：遥操作中采用全局摄像机对机器人进行定位时存在图像畸变带来的误差，针对这一 问题提出了一种图像畸变校正方法，该方法采用径向基神经网络(RBFNN)进行畸变校 正，从而获得机器人在实际空间中的坐标位置。实验表明，该方法简单有效，适用于广角镜 头带来的图像畸变校正，可以满足利用定位坐标进行路径规划的要求。-: Image distortion error when using the the global camera on the robot locate teleoperation

基于单目相机和激光测距仪, 文章提出从一幅图像中识别出非合作目标物体上的矩形面,并提取出 4 个顶点坐标的特征提取方法,为位姿的测量提供必要的信息 提出以激光点为参考, 距离激光点最近的 4 条边 界为矩形面边界的判定准则,并根据激光点到直线的垂足和边界端点约束排除干扰线段 该方法能有效地判 定出矩形面且顶点定位准确,在空间机器人视觉伺服控制半物理仿真系统上得到了验证。-An approach to identi fying the rectangular plane of the

本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘 点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明 暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响，且对于部分遮挡的情况，亦可以得 到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向，本文根据曲面拟合原理， 通过平移变换，推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了 算法的处理速度，也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时 性要求，主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值

本文研究了基于多传感器组合导航方法的SLAM，由于移动机器人无法通过单个传 感器得到可靠的信息，采用多传感器组合导航的方法可以很好的解决这个问题。本文用单个 CCD摄像头和里程计组合进行SLAM研究，并得到更准确的机器人位姿信息。首先用SIFT 算法对不同图像进行特征提取和匹配，得到本质矩阵，对它进行分解，可得到机器人的旋转 矩阵和平移向量(和实际相差一个比例因子)。然后，将它与里程计信息结合，得到机器人的 位姿。在此基础上，可以得到特征点在当前摄像机坐标系中的三维坐标，即创