机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2012年
1期
57-63
,共7页
汪首坤%郭俊杰%王军政%邸智
汪首坤%郭俊傑%王軍政%邸智
왕수곤%곽준걸%왕군정%저지
机器人立体视觉%立体标定%遗传算法%粒子群算法%混合群智能优化
機器人立體視覺%立體標定%遺傳算法%粒子群算法%混閤群智能優化
궤기인입체시각%입체표정%유전산법%입자군산법%혼합군지능우화
准确的立体视觉模型是机器人高精密视觉定位的基础,而传统的单一非线性优化算法难以实现稳定和高精度的机器人立体视觉标定.结合遗传算法全局搜索能力强和粒子群算法局部搜索能力强的特点,提出了一种基于混合群智能优化的机器人立体视觉三步标定方法.针对非线性视觉模型,标定第一步和第二步分别对两个摄像机模型单独作线性初值求解和初次非线性优化,第三步对双目立体视觉模型作联合非线性优化,直接线性变换、遗传算法、粒子群算法分别作用于标定的三个步骤,每一步计算的结果被用作下一步的初始化.仿真试验分析与实际试验结果表明,相对于传统的优化标定方法和使用单一群智能优化算法的标定方法,该方法在噪声环境下具有更高的准确性和鲁棒性,能够更好满足机器人精密视觉操作的需求.
準確的立體視覺模型是機器人高精密視覺定位的基礎,而傳統的單一非線性優化算法難以實現穩定和高精度的機器人立體視覺標定.結閤遺傳算法全跼搜索能力彊和粒子群算法跼部搜索能力彊的特點,提齣瞭一種基于混閤群智能優化的機器人立體視覺三步標定方法.針對非線性視覺模型,標定第一步和第二步分彆對兩箇攝像機模型單獨作線性初值求解和初次非線性優化,第三步對雙目立體視覺模型作聯閤非線性優化,直接線性變換、遺傳算法、粒子群算法分彆作用于標定的三箇步驟,每一步計算的結果被用作下一步的初始化.倣真試驗分析與實際試驗結果錶明,相對于傳統的優化標定方法和使用單一群智能優化算法的標定方法,該方法在譟聲環境下具有更高的準確性和魯棒性,能夠更好滿足機器人精密視覺操作的需求.
준학적입체시각모형시궤기인고정밀시각정위적기출,이전통적단일비선성우화산법난이실현은정화고정도적궤기인입체시각표정.결합유전산법전국수색능력강화입자군산법국부수색능력강적특점,제출료일충기우혼합군지능우화적궤기인입체시각삼보표정방법.침대비선성시각모형,표정제일보화제이보분별대량개섭상궤모형단독작선성초치구해화초차비선성우화,제삼보대쌍목입체시각모형작연합비선성우화,직접선성변환、유전산법、입자군산법분별작용우표정적삼개보취,매일보계산적결과피용작하일보적초시화.방진시험분석여실제시험결과표명,상대우전통적우화표정방법화사용단일군지능우화산법적표정방법,해방법재조성배경하구유경고적준학성화로봉성,능구경호만족궤기인정밀시각조작적수구.
