汕头大学智能制造技术教育部重点实验室;
6D位姿是目标物体基于平面矢量和旋转矢量的位置和姿态.基于单目RGB相机进行6D位姿估计的传统方法由于标记点少、识别率较低等原因,易导致测量精度不高.为提高物体位姿测量的精度,论文提出了一种基于特征标记的物体6D位姿测量方法.首先,设计一种能提供更多标记点且识别率高的特征标记,并通过相机识别被测物体上的特征标记获得3D-2D点对.其次,基于相机成像原理设计物体6D位姿测量系统与方法.然后,建立求解工件位姿变化的旋转矩阵和位移矩阵模型.最后,基于所建立的旋转矩阵模型与欧拉角之间的关系求解工件6D位姿.实验结果表明,在0-170 mm位移范围内,沿X、Y、Z轴位移测量误差小于0.5 mm;在0-30°旋转范围内,其绕X、Y轴旋转角度测量误差小于0.8°;在0-45°旋转范围内,其绕Z轴旋转角度测量误差小于0.8°;测量物体绕X、Y轴旋转角度误差耗时小于1.5 s,绕Z轴旋转角度误差耗时小于2 s;测量物体沿X、Z轴位移误差耗时小于2 s,沿Z轴位移误差耗时小于2.5 s;能够满足实际生产要求.实验结果检验了论文所提方法的有效性,可用于实际生产环境中.
113 | 0 | 23 |
下载次数 | 被引频次 | 阅读次数 |
[2]吴福培,魏亚辉,李庆华,等.高速轨道超声成像伤损检测及其参数学习方法[J].计算机集成制造系统,2021,27(3):747-756.
[3] FISCHLER M A,BOLLES R C. Random sample consensus:a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography[J]. Communications of the ACM,1981,24(6):381-395.
[4] LU C P,HAGER G D,MJOLSNESS E. Fast and globally convergent pose estimation from video images[J]. IEEE Computer Society,2000,22(6):610-622.
[5] LI S,XU C. A robust O(n)solution to the perspective-n-point problem[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2012,34(7):1444-1450.
[6] NAIMARK L,FOXLIN E. Circular data matrix fiducial system and robust image processing for a wearable vision-inertial self-tracker[C]. Darmstadt:Proceedings International Symposium on Mixed and Augmented Reality,2002:27-36.
[7] GARRIDO-JURADO S,MU?OZ-SALINAS R,MADRID-CUEVAS F J,et al. Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion[J]. Pattern Recognition,2014,47(6):2280-2292.
[8]许允喜,蒋云良,陈方.基于点和直线段对应的扩展正交迭代位姿估计算法[J].光学学报,2009,29(11):3129-3135.
[9]许允喜,蒋云良,陈方.多摄像机系统位姿估计的广义正交迭代算法[J].光学学报,2009,29(1):72-77.
[10]苗锡奎,朱枫,郝颖明,等.基于特征点不确定性加权误差的位姿估计新方法[J].光电子.激光,2012,23(7):1348-1355.
[11]李鑫,龙古灿,刘进博,等.相机位姿估计的加速正交迭代算法[J].光学学报,2015,35(1):266-273.
[12]周润,张征宇,黄叙辉.相机位姿估计的加权正交迭代算法[J].光学学报,2018,38(5):193-199.
[13]张慧娟,熊芝,劳达宝,等.基于EPNP算法的单目视觉测量系统研究[J].红外与激光工程,2019,48(5):190-195.
[14]杨志伟,王良明,张喜峰,等.双高速摄像机交汇的高旋弹丸位姿估计算法及误差分析[J].国防科技大学学报,2022,44(2):71-79.
[15]尚砚娜,石晶欣,赵岩,等.大型结构体裂缝检测中的定位方法[J].仪器仪表学报,2017,38(3):681-688.
[16]李成龙,钟凡,秦学英.基于3维模型的单视图不规则物体定位[J].计算机辅助设计与图形学学报,2015,27(1):68-75.
[17]刘进博,郭鹏宇,李鑫,等.基于点对应的相机姿态估计算法性能评价[J].光学学报,2016,36(5):121-130.
[18]李航宇,张志龙,李楚为,等.基于视觉的目标位姿估计综述[C].高分辨率对地观测学术联盟.第七届高分辨率对地观测学术年会论文集,2020:14.
[19]刘晨阳,郑龙江,侯培国.一种快速加权迭代位姿估计法[J].激光与光电子进展,2022,59(18):1815019.
[20]陶孟卫,姚宇威,元海文,等.无人机自主降落视觉标识设计及位姿测量方法[J].仪器仪表学报,2023,43(5):155-164.
[21]邢加伟,田海峰,王芳.单目相机物体位姿估计方法研究[J].导航定位与授时,2019,6(4):71-77.
[22]汪佳宝,张世荣,周清雅.基于视觉EPnP加权迭代算法的三维位移实时测量[J].仪器仪表学报,2020,41(2):166-175.
基本信息:
DOI:
中图分类号:TP391.41
引用信息:
[1]周旭,吴福培,鲁晓会等.基于特征标记的物体6D位姿测量方法[J].汕头大学学报(自然科学版),2024,39(03):12-23.
基金信息:
国家自然科学基金(61573233); 广东省自然科学基金(2021A1515010661); 广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX2005)