1) Omni-directional vision
全景视觉
1.
In order to design a reflected mirror for the robot s omni-directional vision system efficiently, a mirror designing and im-age simulation system is developed in the essay.
文章用反射镜面设计的理论知识和计算机仿真,为实现应用于中型组足球竞赛机器人全景视觉系统的反射镜面的快速有效的设计,自主开发了用于镜面轮廓设计的仿真设计系统,并设计制造了满足机器人任务要求的特殊曲线的反射镜面。
2.
The collision avoidance problem between robots and robots as well as between robots and obstacles in Multi-robot systems are deal with based on the omni-directional vision sensor.
主要解决基于全景视觉传感器的多机器人多目标系统中机器人之间以及机器人和静态障碍物之间的避碰问题,提出了单个自主运动机器人的结构模型、自主机器人周围物体的态势模型以及移动机器人动态速度的快速检测方法。
3.
This thesis focuses on the Monte Carlo localization of mobile robot with omni-directional vision sensor, then a modified algorithm is proposed to deal with the abundant information of omni-directional vision sensor and to improve the efficiency.
本文主要研究基于全景视觉的移动机器人粒子滤波定位方法,并对如何处理全景传感器带来的丰富视觉信息及如何减少其处理时间提出了改进算法。
2) omni-vision
全景视觉
1.
Application of omni-vision in robot independent localization;
全景视觉在机器人自主定位中的应用
2.
By analyzing the uncertainties in perception models of omni-vision and odometer systems for mobile robot, a landmark-observation-based self-localization method with Kalman filter is proposed, which fuses the data from multiple sensors at successive observation points.
通过分析全景视觉与里程计传感器的感知模型的不确定性 ,提出了一种基于路标观测的移动机器人自定位算法 。
3.
A method of omni-vision-based simultaneous localization and mapping(Omni-vSLAM) for mobile robots is introduced.
提出了一种基于全景视觉的移动机器人同步定位与地图创建(Omni-vSLAM)方法。
3) panoramic vision
全景视觉
1.
Chinese Academy of Science, this dissertation mainly researches the image resumption and restoration based on the machine panoramic vision, studies the object recognition of gray image in complex background.
本文以机器人全景视觉观察与定位为应用背景，根据国家自然科学基金项目的研究内容和目标的要求，以中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室和机器人视觉系统为试验环境和实验系统，重点研究了机器人全景视觉图像的恢复与重建方法，研究了基于复杂背景灰度图像的物体识别技术。
2.
This paper designs and implements a panoramic vision-based localization system for mobile robots.
针对移动机器人定位问题,本文设计并实现了基于全景视觉的移动机器人定位系统。
3.
As the bi-camera based SLAM has shortcomings as high calibration complexity and high cost, this article proposes Panoramic Vision Based Monocular SLAM System.
本文旨在结合国家自然科学基金的需求,研究移动机器人同步定位与制图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)问题,并在此基础上研究机器人导航算法,使得机器人在完全未知结构化环境中利用单目全景视觉实现“完全自主”。
4) omnidirectional vision
全景视觉
1.
Maritime rescue robot with omnidirectional vision;
基于全景视觉的海上救助机器人
5) omni-directional image
全景视觉图像
1.
Implementation and improvement of unwrapping algorithm cylindrical theory for omni-directional image;
全景视觉图像柱面理论展开算法实现及其改进
6) omni-directional vision system
全景视觉系统
1.
This paper describes a robust object recognition method based on our omni-directional vision system.
