【摘 要】
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提出了一种运动控制相机轨迹跟踪方法,以解决传统基于图像特征匹配方法难以处理的存在稀疏纹理和动态物体视频图像的问题.针对运动控制中现有无特定参照物手眼标定算法精度较
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室,昆明理工大学,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61173067）,国家自然科学基金-广东联合基金（U0935003）资助项目.
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提出了一种运动控制相机轨迹跟踪方法,以解决传统基于图像特征匹配方法难以处理的存在稀疏纹理和动态物体视频图像的问题.针对运动控制中现有无特定参照物手眼标定算法精度较低的问题,对螺旋运动理论进行扩展,用于降低输入相机参数中的噪声水平,并提出了一种矩阵张量乘积的手眼标定方程表现形式,运用二阶锥规划和松弛变量约束对其优化.模拟实验和真实场景实验表明,与现有方法相比,这种方法有效提高了无特定参照物模式的手眼标定精度及其对应的运动控制相机轨迹跟踪精度.视频图像虚实融合效果的对比验证了该方法的有效性.
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