ukf缺点,ukf的缺点

首页 > 经验 > 作者:YD1662022-11-15 04:15:36

视觉系统的组成部分主要包括两个方面,一个是硬件组成部分,一个是软件开发部分。我们接下来先看硬件组成部分。

1、硬件组成部分

视觉系统的硬件组成部分主要包括光源、镜头、摄像机以及摄像机与计算机连接的接口。这些硬件的功能也分别如下:光源是为了使得被探测的物体的基本特征能够被识别;镜头是为了能够把物体清晰的图像呈现出来,摄像机主要就是为了能够把图像信息转化为熟悉信息,而摄像机与计算机连接的接口则是为了把上面获取的一些视频或是数字信息存储起来,进行研究。视觉定位系统中的接口一般采用的都是采集卡或是USB2.0.

2、软件开发部分

视觉定位系统的软件开发部分主要由图像获取、摄像机标定和获取发送目标点的坐标三部分组成。

视觉定位系统的工作原理

cd视觉定位由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。

ccd视觉定位算法:基于滤波器的定位算法主要有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。也可以使用单目视觉和里程计融合的方法。以里程计读数作为辅助信息,利用三角法计算特征点在当前机器人坐标系中的坐标位置,这里的三维坐标计算需要在延迟一个时间步的基础上进行。

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施努卡(SCHNOKA)成立于2010年,先后在上海,苏州及武汉建立了分公司。国家高新技术企业,致力于打造面向智能产线与智慧工厂最强控制大脑的高科技公司。公司围绕感知&识别核心技术构建智能装备,基于机器人视觉算法与单机器人工作站、多机器人群体共融、行业定制化应用。打造产品体系,面向智能生产线、智慧物流等场景实现软件定义智能。

SCHNOKA (施努卡)在3D机器视觉算法、机器人柔性控制、手眼协同融合、产线级机器人协同、工厂级智能规划与调度等方面均由领先技术和行业落地应用,在汽车工业智能分拣产线、大尺寸高精度三维量测、大场景物流搬运机器人智能分拣等方面有丰富的项目经验。

SCHNOKA(施努卡)的多个核心产品汽车工业标杆生产线、锂电新能源灯塔工厂、工程机械智慧工厂、智慧物流等多个领域多个场景应用落地。已经和百亚国际、稳健医疗、米老头集团、维达纸业、一汽大众、上汽大众、沃尔沃汽车、奇瑞捷豹路虎、吉利汽车、长安汽车、上汽通用五菱、长城蜂巢新能源、三一重工、中航工业沈飞、中隧集团、西门子高压开关、中国中车、ABB(中国)等国内外知名企业建立了良好的伙伴合作关系,获得头部客户广泛好评。

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