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缺乏位置信息的视觉移动机器人leader-following编队控制
1
作者
沈尧高
于双和
黄进
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第2期73-79,共7页
针对视觉移动机器人编队在缺乏位置信息情况下的控制问题,提出一种基于视觉的leader-following编队反馈控制方法。该方法利用leader标志物特征点在follower摄像机像平面上的坐标信息设计了观测器,对leader与follower间的相对位置进行估...
针对视觉移动机器人编队在缺乏位置信息情况下的控制问题,提出一种基于视觉的leader-following编队反馈控制方法。该方法利用leader标志物特征点在follower摄像机像平面上的坐标信息设计了观测器,对leader与follower间的相对位置进行估计,基于相对位置估计量与它们速度的关系,设计出leader-following编队反馈控制器,通过Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方法能有效解决缺乏位置信息情况下视觉移动机器人编队的控制问题。
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关键词
视觉移动机器人
leader-following编队
缺乏位置信息
相对位置
反馈控制
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职称材料
视觉伺服移动机器人中的图像处理研究
被引量：
12
2
作者
庄健
王孙安
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期287-290,共4页
从机器人彩色视觉的形成机理入手 ,分析了影响视觉的主要因素 ,其中包括光照条件与成像元件等 ,设计了一种基于知识融合的视觉图像处理方法 ,将其应用于机器人的彩色视觉后 ,增加了机器人视觉系统的鲁棒性 .研究表明 ,该方法可以在环境...
从机器人彩色视觉的形成机理入手 ,分析了影响视觉的主要因素 ,其中包括光照条件与成像元件等 ,设计了一种基于知识融合的视觉图像处理方法 ,将其应用于机器人的彩色视觉后 ,增加了机器人视觉系统的鲁棒性 .研究表明 ,该方法可以在环境光场有变化或光场分布不均匀的情况下快速、准确地计算出移动机器人的位置与姿态 ,定位误差不超过 4× 4的像素点范围 ,角度误差在±2° ,因此满足了视觉伺服系统性能指标的要求 .
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关键词
视觉
伺服
移动机器人
图像处理
彩色
视觉
知识融合
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职称材料
基于Hu-DBN的低分辨图案编码识别方法研究
被引量：
1
3
作者
张天凡
李哲
+2 位作者
景啸
胡斌
朱亚辉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1218-1224,共7页
图案编码是移动机器人视觉导航中全局定位的关键参照物。通过降低图像编码的影像尺寸和质量有助于减少运算量,以提升算法实时性,但对应特征图像更易受以运动模糊为主的干扰而影响识别的准确性,使得定位失败进而造成整个多智能体控制系...
图案编码是移动机器人视觉导航中全局定位的关键参照物。通过降低图像编码的影像尺寸和质量有助于减少运算量,以提升算法实时性,但对应特征图像更易受以运动模糊为主的干扰而影响识别的准确性,使得定位失败进而造成整个多智能体控制系统失效。提出了一种优化的低分辨率特征图像码识别方法,在预处理部分将特征图像转换为其Hu不变矩的特征信号矩阵,再将特征图像作为一个特征分量补充到该特征信号矩阵中,通过构建的Hu-DBN神经网络信号分类器对信号矩阵进行学习,从而实现低分辨率自定义图像特征码影像在较高运动容差条件下的准确识别。既避免了经典模式识别依赖模型经验、场景适应性差的问题,同时也避免了直接使用如YOLO等深度学习方法带来的高运算量和识别效率问题。通过移动机器人实例部署展开测试,通过搭载分辨率为640×480图像传感器移动机器人实例展开测试,在0.5 m/s运动速度时平均识别率为96.3%,证明了所提方法的有效性。
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关键词
图像特征码
低分辨动态影像
HU不变矩
深度置信网络
移动机器人
视觉
定位
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职称材料
题名
缺乏位置信息的视觉移动机器人leader-following编队控制
1
作者
沈尧高
于双和
黄进
机构
大连海事大学船舶电气工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第2期73-79,共7页
基金
辽宁省自然科学基金项目(20180520036)。
