人型机器人舵机云台单目视觉测距算法研究

"这篇论文探讨了基于舵机云台的人型机器人单目视觉测距技术。作者彭永强、李祖枢和薛方正来自重庆大学自动化学院，研究得到了国家自然科学基金的支持。他们提出了一种结合单目视觉三维重建原理与视觉转动角度的方法，以计算在不同转动角度下目标物与机器人的距离。通过实验，设计了一个圆形区域，并分析不同转角下的图像，实现了全景视角的获取。这种方法在机器人比赛中可用于目标位置和机器人自身位置的判断，涉及的关键技术包括舵机云台、单目视觉、位置检测、边缘检测和视觉伺服系统。" 这篇论文主要关注的是人型机器人如何利用带有舵机云台的摄像头进行有效的视觉测距。舵机云台允许摄像头在水平和垂直方向上转动，从而扩大了机器人的可视范围。传统的单目视觉测距方法通常假设摄像头是固定的，但在人型机器人中，摄像头可以转动，这就引入了新的挑战。论文指出，由于摄像头的转动，不同角度采集的图像会有所不同，因此单纯依赖当前图像无法获取完整的机器人位置信息，需要结合其他传感器数据和机器人自身的姿态信息。 文中提到，已有研究主要集中在固定摄像头的测距方法，如通过视觉成像原理计算像素位置转换为实际坐标，或利用三维重建算法结合激光传感器信息。然而，这些方法并未解决摄像头左右转动下的视觉测距问题。论文的创新之处在于，它利用机器人头部摄像头的转动角度（α，β），建立了单目视觉的空间模型，并结合色彩识别，有效地处理了摄像头有两个自由度的情况，从而克服了现有方法的局限性。 通过实验，研究人员设计了一个圆形区域，并分析在不同转角下采集的图像，成功地将像平面的边缘信息转化为实际距离，重新绘制了圆形区域的边界，验证了算法的可行性。这种方法在实际应用中，比如机器人足球比赛，能够帮助机器人判断目标位置和自身位置，提高了定位和测距的精度。 总结起来，这篇“首发论文”提出了一个适用于人型机器人视觉系统的解决方案，通过舵机云台和单目视觉技术，能够在摄像头转动时进行有效测距，拓宽了机器人视觉感知的范围和能力。