡(luò)(CNN)，設(shè)計了特征點的檢測與匹配算法。最后通過將三維重構(gòu)轉(zhuǎn)化為數(shù)值優(yōu)化問題，實現(xiàn)了標(biāo)志物中心點坐標(biāo)的優(yōu)化估計。
　　姿態(tài)估計系統(tǒng)基于狀態(tài)估計理論設(shè)計。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，開發(fā)了基于uC/OS-III的嵌入式平臺軟件。基于擴展卡爾曼濾波，實現(xiàn)了基于MARG傳感器的姿態(tài)迭代估計?；跔顟B(tài)的支撐向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)，實現(xiàn)了被測系統(tǒng)的靜止檢測，消除了估計量的抖動，減弱

4、了迭代估計數(shù)值誤差的累積。最后還實現(xiàn)了姿態(tài)數(shù)據(jù)基于卡爾曼濾波的融合，實現(xiàn)了姿態(tài)的優(yōu)化估計。
　　為了方便狀態(tài)數(shù)據(jù)的立體顯示，基于計算機圖形學(xué)，開發(fā)了距離與姿態(tài)估計量的實時渲染系統(tǒng)。為了降低場景描述的開發(fā)負(fù)荷，通過封裝OpenGL命令設(shè)計了適用于場景描述的腳本語言。開發(fā)了基于距離與姿態(tài)估計信息的場景動態(tài)生成機制。最后為了實現(xiàn)虛擬場景的360度全景觀察，實現(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制。
　　最后，為了驗證