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（1）侧面吊机械臂运动学分析与轨迹规划

电气化铁路场站接触电网高度不超过 6.5m 的约束，决定了侧面吊机械臂需在有限空间内实现精准运动，且需避免与电网、轨道等设施干涉。因此，首先明确机械臂结构参数：采用 6 自由度串联结构，依次为底座旋转关节（关节 1，旋转范围 ±90°）、大臂俯仰关节（关节 2，俯仰范围 - 30° 至 60°，避免触碰电网）、小臂俯仰关节（关节 3，俯仰范围 - 45° 至 45°）、腕部旋转关节（关节 4，旋转范围 ±180°）、腕部俯仰关节（关节 5，俯仰范围 - 90° 至 90°）、末端执行器夹持关节（关节 6，夹持范围 150-200mm，适配不同规格集装箱锁孔），大臂长度 1.8m、小臂长度 1.5m，底座中心距轨道边缘 1.2m，确保运动空间完全处于电网下方。

运动学建模阶段，采用旋量理论构建模型：以机械臂底座中心为世界坐标系原点（X 轴沿轨道延伸方向，Y 轴垂直轨道，Z 轴竖直向上），每个关节运动用旋量表示 —— 关节 1 旋转轴沿 Z 轴，旋量为 (0,0,1;0,0,0)（前三维为旋转单位向量，后三维为原点到旋转轴的位置向量叉乘结果）；关节 2 旋转轴沿 X 轴，位置向量为 (0,0,0.5) m（底座中心到关节 2 的竖直距离），旋量为 (1,0,0;0,0.5,0)；后续关节旋量根据实际结构参数依次定义，通过旋量指数积公式将关节角变化转换为末端执行器的齐次变换矩阵，矩阵包含末端执行器的位置（x,y,z）与姿态（滚转 α、俯仰 β、偏航 γ 角）信息，完成正运动学求解。为验证准确性，同步采用标准 D-H 参数法构建对比模型：为 6 个关节设定 D-H 参数（关节 1：θ₁, a₁=0, d₁=0.5m, α₁=0°；关节 2：θ₂, a₂=1.8m, d₂=0, α₂=90°；关节 3：θ₃, a₃=1.5m, d₃=0, α₃=-90°；关节 4-6 参数根据腕部结构设定），通过 6 个连杆齐次变换矩阵相乘得到末端位姿。在机械臂全运动范围内选取 50 组关节角进行对比，两种方法的位置误差最大为 0.48mm，姿态误差最大为 0.08°，证明正运动学求解可靠。

逆运动学求解采用牛顿 - 拉夫森迭代法：以末端执行器期望位姿与实际位姿的误差函数（位置误差 ΔP=√[(x_d - x)^2 + (y_d - y)^2 + (z_d - z)^2]，姿态误差 ΔA=√[(α_d - α)^2 + (β_d - β)^2 + (γ_d - γ)^2]）为优化目标，利用雅可比矩阵（通过旋量理论求解，反映关节角速度与末端速度的映射关系）计算关节角修正量 Δθ=J⁺ΔX（J⁺为雅可比伪逆），迭代至 ΔP<0.1mm 且 ΔA<0.05°。为避免迭代发散，初始关节角设定为机械臂收缩状态（θ₁=0°, θ₂=30°, θ₃=-15°, θ₄=0°, θ₅=0°, θ₆=0°），该状态下机械臂远离危险区域，且处于运动范围中心。仿真测试 100 组不同期望位姿（覆盖场站常见作业位置，如 x=1-5m、y=-2-2m、z=2-4m），迭代收敛率达 98%，平均迭代次数 8 次，满足 10ms 控制周期的实时需求。

