基于單目視覺的三維姿態(tài)測(cè)量方法與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著機(jī)器視覺理論的日趨成熟以及視覺傳感器向著高速，高精度，高靈敏度方向的大步邁進(jìn)，單目視覺測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，已一躍成為航空航天，工業(yè)自動(dòng)化，人工智能等領(lǐng)域新的熱點(diǎn)。
　　本文以高精度旋轉(zhuǎn)氣浮臺(tái)為載體，以精確測(cè)量運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的三維姿態(tài)角為目的，研究了基于單目視覺的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)中圖像預(yù)處理、攝像機(jī)標(biāo)定等圖像問題同時(shí)對(duì)不同的基于單目視覺的姿態(tài)解算算法進(jìn)行了比較分析，在此基礎(chǔ)上搭建了系統(tǒng)的軟硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
　　首先，定義了相機(jī)

2、坐標(biāo)系，目標(biāo)坐標(biāo)系以及像平面坐標(biāo)系，分析了坐標(biāo)系間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立了基于單目視覺的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)理想模型，并基于此模型研究了單目視覺姿態(tài)測(cè)量原理。
　　其次，闡述了特征靶標(biāo)設(shè)計(jì)原則，根據(jù)此原則設(shè)計(jì)了非共面特征點(diǎn)靶標(biāo)以提高系統(tǒng)精度；并對(duì)攝像機(jī)標(biāo)定算法進(jìn)行了研究，在綜合考慮相機(jī)和目標(biāo)特性后，采用了兩步標(biāo)定法對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定；同時(shí)介紹了圖像預(yù)處理的流程、原理以及特征點(diǎn)定位原理與算法。圖像預(yù)處理包括圖像濾波與圖像分割兩部分。根據(jù)相機(jī)獲

3、取的圖像易產(chǎn)生孤點(diǎn)噪聲和邊緣模糊等特性選擇了中值濾波算法并驗(yàn)證了中值濾波對(duì)實(shí)際圖像的濾波效果。此后，利用閾值分割原理對(duì)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)與背景的分割。對(duì)進(jìn)行過預(yù)處理的圖像進(jìn)行特征點(diǎn)定位，本文采用的特征點(diǎn)定位算法具有快速，簡(jiǎn)單的特性同時(shí)通過實(shí)驗(yàn)證明能夠保證提取精度。
　　再次，研究了基于單目視覺的線性姿態(tài)解算算法以及基于共線性方程的迭代算法。在闡明兩種算法不同解算原理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)并以此為依據(jù)分別總結(jié)了兩種算法適用的不同實(shí)驗(yàn)環(huán)