王曉鳴, 吳高升

基于單目視覺(jué)的水下機(jī)器人相對(duì)位姿精確控制

王曉鳴, 吳高升

(天津科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 天津, 300222)

針對(duì)水下機(jī)器人在實(shí)際作業(yè)中需要相對(duì)于特定的作業(yè)對(duì)象保持相對(duì)穩(wěn)定且具有一定抗干擾能力的特點(diǎn), 提出一種基于單目視覺(jué)位姿測(cè)量原理的水下機(jī)器人穩(wěn)定性控制方法, 該方法的關(guān)鍵技術(shù)在于通過(guò)重投影法對(duì)水下機(jī)器人的三維位姿進(jìn)行測(cè)量。以“觀海ROV”為實(shí)驗(yàn)載體, 在實(shí)驗(yàn)水池中放置待觀察目標(biāo), 利用水下機(jī)器人的前視攝像頭作為單目視覺(jué)傳感器, 建立實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果所得到的位置數(shù)據(jù)表明: 采用基于單目視覺(jué)位姿測(cè)量原理控制方法的水下機(jī)器人能夠在恒定水流沖擊下相對(duì)于特定對(duì)象保持基本穩(wěn)定, 可滿足水下機(jī)器人在實(shí)際作業(yè)環(huán)境中的需求, 驗(yàn)證了文中方法的有效性。

水下機(jī)器人; 單目視覺(jué); 三維位姿; 穩(wěn)定性

0 引言

隨著人類對(duì)海洋環(huán)境探測(cè)的不斷深入, 水下機(jī)器人已成為開發(fā)和利用海洋資源的強(qiáng)有力工具。根據(jù)實(shí)際作業(yè)需要, 水下機(jī)器人相對(duì)于特定作業(yè)對(duì)象需要有一定的穩(wěn)定性和抗干擾能力, 即依靠自身攜帶的動(dòng)力系統(tǒng)在一定的水流作用下, 相對(duì)于作業(yè)對(duì)象保持一定位姿的能力。水下機(jī)器人保持自身的相對(duì)穩(wěn)定性需要2個(gè)必要條件, 一是通過(guò)自身攜帶的傳感器等元器件測(cè)量出機(jī)器人本體相對(duì)于作業(yè)對(duì)象的相對(duì)位姿; 二是根據(jù)測(cè)量出的相對(duì)位姿合理地進(jìn)行水下機(jī)器人的動(dòng)力分配。

傳統(tǒng)的水下機(jī)器人主要用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)作為位姿測(cè)量系統(tǒng)。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)屬于推算導(dǎo)航方式, 即從一已知點(diǎn)的位置根據(jù)連續(xù)測(cè)得的運(yùn)動(dòng)體的航向角和速度, 推算出其下一點(diǎn)的位置, 因而可連續(xù)計(jì)算出運(yùn)動(dòng)體的當(dāng)前位置。但是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的定位誤差會(huì)隨時(shí)間增大, 長(zhǎng)期使用時(shí)精度較差, 且每次使用前都需要花費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間校準(zhǔn)[1]。水下攝像頭作為傳感器的創(chuàng)新產(chǎn)品, 具有體積小、局部定位精確等優(yōu)點(diǎn), 被廣泛關(guān)注。