基于全景视觉系统提出一种鲁棒性的目标识别方法,采用YUV色彩模型,在手工调节方法获得高斯模型的均值和方差的基础上,找到适合的颜色区域。
补充资料：明视觉和暗视觉
不同波长的光刺激在两种亮度范围内作用于视觉器官而产生的视觉现象。光刺激的亮度在约3个坎德拉(cd)以上时，主要由人眼锥体细胞获得的视觉称明视觉或锥体细胞视觉；光刺激的亮度约在10-3尼特以下，即在暗适应情况下主要由杆体细胞获得的视觉称暗视觉或杆体细胞视觉。人眼视网膜中央凹内锥体细胞最多，视网膜边缘只有少数锥体细胞掺杂在杆体细胞中。杆体细胞主要分布在视网膜的边缘，中央凹内没有杆体细胞，而偏离中央凹20°时，单位面积上的杆体细胞密度最大。明视觉主要是中央视觉，而暗视觉则是边缘视觉。因此在微光条件下，如想发现发光暗淡的星星，把目标保持在视觉注视中心反而不如以边缘视觉观察时清楚。
在明视觉的情况下，人眼能分辨物体的细节，也能分辨颜色，但对不同波长可见光的感受性不同，因此能量相同的不同色光表现出不同的明亮程度。一般说来黄绿色看着最亮，光谱两端的红色和紫色则暗得多。不同波长的光的这种相对发光效率通常称作光谱相对视亮度函数（简称V(λ)函数）或相对发光效率函数、视见函数等，可用光谱相对视亮度曲线表示（见图 ）。V（λ）函数是人们看不同色光时产生同等亮度感觉所需要的能量的倒数，即V(λ)=1/E(λ)。式中：V(λ)为相应波长λ的光谱视亮度函数值；E(λ)为波长λ的单色光能量。目前通用的V(λ)函数主要是K.S.吉布森和E.P.T.廷德尔用步进法与W.科布伦茨和W.B.埃默森用闪烁法测定结果的平均值。1924年为国际照明委员会（简称CIE）所采纳。其峰值在555纳米处。
CIE V(λ) 函数是根据白种人眼的测定材料确定的。后来有好几位学者对不同人种（埃及人、高加索人、中非人等）的V(λ)函数进行过测定。结果表明，非白种人的视亮度函数在短波段比CIE V(λ)低些。中国心理学家和生理学家近年来用闪烁法对V(λ)函数进行了测定，结果表明：①中国人眼的V（λ）函数与CIE V(λ)函数很一致。目前尚无充分证据证明人种学上的差别影响V(λ)函数；②随着年龄的增长，光谱短波一侧的V(λ)函数有降低的趋势，这主要是由于水晶体发黄所致。
近60年来不断有人对CIE V(λ)函数提出异议，比较集中的意见是短波段偏低。1951年D.B.贾德提出对CIE V（λ）函数在短波段的修正值。随着气体放电光源和单色光源的发展，CIE V(λ)函数越来越不能满足需要。中国计量科学研究院和中国科学院心理研究所协作，用异色明度匹配法研究V(λ)函数。实验数据已被国际照明委员会采纳，列入1988年CIE第75号出版物推荐的V(λ)2°视场（简称Vb12(λ)）和V(λ)10°视场（简称Vb110(λ)）的国际平均值中。
除年龄外，实验条件和采用的研究方法均影响V(λ)函数，如在明视觉条件下，观察大面积表面时，由于黄斑色素的影响不同和杆体细胞参加，V(λ)曲线比2°视野的V(λ)曲线略有变动。
就正常人眼来说，杆体细胞本身并不能产生彩色视觉，它们只产生无彩色的白、灰和黑的视觉，反以在微光条件下，一切物体呈中性色。暗视觉的光谱相对视亮度函数（简称V′(λ)函数）曲线较V(λ)曲线向短波方面偏移如上图。这说明对长波的感受性降低，而对短波的感受性提高了。这种现象称为普尔金耶现象。
CIE V′(λ)函数是1951年 CIE根据B.H.克劳福德用直接比较法和G.沃尔德用阈限法所得结果推荐使用的。其峰值在507纳米处。这条曲线代表30岁以下经过完全暗适应的观察者,在刺激物离开中央凹超过5°时杆体细胞的平均光谱感受性。V′(λ)曲线的形状主要决定于杆体细胞的感光化学物质对不同波长的吸收特性。视紫红质的吸收曲线与V′（λ）曲线很相似。近年来中国心理学家用直接比较法测定了中国人的V′(λ)结果表明：①V′(λ)曲线形状与CIE V′(λ)曲线形状比较接近,峰值稍向长波位移；②年龄对函数也有影响。
