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莫斯科理工大学一位年轻科学家的研究将提高技术视觉系统的准确性
Сотрудник кафедры «Автоматика и управление» Московского Политеха Евгений Пикалов разработал систему технического зрени я определения расстояния до объекта на основе метода триангуляции. Проект реализуется на средства гранта имени В. Фортова по програме «Приоритет 2030»。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）Evgeny Pikalov 是莫斯科理工大学自动化与控制系的一名员工，他开发了一种技术视觉系统，用于根据三角测量方法确定到物体的距离。该项目的实施资金来自 2030 年优先计划下的 V. Fortov 赠款。
为了研究双目技术视觉系统，科学家使用两个相机和一台计算机来处理信息。他研究了系统内部参数与计算被跟踪物体距离的准确性之间的关系。
“我能够证实输入的校准系数可以使用自动校准来计算的假设，”Evgeny Pikalov 描述了他的结果。 — 在我的工作中，我转向基于三角测量的双眼视觉方法。目前使用的方法有许多缺点。在我看来，双目系统获胜，我通过实现更高的精度来证明这一点。”
借助技术视觉，将汽车、四轴飞行器、仓库叉车、生产机械手等自动化和自动化系统“人性化”。这是无人驾驶车辆、工厂和道路建设中所需要的。
这项研究是在很久以前购买的廉价相机上进行的。它们通常给出的准确度较低。事实证明，即使使用过时的设备，精度也可以提高。这位科学家在他亲手组装的模型上证明了这一点。未来计划研究与生产过程相关的系统。
“研究球形和真空中的东西很有趣，但更重要的是了解这个系统可以用来做什么，并根据相应的要求调整研究。我希望它成为一个完整的开发项目，可以用来解决实际问题。”Evgeny Pikalov 总结道。