目前, 基于單目視覺(jué)的水下機(jī)器人穩(wěn)定性研究已取得一定成果[2-4], 部分技術(shù)已通過(guò)實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證。唐旭東等[5]利用已知的管道模型, 以單目攝像頭作為視覺(jué)傳感器在實(shí)驗(yàn)室水池中進(jìn)行了管道跟蹤實(shí)驗(yàn), 驗(yàn)證了單目視覺(jué)在水下環(huán)境中的可行性和有效性; 王鵬等[6]利用屋頂?shù)慕Y(jié)構(gòu)光點(diǎn)設(shè)計(jì)了單目視覺(jué)位姿結(jié)算系統(tǒng), 并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性; 王中宇等[7]針對(duì)位姿求解過(guò)程中解不唯一的問(wèn)題, 提出了一種新的單目視覺(jué)位姿測(cè)量方法; 高勝等[8]利用視覺(jué)反饋實(shí)現(xiàn)海洋環(huán)境下遠(yuǎn)程操作遙控水下航行器(remotely operated vehicle, ROV), 將自主式水下機(jī)器人的技術(shù)轉(zhuǎn)移到ROV上, 減小了ROV操作人員的工作量; Trslic等[9]利用燈光作為位姿估算的基礎(chǔ), 將位姿估計(jì)技術(shù)用于水下機(jī)器人與對(duì)接站的自主對(duì)接中, 在北大西洋成功完成了海上實(shí)驗(yàn)并取得了顯著效果; Shkurti等[10]提出一種綜合計(jì)算機(jī)視覺(jué)和慣性系統(tǒng)的ROV狀態(tài)估計(jì)算法, 該算法綜合線速度、角速度、深度信息以及視覺(jué)信息估計(jì)ROV的六自由度姿態(tài); Negahdaripour等[11]提出了一種基于圖像馬賽克的水下機(jī)器人定位方法, 利用光流場(chǎng)建立了視覺(jué)伺服系統(tǒng); Wasielewski等[12]提出了一種基于特征的相機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法, 該方法需要提取和匹配相關(guān)特征; Zwaan等[13]采用光流和模板匹配等方法, 完成水下機(jī)器人的懸停實(shí)驗(yàn)。

總體來(lái)說(shuō), 國(guó)內(nèi)外有關(guān)基于單目視覺(jué)的水下機(jī)器人相對(duì)穩(wěn)定性研究主要包括2個(gè)方面: 一方面是模型已知的位姿計(jì)算, 該方法計(jì)算精度高、系統(tǒng)穩(wěn)定性強(qiáng), 便于水下機(jī)器人的控制, 但是該方法只適用于人工放置目標(biāo)對(duì)象或者目標(biāo)對(duì)象已知的場(chǎng)合, 存在一定應(yīng)用局限性; 另一方面是模型未知的位姿計(jì)算, 該方法適用范圍廣、實(shí)用性較強(qiáng), 但是相比前者精度不足, 只能粗略地進(jìn)行位姿計(jì)算, 而且對(duì)于圖像處理算法要求較高, 在實(shí)際應(yīng)用中受到限制。

文中以全自由度小型ROV——“觀海ROV”為載體, 從實(shí)際工程角度出發(fā), 進(jìn)行水下機(jī)器人穩(wěn)定性研究。由于在實(shí)際工作環(huán)境中目標(biāo)模型已知, 可以通過(guò)人工放置目標(biāo)模型, 因此文中在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種基于已知模型的位姿估計(jì)算法。該方法與傳統(tǒng)基于已知模型算法不同的是[14]: 該方法選取基于目標(biāo)對(duì)象上的4個(gè)特征點(diǎn)作為測(cè)量的基礎(chǔ), 利用其中3個(gè)點(diǎn)計(jì)算出可能的4個(gè)解, 再利用最后1個(gè)點(diǎn)分別對(duì)4個(gè)可能的解做重投影, 選取誤差值最小的解作為最終結(jié)果, 稱為重投影法。該方法基于最小的信息量即可求得位姿的線性解, 同時(shí)避免了非線性迭代的過(guò)程, 因此更能夠滿足實(shí)時(shí)性的要求。

1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)組成

基于單目視覺(jué)的水下機(jī)器人穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)的工作原理為: 通過(guò)人工布置的方式在水箱中放置待觀察對(duì)象, 然后通過(guò)操作桿控制ROV, 使提前放置好的目標(biāo)出現(xiàn)在ROV視場(chǎng)中, 以便提取出目標(biāo)上的特征點(diǎn)。進(jìn)一步通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的方法計(jì)算出ROV和目標(biāo)之間的相對(duì)位姿關(guān)系, 并以此作為ROV動(dòng)力分配的依據(jù), 達(dá)到在一定水流作用下使ROV保持穩(wěn)定的目的。

