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基于深度图像位姿识别和机构运动学的自动抓取管片试验
1
作者
庄欠伟
朱雁飞
+4 位作者
于宁
黄德中
杨正
马志刚
袁玮皓
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第11期2133-2138,共6页
为实现管片自动抓取定位,结合1P5R单臂拼装机,开展深度图像视觉传感器的调研,并对双目、时间飞行法和面结构光3D传感器进行对比分析;将视觉传感器获取的深度图像和管片模型进行匹配,得到管片的位置和姿态;开展视觉传感器与管片拼装机的...
为实现管片自动抓取定位,结合1P5R单臂拼装机,开展深度图像视觉传感器的调研,并对双目、时间飞行法和面结构光3D传感器进行对比分析;将视觉传感器获取的深度图像和管片模型进行匹配,得到管片的位置和姿态;开展视觉传感器与管片拼装机的手眼标定工作,获得它们坐标系间的转换矩阵;利用机器人运动学方法实现单臂拼装机的运动学正逆解,将管片位姿逆解出抓取管片需要的6轴行程,并完成从目前6轴行程到达目标行程的轨迹规划算法。研究和室内试验结果表明:1)采用深度图像视觉传感器并经过标定可以有效获取管片的位姿;2)采用运动学正逆解可以利用位姿信息有效引导拼装机,实现管片的自动抓取。
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关键词
深度
图像
视觉
传感器
管片拼装机
运动学正逆解
轨迹规划算法
转换矩阵
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职称材料
低光照环境下基于面部特征点的疲劳驾驶检测技术
被引量：
6
2
作者
朱艳
谢忠志
+2 位作者
于雯
李曙生
张逊
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期282-289,共8页
提出了一种新型在低光照环境下有较高适应性和识别精度的疲劳驾驶检测技术。用深度视觉传感器获取驾驶员驾驶图像,用人脸跟踪算法实时提取面部特征点数据,基于最小二乘法对眼睛和嘴巴轮廓进行曲线拟合。计算眼睛和嘴巴开合度归一化指标...
提出了一种新型在低光照环境下有较高适应性和识别精度的疲劳驾驶检测技术。用深度视觉传感器获取驾驶员驾驶图像,用人脸跟踪算法实时提取面部特征点数据,基于最小二乘法对眼睛和嘴巴轮廓进行曲线拟合。计算眼睛和嘴巴开合度归一化指标,提取了眨眼频率、眨眼平均时长、眼睛闭合总时长、打哈欠频率、打哈欠总时长、低抬头频率等6个疲劳识别特征数据。基于数据统计序列的卷积神经网络算法,建立识别模型,构建疲劳状态检测系统。实验表明:本文算法在低光照环境下的疲劳驾驶识别精度达到了90%,识别时间约为130 ms。
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关键词
汽车安全
疲劳驾驶识别
深度视觉传感器
卷积神经网络
低光照环境
面部特征点
归一化指标
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职称材料
题名
基于深度图像位姿识别和机构运动学的自动抓取管片试验
1
作者
庄欠伟
朱雁飞
于宁
黄德中
杨正
马志刚
袁玮皓
机构
上海隧道工程有限公司
上海城建隧道装备有限公司
上海申通地铁集团有限公司
出处
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第11期2133-2138,共6页
基金
上海市国资委企业创新发展和能级提升项目(2022020)。
文摘
为实现管片自动抓取定位,结合1P5R单臂拼装机,开展深度图像视觉传感器的调研,并对双目、时间飞行法和面结构光3D传感器进行对比分析;将视觉传感器获取的深度图像和管片模型进行匹配,得到管片的位置和姿态;开展视觉传感器与管片拼装机的手眼标定工作,获得它们坐标系间的转换矩阵;利用机器人运动学方法实现单臂拼装机的运动学正逆解,将管片位姿逆解出抓取管片需要的6轴行程,并完成从目前6轴行程到达目标行程的轨迹规划算法。研究和室内试验结果表明:1)采用深度图像视觉传感器并经过标定可以有效获取管片的位姿;2)采用运动学正逆解可以利用位姿信息有效引导拼装机,实现管片的自动抓取。
关键词
深度
图像
视觉
传感器
管片拼装机
运动学正逆解
轨迹规划算法
转换矩阵
Keywords
depth-image vision sensor
segment erector
forward and inverse kinematic solutions
trajectory-planning algorithm
transformation matrix
分类号
U45 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
低光照环境下基于面部特征点的疲劳驾驶检测技术
被引量：
6
2
作者
朱艳
谢忠志
于雯
李曙生
张逊
机构
泰州职业技术学院机电技术学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期282-289,共8页
基金
江苏省高校自然科学研究面上项目(No.20KJD510008)
江苏高校“青蓝工程”资助(苏教师[2018]12号)。
文摘
提出了一种新型在低光照环境下有较高适应性和识别精度的疲劳驾驶检测技术。用深度视觉传感器获取驾驶员驾驶图像,用人脸跟踪算法实时提取面部特征点数据,基于最小二乘法对眼睛和嘴巴轮廓进行曲线拟合。计算眼睛和嘴巴开合度归一化指标,提取了眨眼频率、眨眼平均时长、眼睛闭合总时长、打哈欠频率、打哈欠总时长、低抬头频率等6个疲劳识别特征数据。基于数据统计序列的卷积神经网络算法,建立识别模型,构建疲劳状态检测系统。实验表明:本文算法在低光照环境下的疲劳驾驶识别精度达到了90%,识别时间约为130 ms。
关键词
汽车安全
疲劳驾驶识别
深度视觉传感器
卷积神经网络
低光照环境
面部特征点
归一化指标
Keywords
automotive safety
fatigue driving identification
depth vision sensor
convolutional neural network
low light environment
face feature point
normalized index
分类号
TP [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度图像位姿识别和机构运动学的自动抓取管片试验
庄欠伟
朱雁飞
于宁
黄德中
杨正
马志刚
袁玮皓
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
低光照环境下基于面部特征点的疲劳驾驶检测技术
朱艳
谢忠志
于雯
李曙生
张逊
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
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