人眼对于亮度约为 10-3～3尼特的光刺激的感觉叫做间视觉。在间视觉中杆体细胞和锥体细胞同时活动并相互作用，它们的相应关系不断变化，致使人们对颜色判断很不可靠。
在明视觉的情况下，人眼能分辨物体的细节，也能分辨颜色，但对不同波长可见光的感受性不同，因此能量相同的不同色光表现出不同的明亮程度。一般说来黄绿色看着最亮，光谱两端的红色和紫色则暗得多。不同波长的光的这种相对发光效率通常称作光谱相对视亮度函数（简称V(λ)函数）或相对发光效率函数、视见函数等，可用光谱相对视亮度曲线表示（见图 ）。V（λ）函数是人们看不同色光时产生同等亮度感觉所需要的能量的倒数，即V(λ)=1/E(λ)。式中：V(λ)为相应波长λ的光谱视亮度函数值；E(λ)为波长λ的单色光能量。目前通用的V(λ)函数主要是K.S.吉布森和E.P.T.廷德尔用步进法与W.科布伦茨和W.B.埃默森用闪烁法测定结果的平均值。1924年为国际照明委员会（简称CIE）所采纳。其峰值在555纳米处。
CIE V(λ) 函数是根据白种人眼的测定材料确定的。后来有好几位学者对不同人种（埃及人、高加索人、中非人等）的V(λ)函数进行过测定。结果表明，非白种人的视亮度函数在短波段比CIE V(λ)低些。中国心理学家和生理学家近年来用闪烁法对V(λ)函数进行了测定，结果表明：①中国人眼的V（λ）函数与CIE V(λ)函数很一致。目前尚无充分证据证明人种学上的差别影响V(λ)函数；②随着年龄的增长，光谱短波一侧的V(λ)函数有降低的趋势，这主要是由于水晶体发黄所致。
近60年来不断有人对CIE V(λ)函数提出异议，比较集中的意见是短波段偏低。1951年D.B.贾德提出对CIE V（λ）函数在短波段的修正值。随着气体放电光源和单色光源的发展，CIE V(λ)函数越来越不能满足需要。中国计量科学研究院和中国科学院心理研究所协作，用异色明度匹配法研究V(λ)函数。实验数据已被国际照明委员会采纳，列入1988年CIE第75号出版物推荐的V(λ)2°视场（简称Vb12(λ)）和V(λ)10°视场（简称Vb110(λ)）的国际平均值中。
除年龄外，实验条件和采用的研究方法均影响V(λ)函数，如在明视觉条件下，观察大面积表面时，由于黄斑色素的影响不同和杆体细胞参加，V(λ)曲线比2°视野的V(λ)曲线略有变动。
就正常人眼来说，杆体细胞本身并不能产生彩色视觉，它们只产生无彩色的白、灰和黑的视觉，反以在微光条件下，一切物体呈中性色。暗视觉的光谱相对视亮度函数（简称V′(λ)函数）曲线较V(λ)曲线向短波方面偏移如上图。这说明对长波的感受性降低，而对短波的感受性提高了。这种现象称为普尔金耶现象。
CIE V′(λ)函数是1951年 CIE根据B.H.克劳福德用直接比较法和G.沃尔德用阈限法所得结果推荐使用的。其峰值在507纳米处。这条曲线代表30岁以下经过完全暗适应的观察者,在刺激物离开中央凹超过5°时杆体细胞的平均光谱感受性。V′(λ)曲线的形状主要决定于杆体细胞的感光化学物质对不同波长的吸收特性。视紫红质的吸收曲线与V′（λ）曲线很相似。近年来中国心理学家用直接比较法测定了中国人的V′(λ)结果表明：①V′(λ)曲线形状与CIE V′(λ)曲线形状比较接近,峰值稍向长波位移；②年龄对函数也有影响。
人眼对于亮度约为 10-3～3尼特的光刺激的感觉叫做间视觉。在间视觉中杆体细胞和锥体细胞同时活动并相互作用，它们的相应关系不断变化，致使人们对颜色判断很不可靠。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条