轨迹规划重点对比三次与五次多项式性能：轨迹规划需生成从起始位姿（如待抓取位置 x=2m,y=0m,z=3m,α=β=γ=0°）到目标位姿（如锁孔位置 x=3m,y=1m,z=2.5m,α=β=γ=0°）的平滑轨迹，运动时间 5s。三次多项式通过满足起始 / 目标位置、速度约束构建方程（4 个约束对应 4 次方程），但加速度在轨迹中点突变（如 2.5s 时加速度从 - 0.2m/s² 跳变至 0.2m/s²），导致机械臂产生冲击振动，关节 2 最大力矩达 141N・m，且末端位置误差最大 0.52mm。五次多项式增加起始 / 目标加速度约束（6 个约束对应 6 次方程），加速度连续变化（从 - 0.2m/s² 平滑过渡至 0.2m/s²），关节 2 最大力矩降至 120N・m（降低 15%），末端位置误差最大 0.3mm，速度标准差 0.12m/s（低于三次多项式的 0.2m/s）。此外，在 Matlab Robotics Toolbox 中仿真机械臂避障性能，五次多项式轨迹能规避电网支架（直径 0.3m，位于 x=3.5m,y=0,z=3m 处），最小距离 0.2m，证明其更适配电气化场站作业。

（2）基于改进 CenterNet 的集装箱锁孔识别算法

集装箱锁孔在电气化场站的识别环境复杂：光照多变（强光导致反光、夜间光照不足）、锁孔易受污渍 / 锈蚀 / 磨损影响（边缘特征模糊）、背景干扰多（集装箱铆钉、轨道支架等易误识别）。锁孔图像尺寸通常 30-50 像素（小目标），原始 CenterNet 无锚框检测算法通过关键点回归实现目标检测，避免锚框冗余计算，对小目标检测性能优于 YOLO、Faster R-CNN，故以此为基础改进。

首先改进热力图生成方式：原始 CenterNet 用圆形热力图表示目标中心点概率分布，但相机安装于机械臂腕部（拍摄俯角 10°-30°），锁孔在图像中呈椭圆形，且椭圆长轴 L、短轴 W 随拍摄距离 d（1-5m）和俯角 θ 变化（L=(80mm×1280)/(d×tan (θ+45°))，W=(80mm×720)/(d×tan45°)，图像分辨率 1280×720，锁孔实际直径 80mm）。改进后椭圆形热力图构建流程：标注阶段记录每张图像的 d、θ，计算椭圆参数；热力图峰值位于锁孔中心点，像素值随椭圆距离（基于椭圆方程计算）增大呈高斯衰减，衰减系数根据锁孔清晰度动态调整（清晰锁孔 σ=0.5，模糊锁孔 σ=0.8），确保热力图与实际锁孔区域匹配，提升中心点定位精度。

其次在基本残差模块添加 RFB 感受野增大模块：原始残差模块用 3×3 卷积，感受野 11×11，难以捕捉锁孔周围上下文信息（如锁孔距集装箱角件 100mm，角件为 150mm 正方体，是重要关联特征）。RFB 模块通过多分支结构增大感受野：1×1 卷积分支保留锁孔细节（权重 0.3），3×3 空洞卷积（空洞率 2）分支捕捉边缘局部特征（权重 0.4），5×5 空洞卷积（空洞率 4）分支提取锁孔与角件关联特征（权重 0.3），各分支特征通道拼接后经 1×1 卷积融合，感受野扩大至 21×21。该模块能通过角件特征区分锁孔与铆钉（铆钉直径 20mm，无角件关联），误识别率降低。

最后调整激活函数：原始 ReLU 激活函数（f (x)=max (0,x)）在 x<0 时梯度为 0，易导致低光照下（亮度 < 50）神经元 “死亡”（输出为 0），影响特征提取。替换为 Swish 函数（f (x)=x×sigmoid (βx)，β 初始 1，可学习），其在 x<0 时仍有非零输出（x=-1 时 f (x)≈-0.27），梯度非零，神经元活性率提升 —— 低光照图像中，Swish 活性率 85%，高于 ReLU 的 62%，且平滑特性适配模糊锁孔特征过渡。

