Алгоритмы локализации объектов и адаптивного автономного управления робототехническими системами с использованием панорамного зрения для работы в недетерминированной технологической обстановке
Автор: Чжан Цзыхань, Григорьев М.А., Го Цихуэй, Холодилин И.Ю., Кушнарв В.А., Вэнь Чэньфэй
Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика @vestnik-susu-power
Рубрика: Электротехнические комплексы и системы
Статья в выпуске: 1 т.26, 2026 года.
Бесплатный доступ
В данной работе предложен алгоритм извлечения центральной линии структурированного светового луча, основанный на интеграции пороговой фильтрации в цветовом пространстве HSV и механизма многоуровневого порогового накопления, направленный на повышение устойчивости локализации всенаправленной визуальной системы в условиях сложных отражающих поверхностей. Предложенный метод обеспечивает реконструкцию глубины целевого объекта за счёт высокоточного выделения полос структурированного света. Результаты сравнительных экспериментов показали, что предложенный алгоритм позволяет снизить ошибку локализации на 26,9 % в стандартных условиях и на 69,18 % в условиях сильных помех, что свидетельствует о его высокой помехоустойчивости. Разработанная на основе данного алгоритма робототехническая система успешно реализовала задачи всенаправленной визуальной локализации и захвата объектов, что подтверждает её значительный потенциал применения в промышленной автоматизации и задачах восприятия сложных сцен.
Всенаправленное техническое зрение, моделирование, структурированный свет, извлечение центральной линии, измерение, робот, сверточная нейронная сеть (cnn)
Короткий адрес: https://sciup.org/147254116
IDR: 147254116 | УДК: 004.896 | DOI: 10.14529/power260109
Algorithms for object localization and adaptive autonomous control of robotic systems using panoramic vision for operation in indeterminate technological environments
This paper proposes an algorithm for extracting the centerline of a structured light beam. The algorithm uses threshold filtering in the HSV color space and a multi-level threshold accumulation mechanism to improve the stability of the localization of an omnidirectional visual system on complex reflective surfaces. The proposed method reconstructs the depth of a target object by extracting high-precision extraction of structured light bands. Comparative experiments demonstrate that the proposed algorithm reduces localization errors by 26.9 % under normal conditions and by 69.18 % under strong interference conditions, exhibiting robust anti-interference capability. A robotic system based on the proposed algorithm successfully accomplished omnidirectional visual localization and grasping tasks, thereby validating its application potential in industrial automation and perception in complex scenarios.
