3d视觉引导

天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。

与世界各大机器人公司如：库卡、A B B、等均保持着紧密的战略合作关系，公司的产品广泛的应用到了全世界的各行各业。如：点焊、焊接、切割、搬运、打磨、喷涂、装配的机器人系统和自动化专机的应用。为用户解决方案、给您贴心的服务。

三维激光扫描仪扫描获取的点带有坐标、色彩及物体反射率等信息，坐标系统为测量仪器坐标系，其主要有测距、测角和辅助系统组成。其坐标系定义为:坐标原点O为激光的发射处，Z轴沿扫描面竖直向上，Y轴为水平面内激光发射方向，X轴为垂直于YOZ平面向右，构成右手坐标系统。测量原理如图1所示，则p点的三维空间坐标，如图1所示。图1被测量点p(x，y，z)的坐标计算1.2三维激光扫描仪测量误差式(1)中，S、θ、Φ为变量，对上式进行全微分可得根据误差传播定律可得由式(3)可以看出，x、y、z受变量S、θ、Φ的影响，产生的误差为扫描仪系统误差[3-7]。其中S主要产生的影响为激光光斑大小;θ、Φ产生的误差影响为点云间隔的影响，导致扫描仪点云分辨率变化。

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选取起始的分割矩阵U（0）及误差临界值ε。初始化聚类中心di（i=1，3d视觉引导，2，3d视觉定位，…，M），根据经验从输入图像特征样本Xj（j=1，2，…，N）中选择M个样本作为聚类中心。（2）将U（t）代入公式（5）计算模糊聚类中心将模糊聚类中心代入公式（6）计算新的分割矩阵U（t+1）。（4）计算若?>ε，则t＝t＋1，回到（2）；否则聚类中心的分布不再变化，结束。计算权值系数由于本算法中RBF选用的是高斯函数，因此方差为其中M为隐含层节点数，dmax为所选取中心之间的距离。隐含层至输出层单元连接权值用二乘法直接计算，即模式定位算法对背景图像进行预处理后提取特征，用已经训练好的RBF网络分类器进行邻域搜索，求得匹配位置。

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一种流行的方法是应用单应性算法（例如线性二乘法求解器，北京3d视觉，随机采样和共识（RANSAC））以及二乘方中值来计算2D图像帧之间的点。一旦检测到对象，就可以为它们分配元数据，例如ID，边界框等，这些元数据可以在对象检测和导航期间使用。可以检测和识别物体和人识别出周围环境的物体和方面后，机器人需要对其进行跟踪。由于对象可以移动，并且机器人的视口会随着导航而变化，因此开发人员将需要一种机制来随时间推移以及跨摄像机和其他传感器捕获的帧跟踪这些元素。由于此机制必须足够快才能运行每个帧，因此多年来，已经设计了许多算法，3d视觉系统，这些算法以不同的方式解决该问题。例如，质心跟踪会计算跨帧的已标识对象周围的边界框的中心点，然后在假定对象每帧仅移动一定距离的假设下计算该点变化时该点之间的距离。另一种方法是使用卡尔曼滤波器，该滤波器使用一段时间内的统计数据来预测对象的位置

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