作业题解析#
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题1: 差动驱动运动学计算#
差动驱动机器人,左轮直径 2m (r1=1m),右轮直径 3m (r2=1.5m),半轮距 l=π/5 m。机器人朝向 θ=π/4,两轮以 ω=6 rad/s 转动。求 x˙,y˙,θ˙。
已知: r1=1, r2=1.5, l=π/5, θ=π/4, ϕ˙1=ϕ˙2=6
本体速度:
vxR=2r1ϕ˙1+r2ϕ˙2=21×6+1.5×6=7.5 m/s
vyR=0
θ˙=2lr1ϕ˙1−r2ϕ˙2=2π/56−9=−π7.5≈−2.387 rad/s
惯性系速度:
x˙=vxRcosθ=7.5×cos(π/4)=7.5×22≈5.303 m/s
y˙=vxRsinθ=7.5×sin(π/4)=7.5×22≈5.303 m/s
θ˙=−π7.5≈−2.387 rad/s
关键点#
- 两轮直径不同时,转速相同也会产生角速度 (θ˙=0)
- θ˙ 的符号取决于哪边轮子大(右轮大 → 左转,θ˙ 为负)
- 惯性系速度需通过 cosθ / sinθ 投影
题2: 机动性分析#
对以下情况确定 δm,δs,δM:
(a) 自行车 (b) 单球形轮动态平衡机器人 (c) 汽车 (d) 三瑞典轮机器人
| 机器人 | δm | δs | δM | 分析 |
|---|
| (a) 自行车 | 1 | 1 | 2 | 后轮固定 (1 个滑动约束) + 前轮操纵 |
| (b) 单球形轮 | 3 | 0 | 3 | 球形轮无滑动约束,全向运动 |
| (c) 汽车 | 1 | 1 | 2 | Nf=2 同轴 → rank[C1f]=1; Ns=2 同轴 → δs=1 |
| (d) 三瑞典轮 | 3 | 0 | 3 | 瑞典轮无滑动约束,全向机器人 |
关键判断规则#
- 固定标准轮 → 每个产生一个滑动约束 → 降低 δm
- 同轴的同类型轮只计为 1 个约束(rank=1 而非 N)
- 瑞典轮 → 无滑动约束 → 不降低 δm
- 操纵轮 → 提供 δs,但自身也产生约束
题3: 双目视觉 — 对齐摄像机参数#
左右摄像机方向完全对准,成像面共面,x 共轴,基线 b=0.5m。
写出 rr′=R⋅rl′+r0 中的 R 和 r0。
旋转矩阵 R:
R=100010001=I(单位阵)
因为两摄像机方向完全对准,无旋转。
平移向量 r0:
r0=−b00=−0.500
右摄像机相对左摄像机沿 x 轴向左偏移 b=0.5m。
题4: 双目视觉 — 深度计算#
f=100 mm=0.1 m。P 点在左摄像机成像 (0.005,0.008),右摄像机成像 (0.010,0.008)。求 P 点离左右摄像机透镜的距离。
第 1 步: 验证共轭对
yl=yr=0.008 → 确认是共轭对(同一条表偏振线)。
第 2 步: 计算视差
d=xl−xr=0.005−0.010=−0.005 m,∣d∣=0.005 m
第 3 步: 计算深度 Z
Z=∣d∣b⋅f=0.0050.5×0.1=10 m
第 4 步: 3D 位置
X=Z⋅fxl=10×0.10.005=0.5 m
Y=Z⋅fyl=10×0.10.008=0.8 m
P 点离左右摄像机透镜垂直距离均为 ≈10 m。
题5: 3×3 滤波核计算#
用以下滤波器对 4×4 图像滤波:
- (a) 3×3 加权均值滤波器,边界补 0
- (b) 3×3 中值滤波器,不处理边界
解题方法#
(a) 加权均值滤波#
边界补 0 → 图像外扩展一圈 0,输出仍为 4×4。
对每个像素 (i,j),取其 3×3 邻域(边界外为 0),与核逐元素相乘后求和。
(b) 中值滤波#
不处理边界 → 输出为 2×2(仅内部像素)。
对每个内部像素 (i,j),取其 3×3 邻域的 9 个值,排序后取中值(第 5 个)。
- 加权均值: 核与窗口点乘后累加
- 中值滤波: 排序 → 取中 → 对椒盐噪声效果好
各题考点对应#
| 题号 | 考点 | 对应章节 |
|---|
| 1 | 差动驱动运动学 | 第 3 章 |
| 2 | 机动性 δm/δs/δM | 第 3 章 (机动性) |
| 3 | 双目视觉旋转/平移参数 | 第 4 章 (计算机视觉) |
| 4 | 双目视觉深度计算 Z=b⋅f/d | 第 4 章 (计算机视觉) |
| 5 | 3×3 滤波核(均值/中值) | 第 4 章 (图像处理) |
解题公式速查#
| 公式 | 用途 |
|---|
| v=(r1ϕ˙1+r2ϕ˙2)/2 | 差动驱动平移速度 |
| θ˙=(r1ϕ˙1−r2ϕ˙2)/(2l) | 差动驱动角速度 |
| x˙=vcosθ,y˙=vsinθ | 本体 → 惯性系投影 |
| δm=3−rank[C1] | 活动性程度 |
| δs=rank[C1s] | 可操纵度 |
| δM=δm+δs | 机器人机动性 |
| $Z = b \cdot f / | d |
| d=xl−xr | 双目视差 |
| r0=[−b,0,0]T | 对齐摄像机平移 |