實(shí)驗(yàn)以“觀海ROV”作為平臺(tái), 主要包括ROV本體和上位機(jī)系統(tǒng)。ROV本體以傳統(tǒng)的攝像機(jī)作為視覺(jué)傳感器實(shí)時(shí)采集水下畫面, 采用八推進(jìn)器非奇異結(jié)構(gòu)布置形式, 其中水平和豎直方向分別有4個(gè)采用矢量形式布置的推進(jìn)器, 完成機(jī)器人的前進(jìn)、后退、上升、下降、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、橫滾和俯仰的運(yùn)動(dòng)。上位機(jī)系統(tǒng)主要完成對(duì)ROV的圖像采集、三維位姿計(jì)算和動(dòng)力的分配, 工作流程如圖1所示。圖中可見(jiàn), ROV實(shí)時(shí)采集水下圖像并通過(guò)浮力纜傳回上位機(jī)系統(tǒng), 當(dāng)觀察目標(biāo)出現(xiàn)在ROV的視場(chǎng)中時(shí), 上位機(jī)采集特征點(diǎn)并計(jì)算出本體與目標(biāo)之間的相對(duì)位姿關(guān)系, 以此作為控制量形成閉環(huán)系統(tǒng), 進(jìn)行ROV的動(dòng)力分配, 使ROV相對(duì)目標(biāo)保持穩(wěn)定。

圖1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)工作流程

2 三維位姿計(jì)算

水下機(jī)器人在工作環(huán)境下可被當(dāng)作具有六自由度的剛體, 將機(jī)器人所在坐標(biāo)系稱為相機(jī)坐標(biāo)系, 將觀察對(duì)象所在坐標(biāo)系作為世界坐標(biāo)系。三維位姿計(jì)算的實(shí)質(zhì)是求相機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系之間的位姿轉(zhuǎn)化關(guān)系。理論上只需知道3個(gè)特征點(diǎn)分別在這2個(gè)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值, 就可計(jì)算出這2個(gè)坐標(biāo)系之間的位姿轉(zhuǎn)化關(guān)系。在實(shí)際工作環(huán)境中, 由于目標(biāo)模型已知, 則特征點(diǎn)在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)已知, 問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求這3個(gè)控制點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。在相機(jī)已經(jīng)標(biāo)定出內(nèi)參的情況下[15], 可以計(jì)算出各個(gè)特征點(diǎn)與光心連線之間的夾角, 如果能計(jì)算出各個(gè)特征點(diǎn)到光心的距離, 就可求出特征點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。綜上所述, 三維位姿的計(jì)算主要包括3個(gè)過(guò)程:首先求出特征點(diǎn)與攝像機(jī)光心之間的距離; 然后根據(jù)求出的距離計(jì)算特征點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo); 再根據(jù)3個(gè)特征點(diǎn)分別在相機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)求2個(gè)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

2.1 特征點(diǎn)與光心的距離

已知空間點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系以及與光心連線的夾角, 則求空間點(diǎn)到光心的距離屬于PnP (perspective-number-point)問(wèn)題[16-17]。建立如圖2所示的數(shù)學(xué)模型。圖中,為相機(jī)光心,、和為3個(gè)控制點(diǎn)。

圖2 數(shù)學(xué)模型示意圖

根據(jù)余弦定理可知

式中:,分別代表光心與控制點(diǎn),,之間的距離;,,分別代表控制點(diǎn),,連線之間的距離;,,分別為光心與控制點(diǎn),,連線之間的夾角。

該方程組為非線性方程組, 存在多解性和算法魯棒性[18], 但是所有解必為以下4種情況之一[19]

2.2 特征點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)

三維位姿計(jì)算第2步是求特征點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo), 為此建立投影模型(見(jiàn)圖3)。

