林颖
- 作品数：2 被引量：7H指数：1
- 供职机构：浙江大学信息与电子工程学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于单位视球的鱼眼相机标定方法被引量：6
- 2013年
- 针对鱼眼镜头的大范围视场,提出一种新的鱼眼相机标定方法.利用2组相互垂直的平行线来进行鱼眼相机标定.依据相机视场和成像边缘得到内部参数的估计值后,将图像平面上提取的角点反投影到单位视球(viewingsphere)上,2组平行线在单位球面上的2种几何特性提供外部参数估计的解析解.利用角点在图像平面的重投影误差来,得到优化后的所有参数.对3种常见的鱼眼投影模型分别进行关于标定图像数量和噪声水平的仿真实验.从仿真结果来看,在合理的噪声范围内,当用于标定的图像大于5张时,可以得到精度较高的标定结果.利用视场角185°的鱼眼相机来进行标定,并进一步的利用已知结构的立方体模板来验证外参估计方法.与加州理工学院提供的标定工具箱相比较,结果表明该算法不确定度较低,提供更为准确的标定结果.
- 林颖龚小谨刘济林
- 改进Harris特征点的机器人定位算法被引量：1
- 2011年
- 提出一种改进Harris特征点的机器人精确定位方法,通过改进特征点提取、匹配、跟踪策略,为运动估计提供更加可靠的输入,提高运动估计结果的准确性。具体实现策略是在图像高斯金字塔中改进Harris特征点提取策略,提高其对旋转和尺度变化的适应性,实现特征点的均匀分布且数量可控。然后利用惯导先验信息预测特征点跟踪的搜索区域,提高特征点跟踪的准确性和稳定性,提高搜索效率。最后采用四元数和最小二乘方法估计车体姿态信息。实验结果表明:算法可较好地实现惯导信息与视觉信息的融合,不仅改善了传统视觉定位算法中特征点特性影响定位精度的问题,且几乎不会受到惯导漂移引起定位精度下降的问题,可实现机器人精确定位。
- 李永佳周文晖沈敏一徐进林颖刘济林
- 关键词：机器人定位双目立体视觉高斯尺度空间HARRIS角点惯性导航
