23、相机成像技术全解析:从校准到广角应用

相机成像技术全解析:从校准到广角应用

1. 相机校准基础

在处理相机成像时,校准是至关重要的一步。我们可以将物体看作一个简单的几何模型,它相对于相机处于某个任意但未知的姿态。以下代码展示了如何定义这个未知姿态:

>> T_unknown = SE3(0.1, 0.2, 1.5) * SE3.rpy(0.1, 0.2, 0.3);
>> T_unknown.print
t = (0.1, 0.2, 1.5), RPY/zyx = (5.73, 11.5, 17.2) deg

通过这个未知姿态,我们可以计算物体点在图像平面上的坐标:

>> p = cam.project(P, 'objpose', T_unknown);  

利用物体模型 P 、观测到的图像特征 p 以及校准后的相机 cam ,我们可以估计物体的相对姿态:

>> T_est = cam.estpose(P, p).print
t = (0.1, 0.2, 1.5), RPY/zyx = (5.73, 11.5, 17.2) deg

在实际应用中,视觉系统对图像特征坐标的估计可能并不完美,我们可以通过添加零均值高斯噪声来模拟这种情况,就像在相机校准示例中所做的那样。 <

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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