【视觉-双目三维重建-理论篇】双目三维重建----论文调研2

双目视觉三维调研方法总结

基于连续视差空间算法

立体匹配算法

基于连续视差空间算法

采用欧式投影误差作为离群准则函数,建立RANSAC算法

D-H方法

几何法和解析法相结合的方法

结合图像速度和视差信息,通过最小二乘方法对目标的相对运动状态进行了重构;将重构状态作为伪测量,引入线性化的相对运动模型,采用扩展卡尔曼滤波方法对连续多帧图像信息进行序贯处理以改善估计精度。

双目立体视觉与三维激光扫描仪相融合的近距离非合作目标相对位姿测量方法

基于双目视觉的动态目标定位与抓取研究

双目立体视觉是计算机视觉领域研究的热点内容,可以获取并恢复出场景中物体的三维信息,被广泛应用于机器人识别定位、工业自动化等众多领域,因此,进行双目立体视觉的研究有着重要的理论及实际意义。本文以双目立体视觉基本原理为依托,结合摄像机标定与立体匹配技术,开发应用于动态目标识别定位与抓取的双目立体视觉系统,并设计了以安川YASKAWA-MH6S六自由度工业机械臂抓取系统平台,进行目标识别定位与抓取实验,主要工作如下:双目摄像机标定中,建立摄像机成像模型,并考虑成像过程中相机畸变的影响,采用张正友两步标定法,得到双目相机的内参数、外参数和图像像素坐标系与世界坐标系转换的旋转矩阵与平移向量。针对目标识别问题,对多种局部特征点进行比较分析,并确定具有良好速度的Surf特征作为模板匹配的特征。采用基于特征的模板匹配算法对目标进行自动检测、识别,并通过实验验证目标物体发生缩放、旋转、被遮挡情形下目标识别的正确性与稳定性。针对动态目标三维位姿定位,本文提出了基于连续视差空间算法,对动态目标进行运动估计与姿态获取,对立体匹配算法进行了改进,将固定区域的特征点限制为一定数量,并采用欧式投影误差作为离群准则函数,建立RANSAC算法的数学模型,加入极线约束的立体匹配算法实现误匹配点的剔除,该算法在降低了误匹配点对算法的影响,同时缩小匹配所耗时间,并通过实验进行了验证分析。最后搭建一套双目视觉-机械臂手眼实验系统