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J-GLOBAL ID:201702236500111752   整理番号:17A0075810

レール輪郭測定におけるマルチビジョンセンサの大域的キャリブレーション法の研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Global Calibration Approach of Multiple Vision Sensors for Railway Track Profile Measurement
著者 (5件):
資料名:
巻: 38  号:ページ: 87-95  発行年: 2016年 
JST資料番号: W1488A  ISSN: 1001-8360  CODEN: TIXUF5  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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レール輪郭の動的測定において,左右の輪郭は,視覚センサの空間分布,一般的視角およびキャリブレーションモデルの複雑さを測定することができた。同じ座標系において,左右の輪郭測定のための視覚センサの大域的キャリブレーションは,レール輪郭の高精度測定のための重要な問題である。本論文では,二次元平面ターゲットとレーザ線を結合したレールの輪郭測定のためのマルチビジョンセンサの大域的キャリブレーション法を提案した。平面ターゲットの隅角部座標、レーザー直線共線制約、目標平面と構造化平面の交差によって得られたレーザー光線の直線情報を利用して、左右のレールの輪郭を測量し、視覚センサーの内部パラメータ、外部パラメータと構造化平面方程式を求め、左右の輪郭を測量し、視覚センサーの大域キャリブレーションを実現した。このキャリブレーション法を軌道検出車に適用し,左右センサの中心の距離が900MM,単一視覚センサの測定範囲が300MM×450MMのとき,同じ速度で同じ線路の左右のレールの摩耗とゲージパラメータを測定した。最大再現性誤差(E_(RMS))はそれぞれ0.23MM,0.21MM,0.22MMであり,キャリブレーション法の実現可能性を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
パターン認識  ,  ロボットの運動・制御 

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