圖3 投影模型示意圖

式中,代表相機(jī)焦距。

可得

2.3 三維位姿計(jì)算

其中

映射變換可表示為

至此, 已經(jīng)求出從相機(jī)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化到世界坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣, 得到相機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系之間的位置轉(zhuǎn)換關(guān)系, 就可以進(jìn)行下一步的動(dòng)力分配和運(yùn)動(dòng)控制。

3 控制策略

基于機(jī)器視覺(jué)的水下機(jī)器人相對(duì)位姿精確控制研究主要應(yīng)用的場(chǎng)景是: 用戶輸入機(jī)器人與作業(yè)對(duì)象之間的位姿關(guān)系, 使得機(jī)器人相對(duì)于這個(gè)位姿關(guān)系保持穩(wěn)定。當(dāng)上位機(jī)采集到作業(yè)目標(biāo)上的特征點(diǎn)時(shí), 計(jì)算出水下機(jī)器人與作業(yè)對(duì)象之間的實(shí)際位姿, 并與用戶輸入的理想位姿作對(duì)比, 使水下機(jī)器人按一定的規(guī)律進(jìn)行動(dòng)力分配。當(dāng)兩者之間的差距較遠(yuǎn)時(shí), 水下機(jī)器人以較快的速度運(yùn)動(dòng); 當(dāng)距離較近時(shí), 水下機(jī)器人以較慢的速度運(yùn)動(dòng)。由于在水下環(huán)境中存在水流的影響, 當(dāng)距離小于某個(gè)閾值時(shí), 則認(rèn)為達(dá)到理想位置。故選擇傳統(tǒng)的比例-積分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制器作為控制方法, PID以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、工作可靠及調(diào)試方便成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一。

此處, 將理想位姿與實(shí)際位姿之間的誤差值作為PID的控制量, 算出電機(jī)的動(dòng)力分配方式

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證前文所述方法的有效性, 分別進(jìn)行了位姿測(cè)量和ROV穩(wěn)定性控制實(shí)驗(yàn)。在位姿測(cè)量實(shí)驗(yàn)中, 采用傳統(tǒng)的迭代法和EPnP(efficient PnP)算法與前文所述重投影法進(jìn)行了精度測(cè)量和運(yùn)行速度測(cè)量實(shí)驗(yàn), 并對(duì)結(jié)果進(jìn)行比較; 在ROV穩(wěn)定性測(cè)量實(shí)驗(yàn)中, 利用Whale 1214-Ⅱ推進(jìn)器使水箱中的水處于不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài), 然后觀察使用此控制算法的ROV在不同轉(zhuǎn)速下的穩(wěn)定情況。

圖4 PID控制流程

4.1 位姿測(cè)量實(shí)驗(yàn)

以紅色標(biāo)志點(diǎn)(見(jiàn)圖6)為觀察對(duì)象上的特征點(diǎn)并建立世界坐標(biāo)系。實(shí)驗(yàn)中, 首先將待觀察對(duì)象放至實(shí)驗(yàn)平臺(tái)(見(jiàn)圖5), 通過(guò)直尺測(cè)量相機(jī)光心大約在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)約為(10, 30, 400)。待觀察對(duì)象完全出現(xiàn)在攝像機(jī)視場(chǎng)后, 上位機(jī)系統(tǒng)會(huì)依次選擇紅色特征點(diǎn)進(jìn)行位姿計(jì)算并輸出位姿計(jì)算結(jié)果, 結(jié)果曲線如圖7～9所示。

圖5 位姿測(cè)量實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

圖6 觀察對(duì)象

圖7 X方向位姿計(jì)算結(jié)果曲線

圖8 Y方向位姿計(jì)算結(jié)果曲線

圖9 Z方向位姿計(jì)算結(jié)果曲線

由圖中可以看出, 文中所涉及算法與迭代法計(jì)算結(jié)果都較為穩(wěn)定, 誤差能控制在一定的范圍內(nèi), 而EPnP算法計(jì)算出的數(shù)值波動(dòng)范圍較大, 但是3種算法的計(jì)算結(jié)果都基本滿足ROV在水下環(huán)境中的使用要求。

