二维场地多目标识别与位姿测量的黑白编码靶标设计

该篇论文深入探讨了一种专为多目标识别和位姿测量设计的编码靶标。作者谭校纳和张世杰来自哈尔滨工业大学卫星技术研究所，他们的研究旨在解决二维空间中多个目标的精确识别和位置姿态测量问题。传统的目标识别可能依赖于复杂的外观特征，但在实际应用中，如足球机器人比赛中，直接识别难度大，因此引入了人工靶标的概念。 论文的核心创新在于提出了一种黑白编码靶标，与传统彩色靶标不同，它不依赖于色彩信息，降低了硬件需求，特别适合使用黑白摄像机进行图像采集，从而减少了数据处理量。靶标由一个中心标志和四个分布在圆周上的标志构成，利用圆周上不同点之间的角度信息进行编码，保证了靶标具有旋转、平移和尺度不变性，这在设计原则中至关重要。 设计的关键技术包括靶标识别方法和位姿测量算法。为了克服透视投影导致的图像变形问题，作者采用了坐标变换技术进行矫正，确保了测量结果的准确性。实验结果显示，这种编码靶标特征明显，易于识别，并且测量算法表现出良好的稳定性和一定的抗干扰能力。 论文还提到了中图分类号TP242，这表明它属于计算机视觉和图像处理领域的研究。在引言部分，作者引用了足球机器人比赛的例子，强调了多目标识别和测量在实际场景中的实用价值。这篇论文为基于角度编码的黑白靶标设计提供了一个实用且高效的解决方案，对于那些需要在黑白环境下进行视觉测量的系统具有重要意义。