【摘要】：針對維修誘導(dǎo)系統(tǒng)中采用基于3D模型的注冊算法跟蹤復(fù)雜機械設(shè)備時要求手動初始化位姿、容易產(chǎn)生誤差偏移以及不能自動更新3D模型等諸多問題,提出一種基于邊緣特征的3D模型混合跟蹤注冊算法.首先選取邊緣像素數(shù)量作為測度標(biāo)準(zhǔn),采用粒子濾波算法對攝像機位姿進行初始化;然后在持續(xù)位姿估計中利用非線性最小平方誤差估計算法對位姿進行持續(xù)更新,并且通過對模型控制點數(shù)量的實時監(jiān)控消除誤差偏移;最后利用關(guān)鍵點匹配實現(xiàn)進程的識別和3D模型實時更新.在原型系統(tǒng)進行實驗的結(jié)果表明,該算法具有較強的穩(wěn)定性和較高的效率,能夠有效地克服誤差偏移.
[Abstract]:In the maintenance guidance system, the registration algorithm based on 3D model requires manual initialization of position and pose, easy to generate error offset, and can not automatically update 3D model, and many other problems, such as manual initialization of pose, error offset and automatic updating of 3D model are needed in maintenance guidance system. A hybrid registration algorithm for 3D model tracking based on edge features is proposed. Firstly, the number of edge pixels is selected as the measure standard, and the particle filter algorithm is used to initialize the camera position and pose. Then the nonlinear least square error estimation algorithm is used to continuously update the pose estimation, and the error offset is eliminated by real-time monitoring of the number of control points in the model. Finally, key point matching is used to realize process recognition and real-time updating of 3D model. The experimental results on the prototype system show that the algorithm has strong stability and high efficiency, and can effectively overcome the error migration.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;西安交通大學(xué)機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51405505)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2440386