数据集构建与实验验证：采集 10000 张场站锁孔图像（强光 2000 张、低光照 2000 张、污渍磨损 2000 张、复杂背景 2000 张、正常 2000 张），标注中心点与边界框，按 7:2:1 分训练 / 验证 / 测试集。训练环境为 RTX 3090 GPU、PyTorch 框架，参数：batch size=16，初始学习率 1e-4，余弦退火调度，100 轮训练。测试集结果：改进算法 mAP 96.5%（原始 88.3%，提升 8.2%），召回率 95.8%（原始 88.3%，提升 7.5%），精确率 97.2%（原始 90.9%，提升 6.3%），推理速度 32fps（≥25fps 实时需求）。分场景测试：低光照 mAP 92.3%（原始 75.1%），污渍磨损 mAP 93.6%（原始 78.4%），证明算法对复杂环境鲁棒。

（3）基于双目视觉的锁孔三维定位算法

双目视觉定位通过视差原理获取深度信息，成本低于激光雷达，适配场站工程需求，核心流程含图像预处理、相机标定、立体校正、立体匹配与深度计算，各环节针对锁孔定位精度优化。

图像预处理采用直方图均衡化 + 高斯双边滤波：场站图像光照不均（锁孔与背景对比度 1:2）、含椒盐噪声（密度 < 10%）。直方图均衡化通过灰度映射提升对比度：计算原始灰度直方图，用累积分布函数将灰度 0-50 映射至 0-100，200-255 保留，增强锁孔暗部特征，避免过度增强导致伪影。后续高斯双边滤波平滑噪声并保边缘：空间域 5×5 核，σs=3（距离权重）；灰度域 σr=20（灰度差权重），噪声去除率 92%，锁孔边缘梯度保留率 90% 以上，为匹配提供清晰特征。

双目相机标定用张氏平面标定法：选 12×9 格棋盘格标定板（格子 20mm），在作业范围（x=1-5m,y=-2-2m,z=2-4m）采集 20 组不同姿态图像（正视、左偏、右偏、上仰、下俯，每组含左右同步图像）。Matlab Camera Calibrator 工具箱处理：自动检测角点，最小二乘法求解内参（左相机：焦距 f=1200，主点 (640,360)，径向畸变 k1=-0.3,k2=0.1,k3=-0.01，切向畸变 p1=0.001,p2=-0.002）、外参（旋转矩阵 R≈单位矩阵，平移向量 T=[0.15,0,0] m，基线 B=0.15m）。平均重投影误差 0.45 像素（<0.5 像素阈值），标定参数可靠。

立体校正用 Bouguet 算法：根据标定参数计算极线矫正矩阵，旋转左右成像面使主光轴平行、成像面共面，重采样得到校正图像。校正后，100 个锁孔边缘点的左右图像行坐标差最大 1 像素（校正前 10-20 像素），对应点搜索范围从二维降为一维（水平方向），匹配效率提升 5 倍。

立体匹配对比与改进：BM 算法块匹配速度快但噪声敏感，SGBM 全局约束减误配但视差不连续区域跳变，AD-Census 抗光照但速度慢（15fps）。改进 SGBM 为 WLS-SGBM：用 WLS 滤波优化初始视差图，权重函数由图像梯度（Sobel 算子计算）设定 —— 边缘区域梯度大，权重小（保跳变）；平滑区域梯度小，权重大（促平滑）。构建能量函数 E (D)=∑(D (p)-D_init (p))²×w (p) + ∑|D (p)-D (q)|²×(1-w (p,q))（D 为优化后视差，D_init 为 SGBM 初始视差，w 为权重），求解能量最小化得优化视差图。

测距实验验证：锁孔模型（直径 80mm）固定于可移动平台（1-5m，精度 ±1mm），对比四种算法测距误差：1m 时 WLS-SGBM 0.8cm（BM 2.5cm、SGBM 1.5cm、AD-Census 1.0cm）；3m 时 1.2cm（BM 3.8cm、SGBM 2.2cm、AD-Census 1.5cm）；5m 时 1.8cm（BM 5.2cm、SGBM 3.0cm、AD-Census 2.3cm）。WLS-SGBM 推理速度 28fps（满足实时），深度图按 Z=(f×B)/D（Z 为深度，D 为视差）生成，锁孔区域深度值均匀，边缘清晰，为机械臂提供准确三维坐标。

import cv2

import numpy as np

def image_preprocessing(img):

