空間目標的位置和姿態測量是目標追蹤、飛行器空間對接、移動機器人定位等領域研究的重要問題。視覺測量技術具有成本低、精度高、自動化程度高等優勢,非常適合近距離的位姿測量。其中單目視覺位姿測量系統結構簡單,可以對目標進行非接觸式測量,避免了測量過程中對被測目標的機械破壞,目前已經被廣泛應用于各個領域。本文結合了視覺位姿測量理論,設計了一套單目視覺位姿測量系統,確定了合適的畸變模型并對攝像機進行精確標定,提出一種混合粒子群算法,實現了位姿的高精度測量。首先,對攝像機標定算法和畸變模型進行了研究。攝像機標定是在模型確定的情況下解算攝像機參數的問題,選擇合適的攝像機模型對于精確標定攝像機至關重要,本文采用平面標定法對攝像機進行初始標定,針對本文采用的攝像機,分別對不同畸變模型進行標定實驗,根據實驗結果選擇了合理的畸變模型,精確標定了攝像機。其次,深入研究了位姿測量算法,分析和比較了經典位姿測量算法的優缺點,包括直接線性變換、EPnP算法、正交迭代算法,在此基礎上提出了一種混合粒子群算法。該算法采用一種自適應慣性權重策略平衡了種群的全局和局部搜索能力;通過對粒子進行交叉操作和變異操作使算法不易陷入局...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 論文研究背景及意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 位姿測量系統研究現狀
        1.2.2 單目視覺位姿測量方法研究現狀
    1.3 論文主要研究內容
第2章 視覺測量系統常用理論
    2.1 攝像機成像模型
        2.1.1 透視投影模型
        2.1.2 畸變模型
    2.2 位姿變換與最優化理論
        2.2.1 位姿變換的表示方法
        2.2.2 絕對定向問題的求解
    2.3 最優化算法
    2.4 本章小結
第3章 攝像機標定
    3.1 攝像機標定概述
    3.2 攝像機標定方法
        3.2.1 平面標定法
        3.2.2 RAC兩步法
    3.3 畸變模型的選取
    3.4 實驗結果與分析
    3.5 本章小結
第4章 位姿測量算法研究
    4.1 直接線性變換算法
    4.2 EPnP算法
    4.3 正交迭代算法
        4.3.1 物方空間共線誤差
        4.3.2 正交迭代算法原理
    4.4 混合粒子群算法
        4.4.1 粒子群算法簡介
        4.4.2 混合粒子群算法原理
        4.4.3 混合粒子群算法流程
    4.5 本章小結
第5章 實驗結果與數據分析
    5.1 數字仿真實驗
    5.2 實物驗證實驗
        5.2.1 旋轉測量實驗
        5.2.2 平移測量實驗
    5.3 本章小結
第6章 總結與展望
    6.1 研究工作總結
    6.2 研究展望
參考文獻
致謝
在讀期間發表的學術論文與取得的研究成果



本文編號：4002485