改进粒子群算法提升相机内参标定精度

本文主要探讨了在机器人视觉系统中提升相机标定精度的关键问题。传统的相机标定方法往往存在精度不高、局部搜索易陷等问题。为了改善这一状况，作者提出了一个基于改进粒子群算法的相机内参优化方法。这种方法首先从张正友标定法获取相机内参的初始估计值，这是一种基础的相机模型参数设定。 在优化过程中，关键创新在于对惯性参数采取非线性自适应调整策略。这种调整确保了在不同迭代阶段，算法既能保持局部搜索的细致，又能在全局范围内探索更优解，从而提高了搜索的效率和精度。此外，社会学习率和自身学习率的设置也采用了动态调整策略，根据迭代阶段的变化采用正余弦函数，使得算法在整个优化过程中的搜索策略更为灵活。 当粒子群接近局部最优解时，引入了驱散机制，通过扩大粒子群的空间范围，避免算法过早收敛，从而增加了找到全局最优解的可能性。这种方法旨在保持算法的全局搜索能力和后期的精细定位能力，提升了最终相机标定结果的稳定性和准确性。 实验结果证明，与传统标定方法相比，基于改进粒子群算法的相机内参优化方法在精度上有所提升，并且具有更好的可重复性，这对于依赖高精度标定的机器人视觉系统来说是非常重要的。因此，这项研究对于提高机器视觉系统的性能，尤其是在定位、识别和导航等应用中的表现，具有显著的实际价值。本文的工作为机器视觉领域的相机标定提供了一种有效的优化策略，对于推动该领域的发展具有重要意义。