在運(yùn)行速度測(cè)量實(shí)驗(yàn)中, 首先分別用3種方法進(jìn)行1000次和10000次位姿計(jì)算, 從表1中可以看出, 進(jìn)行1000次計(jì)算時(shí), 迭代法平均花費(fèi)時(shí)間為重投影法的10倍, EPnP算法花費(fèi)時(shí)間與文中算法相近; 當(dāng)進(jìn)行10000次實(shí)驗(yàn)時(shí)(見(jiàn)表2), 迭代法的平均花費(fèi)時(shí)間更長(zhǎng)。為了進(jìn)一步說(shuō)明該算法在時(shí)間上的優(yōu)勢(shì), 在相同的實(shí)驗(yàn)條件下用2種算法分別進(jìn)行10次實(shí)驗(yàn), 并且記錄每次計(jì)算所耗時(shí)間, 結(jié)果如表3所示。

表1 1 000次實(shí)驗(yàn)計(jì)算時(shí)間對(duì)比

表2 10 000次實(shí)驗(yàn)計(jì)算時(shí)間對(duì)比

通過(guò)該實(shí)驗(yàn)可知, 文中的重投影法相比傳統(tǒng)迭代法在滿足相同精度的同時(shí), 具有較快的計(jì)算速度; 而文中算法與EPnP算法相比, 計(jì)算結(jié)果更加穩(wěn)定。在水下機(jī)器人行業(yè)中, 較快的計(jì)算速度能更好地滿足機(jī)器人工作實(shí)時(shí)性的要求。

表3 單次實(shí)驗(yàn)計(jì)算時(shí)間對(duì)比

4.2 ROV穩(wěn)定性測(cè)量實(shí)驗(yàn)

ROV的穩(wěn)定性測(cè)試實(shí)驗(yàn)以“觀海ROV”為載體(見(jiàn)圖10), 在實(shí)驗(yàn)室的水池中進(jìn)行。在水箱中安裝Whale 1214-Ⅱ推進(jìn)器來(lái)控制水箱中水的流速, 根據(jù)視覺(jué)系統(tǒng)測(cè)量的位姿信息, 利用PID形成閉環(huán)控制, 實(shí)現(xiàn)ROV的懸停實(shí)驗(yàn)。

圖10 觀海ROV

實(shí)驗(yàn)中首先調(diào)節(jié)Whale 1214-Ⅱ推進(jìn)器至一定的轉(zhuǎn)速, 使水箱中的水保持運(yùn)動(dòng)狀態(tài), 然后通過(guò)操控器操作ROV使待檢測(cè)對(duì)象完全進(jìn)入攝像機(jī)視場(chǎng)中(見(jiàn)圖11), 上位機(jī)自動(dòng)識(shí)別位于檢測(cè)對(duì)象上特征點(diǎn)的位置, 并計(jì)算ROV與載體之間的位姿關(guān)系, 進(jìn)而發(fā)出控制指令使ROV相對(duì)檢測(cè)對(duì)象保持特定姿態(tài), 觀察ROV的運(yùn)動(dòng)情況。

圖11 ROV視場(chǎng)

實(shí)驗(yàn)共3次, 分別為當(dāng)Whale 1214-Ⅱ推進(jìn)器轉(zhuǎn)速為800、1 200和1 600 r/min時(shí)ROV的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)時(shí), 首先調(diào)節(jié)Whale 1214-Ⅱ推進(jìn)器為既定的轉(zhuǎn)速, 輸入ROV與檢測(cè)對(duì)象間距(方向)為200 mm, 即觀察對(duì)象在相機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(0, 0, 200), 然后輸出兩者之間位置變化情況; 等兩者之間距離基本穩(wěn)定之后, 再輸入兩者方向之間的位置為0, 即ROV始終正對(duì)觀察對(duì)象, 并輸出兩者方向的位置變化。由于ROV本身攜帶有深度傳感器, 能夠進(jìn)行深度控制(方向), 所以此處不存在深度方向上的數(shù)據(jù)。