文摘
针对视觉移动机器人编队在缺乏位置信息情况下的控制问题,提出一种基于视觉的leader-following编队反馈控制方法。该方法利用leader标志物特征点在follower摄像机像平面上的坐标信息设计了观测器,对leader与follower间的相对位置进行估计,基于相对位置估计量与它们速度的关系,设计出leader-following编队反馈控制器,通过Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方法能有效解决缺乏位置信息情况下视觉移动机器人编队的控制问题。
关键词
视觉移动机器人
leader-following编队
缺乏位置信息
相对位置
反馈控制
Keywords
Visual mobile robot
Leader-following formation
Without position information
Relative position
Feedback control
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
视觉伺服移动机器人中的图像处理研究
被引量：
12
2
作者
庄健
王孙安
机构
西安交通大学机械工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期287-290,共4页
文摘
从机器人彩色视觉的形成机理入手 ,分析了影响视觉的主要因素 ,其中包括光照条件与成像元件等 ,设计了一种基于知识融合的视觉图像处理方法 ,将其应用于机器人的彩色视觉后 ,增加了机器人视觉系统的鲁棒性 .研究表明 ,该方法可以在环境光场有变化或光场分布不均匀的情况下快速、准确地计算出移动机器人的位置与姿态 ,定位误差不超过 4× 4的像素点范围 ,角度误差在±2° ,因此满足了视觉伺服系统性能指标的要求 .
关键词
视觉
伺服
移动机器人
图像处理
彩色
视觉
知识融合
Keywords
Color vision
Errors
Image processing
Location
Robustness (control systems)
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于Hu-DBN的低分辨图案编码识别方法研究
被引量：
1
3
作者
张天凡
李哲
景啸
胡斌
朱亚辉
机构
湖北工程学院经济与管理学院
西北工业大学自动化学院
陕西学前师范学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1218-1224,共7页
基金
国家自然科学基金青年项目(72002067)
教育部人文社会科学研究规划基金(20YJCZH081)
+1 种基金
湖北省教育厅科学研究计划重点项目(D20202701)
湖北省教育厅科学研究计划(B2019389)资助。
文摘
图案编码是移动机器人视觉导航中全局定位的关键参照物。通过降低图像编码的影像尺寸和质量有助于减少运算量,以提升算法实时性,但对应特征图像更易受以运动模糊为主的干扰而影响识别的准确性,使得定位失败进而造成整个多智能体控制系统失效。提出了一种优化的低分辨率特征图像码识别方法,在预处理部分将特征图像转换为其Hu不变矩的特征信号矩阵,再将特征图像作为一个特征分量补充到该特征信号矩阵中,通过构建的Hu-DBN神经网络信号分类器对信号矩阵进行学习,从而实现低分辨率自定义图像特征码影像在较高运动容差条件下的准确识别。既避免了经典模式识别依赖模型经验、场景适应性差的问题,同时也避免了直接使用如YOLO等深度学习方法带来的高运算量和识别效率问题。通过移动机器人实例部署展开测试,通过搭载分辨率为640×480图像传感器移动机器人实例展开测试,在0.5 m/s运动速度时平均识别率为96.3%,证明了所提方法的有效性。
关键词
图像特征码
低分辨动态影像
HU不变矩
深度置信网络
移动机器人
视觉
定位
Keywords
calibration plate recognition
low resolution dynamic image
Hu-invariant moment
point diffusion model
mobile robot
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
缺乏位置信息的视觉移动机器人leader-following编队控制
沈尧高
于双和
黄进
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
视觉伺服移动机器人中的图像处理研究
庄健
王孙安
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Hu-DBN的低分辨图案编码识别方法研究
张天凡
李哲
景啸
胡斌
朱亚辉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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职称材料
已选择
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