【摘 要】
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随着岸电技术的日益发展,实现岸电电缆管理系统中岸电对接子系统的自动化、智能化对促进岸电技术的推广及打造“绿色港口”有着重要意义。本文以岸电自动对接系统为研究对象,着重研究了岸电插头与岸电插座自动对接过程中岸电插头的位姿检测及轨迹预测方法,具体研究工作如下:（1）基于相机的小孔成像模型,给出了双目立体视觉计算空间三维坐标的方法。考虑到相机标定是立体视觉测量的前提,本文详细阐述了相机标定参数及标定方法
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随着岸电技术的日益发展,实现岸电电缆管理系统中岸电对接子系统的自动化、智能化对促进岸电技术的推广及打造“绿色港口”有着重要意义。本文以岸电自动对接系统为研究对象,着重研究了岸电插头与岸电插座自动对接过程中岸电插头的位姿检测及轨迹预测方法,具体研究工作如下:（1）基于相机的小孔成像模型,给出了双目立体视觉计算空间三维坐标的方法。考虑到相机标定是立体视觉测量的前提,本文详细阐述了相机标定参数及标定方法,对相机畸变矫正、双目极线校正方法进行了探讨。（2）基于视觉的岸电插头位置与姿态的检测方法。在分析实际岸电插头对接场景的基础上,提出了基于YOLOv3（You Only Look Once）模型的岸电插头目标检测方法及岸电插头中心点检测算法,结合双目立体视觉的研究基础实现了岸电插头的位置检测。结合细化与Hough直线检测算法完成了信标直线特征提取,并完成了信标特征点的检测,进而根据岸电插头所处的不同状态,提出了基于信标特征点与单应矩阵的姿态估计方法以及基于信标直线特征与几何模型的姿态估计方法,实现了岸电插头的姿态检测。（3）考虑到岸电插头轨迹预测的实际意义,在对岸电插头轨迹的x、y、z三个子序列分别进行等间隔化插值的基础上,提出了一种基于Prophet模型的轨迹预测方法,将轨迹序列视为趋势项与周期项的组合。实验表明,该预测方法可以实现对岸电插头的轨迹预测。（4）针对所提出的岸电插头的位姿检测方法,设计了相关实验。对标定后的双目相机进行了精度测试,棋盘格的三维测量误差在±1%范围内。岸电插头目标检测的综合成功率达到93.37%,岸电插头的信标直线特征提取的综合成功率达到80%。岸电插头位置检测的精度达到95%,岸电插头姿态检测的平均绝对百分比误差不超过10%,验证了岸电插头位姿检测方法的可行性与准确性。
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