圖12～14分別為Whale 1214-Ⅱ推進(jìn)器在轉(zhuǎn)速為800、1200、1600 r/min時(shí), ROV的位置變化情況, 其中為距離。從圖中可看出, 隨著Whale 1214-Ⅱ推進(jìn)器轉(zhuǎn)速的增大, ROV最終穩(wěn)定狀態(tài)的偏移量也越來(lái)越大, 當(dāng)推進(jìn)器轉(zhuǎn)速達(dá)到 1600 r/min時(shí), ROV到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)的偏移量最為嚴(yán)重, 但最終誤差能夠控制在一定范圍內(nèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了文中方法用于ROV控制的可靠性和可應(yīng)用性。

圖12 轉(zhuǎn)速為800 r/min時(shí)ROV的位置變化曲線

圖13 轉(zhuǎn)速為1 200 r/min時(shí)ROV的位置變化曲線

圖14 轉(zhuǎn)速為1 600 r/min時(shí)ROV的位置變化曲線

5 結(jié)束語(yǔ)

文中從水下機(jī)器人的實(shí)際工程角度出發(fā), 提出了一種針對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行重投影的相機(jī)位姿計(jì)算方法, 詳細(xì)說(shuō)明了該算法的位姿計(jì)算步驟, 從理論上保證了該算法的可行性。位姿測(cè)量實(shí)驗(yàn)和ROV的穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)表明: 文中方法除具有與傳統(tǒng)位姿計(jì)算方法相同的精度外, 還可使ROV相對(duì)于特定的作業(yè)對(duì)象保持較強(qiáng)的穩(wěn)定性和抗干擾能力。該方法目前僅在實(shí)驗(yàn)室的環(huán)境下進(jìn)行了驗(yàn)證, 要真正應(yīng)用于實(shí)際的作業(yè)環(huán)境中, 還需進(jìn)一步提高算法的自動(dòng)化程度和觀察目標(biāo)成像質(zhì)量等, 從而提高整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

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Relative Position and Attitude Precise Control of Underwater Robot Based on Monocular Vision

WANG Xiao-ming, WUGao-sheng

(SchoolofMechanicalEngineering, Tianjin University of Science and Technology, Tianjin 300222, China)

Aiming at the characteristics of underwater robots in actual operation, which they need to be relatively stable relative to specific operation objects and have certain anti-interference abilities, and a method for stability control of underwater robots based on monocular visual position and attitude measurement is proposed; the key technique of this method is to measure the three-dimensional position and attitude of the underwater robot using the method of re-projection. The “GuanHai ROV” is adoptedfor experimental verification, and the observation target is placed in the experimental pool. The forward camera of the underwater robot is used as a monocular vision sensor to establish an experimental verification system. The experimental results show that the position and attitude measurement principle based on the monocular vision control method of underwater robots can relatively specific objects under constant water flow remain stable, and can meet the needs of the underwater robot in the actual work environment; therefore, the method proposed in this study is effective for the precise control of underwater robot position and attitude. This research has greatly improved the stability of underwater robots in a working environment.

underwater robot; monocular vision; three-dimensional position and attitude; stability

TJ630.33; TB24

A

2096-3920(2021)03-0299-09

10.11993/j.issn.2096-3920.2021.03.008

王曉鳴, 吳高升. 基于單目視覺(jué)的水下機(jī)器人相對(duì)位姿精確控制[J]. 水下無(wú)人系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2021, 29(3): 299-307.

2020-08-05;

2020-10-21.

天津市教委科研計(jì)劃項(xiàng)目(2017KJ022).

王曉鳴(1981-), 男, 博士, 副教授, 主要研究方向?yàn)闄C(jī)器人和嵌入式控制系統(tǒng)開發(fā).

(責(zé)任編輯: 楊力軍)