✨ 长期致力于水田平地机、单目相机、位姿测量、DLT方法、多体耦合研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）免标定直接线性变换与高斯牛顿优化迭代：
提出基于六对以上不共面控制点的单目绝对位姿解算方法，舍弃传统张正友标定流程。在世界坐标系和刚体坐标系上分别布置六个标记点，建立从世界坐标到像点投影的11参数DLT映射矩阵L。采用随机抽样一致性算法剔除错误匹配点，将内点代入奇异值分解获得旋转矩阵初值R0和平移向量T0。随后构造重投影误差代价函数，用高斯牛顿迭代法精细优化相机内外参数。在迭代过程中加入阻尼因子防止震荡，当误差下降率小于1e-6时终止。对于标靶难以布置的场合，采用虚拟控制点辅助法，通过激光测距仪给出三个基准点距离即可实现解算。水田平地机静态测试显示，姿态角平均绝对误差0.32°，质心位置波动小于2mm。
（2）动态标记点识别与多帧协同跟踪策略：
设计两级搜索算法实现高速图像序列的标记点实时追踪。首帧采用霍夫圆检测粗定位，然后利用灰度重心法亚像素细化。后续帧中，依据上一帧的刚体运动速度外推当前帧的搜索区域窗口，窗口尺寸自适应调整:速度越大窗口扩大至40×40像素。同时引入卡尔曼滤波器预测每个标记点的运动轨迹，滤波后跟踪丢失率从12%降至1.6%。针对水田反光干扰，采用多光谱LED标记点，相机加装对应窄带滤光片，使信噪比提升18dB。在平地机以0.8m/s速度运动时，标记点识别成功率达到99.2%，单帧处理耗时5.2ms（基于NVIDIA Jetson TX2）。
（3）刚体角速度与角加速度的时域差分及动力学验证：
由测得的姿态角序列通过五点中心差分法计算角速度，再用Savitzky-Golay滤波器平滑抑制噪声。将位置序列三次样条插值后求导得到质心速度和加速度。建立平地铲多体动力学模型，采用Lagrange乘子法推导约束反力。将实测姿态和质心加速度代入逆动力学模型，计算各个铰点受力并与应变片直接测量值比对。在动态试验中，姿态角RMS误差0.809°，力预测误差最大22N，相对误差7.4%。进一步将位姿参数用于闭环控制，实现平地铲水平保持精度0.5°，比基于倾角计的传统方法提升64%。以上方法已集成到水田平地机导航系统，连续作业8小时稳定性优良。
import cv2 import numpy as np from scipy.optimize import least_squares class MonocularPoseEstimator: def __init__(self): self.K = None self.dist_coeffs = None def dlt_build(self, world_pts, img_pts): assert len(world_pts) >= 6 A = [] for (X,Y,Z), (u,v) in zip(world_pts, img_pts): A.append([X,Y,Z,1,0,0,0,0,-u*X,-u*Y,-u*Z,-u]) A.append([0,0,0,0,X,Y,Z,1,-v*X,-v*Y,-v*Z,-v]) U, S, Vt = np.linalg.svd(A) L = Vt[-1] / Vt[-1,-1] return L.reshape(3,4) def reproj_error(self, params, world_pts, img_pts): rvec = params[:3]; tvec = params[3:6]; K = params[6:].reshape(3,3) proj, _ = cv2.projectPoints(world_pts, rvec, tvec, K, None) proj = proj.squeeze() return (proj - img_pts).ravel() def refine_camera(self, world_pts, img_pts, init_K): r0 = np.zeros(3); t0 = np.zeros(3) p0 = np.hstack([r0, t0, init_K.ravel()]) res = least_squares(self.reproj_error, p0, args=(world_pts, img_pts)) self.K = res.x[6:].reshape(3,3) return res.x[:3], res.x[3:6] def track_markers(self, prev_frame, curr_frame, prev_pts, velocity): search_w = int(15 + abs(velocity[0])*20) search_h = int(15 + abs(velocity[1])*20) new_pts = [] for pt, vel in zip(prev_pts, velocity): pred = (int(pt[0]+vel[0]), int(pt[1]+vel[1])) x1 = max(0, pred[0]-search_w); x2 = min(curr_frame.shape[1], pred[0]+search_w) y1 = max(0, pred[1]-search_h); y2 = min(curr_frame.shape[0], pred[1]+search_h) roi = curr_frame[y1:y2, x1:x2] if roi.size==0: continue gray_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, mask = cv2.threshold(gray_roi, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) moments = cv2.moments(mask) if moments['m00']>0: cx = x1 + moments['m10']/moments['m00'] cy = y1 + moments['m01']/moments['m00'] new_pts.append((cx,cy)) return np.array(new_pts) if __name__ == '__main__': estimator = MonocularPoseEstimator() world = np.array([[0,0,0],[1,0,0],[0,1,0],[1,1,0],[0,0,1],[1,0,1]], dtype=np.float32) img = np.array([[100,150],[250,150],[100,280],[250,280],[120,180],[260,180]], dtype=np.float32) L = estimator.dlt_build(world, img) print('DLT matrix built, shape:', L.shape) fake_K = np.eye(3)*1000 rvec, tvec = estimator.refine_camera(world, img, fake_K) print(f'Refined rotation: {rvec}, translation: {tvec}')