"""图像预处理：直方图均衡化+高斯双边滤波"""

# 灰度化（若输入为彩色图）

if len(img.shape) == 3:

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

else:

gray = img.copy()

# 直方图均衡化提升对比度

equ = cv2.equalizeHist(gray)

# 高斯双边滤波：平滑噪声并保留边缘

bilateral = cv2.bilateralFilter(equ, d=5, sigmaColor=20, sigmaSpace=3)

return bilateral

def stereo_calibration_load():

"""加载双目相机标定参数（实际项目中从标定文件读取）"""

# 左相机内参矩阵

K1 = np.array([[1200.0, 0.0, 640.0],

[0.0, 1200.0, 360.0],

[0.0, 0.0, 1.0]])

# 右相机内参矩阵

K2 = np.array([[1201.0, 0.0, 638.0], # 模拟微小差异

[0.0, 1201.0, 359.0],

[0.0, 0.0, 1.0]])

# 畸变系数（k1,k2,p1,p2,k3）

dist1 = np.array([[-0.3, 0.1, 0.001, -0.002, -0.01]])

dist2 = np.array([[-0.302, 0.101, 0.0012, -0.0018, -0.011]])

# 外参：旋转矩阵R，平移向量T（基线0.15m）

R = np.array([[0.9999, -0.005, 0.01],

[0.005, 0.9999, -0.002],

[-0.01, 0.002, 0.9999]])

T = np.array([[-0.15, 0.001, 0.002]]) # 左到右的平移

return K1, K2, dist1, dist2, R, T

def stereo_rectify(K1, K2, dist1, dist2, R, T, img_size):

"""立体校正：获取矫正映射矩阵"""

# 计算校正矩阵和投影矩阵

R1, R2, P1, P2, Q, _, _ = cv2.stereoRectify(

K1, dist1, K2, dist2, img_size, R, T,

flags=cv2.CALIB_ZERO_DISPARITY, alpha=0.9

)

# 生成左右图像的映射表（用于重采样）

map1x, map1y = cv2.initUndistortRectifyMap(K1, dist1, R1, P1, img_size, cv2.CV_32FC1)

map2x, map2y = cv2.initUndistortRectifyMap(K2, dist2, R2, P2, img_size, cv2.CV_32FC1)

return map1x, map1y, map2x, map2y, Q

def wls_sgbm_matching(img1_rect, img2_rect, Q):

"""WLS-SGBM立体匹配：生成视差图并计算深度图"""

# SGBM参数设置

minDisparity = 0

numDisparities = 64 # 必须为16的倍数

blockSize = 9

P1 = 8 * 3 * blockSize ** 2 # 相邻像素视差连续的惩罚

P2 = 32 * 3 * blockSize ** 2 # 视差不连续的惩罚

disp12MaxDiff = 1

uniquenessRatio = 10

speckleWindowSize = 100

speckleRange = 32

# 初始化SGBM

sgbm = cv2.StereoSGBM_create(

minDisparity=minDisparity,

numDisparities=numDisparities,

blockSize=blockSize,

P1=P1,

P2=P2,

disp12MaxDiff=disp12MaxDiff,

uniquenessRatio=uniquenessRatio,

speckleWindowSize=speckleWindowSize,

speckleRange=speckleRange,

mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY

)

# 计算初始视差图

disp_init = sgbm.compute(img1_rect, img2_rect).astype(np.float32) / 16.0 # 除以16得到真实视差

# WLS滤波优化视差图

# 计算图像梯度（用于权重计算）

grad_x = cv2.Sobel(img1_rect, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)

grad_y = cv2.Sobel(img1_rect, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)

grad_mag = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2)

# 权重函数：梯度越大，权重越小

weight = 1.0 / (1.0 + grad_mag)

# WLS滤波参数

wls_lambda = 8000.0

wls_sigma = 1.5

# 应用WLS滤波

disp_wls = cv2.ximgproc.weightedLeastSquaresFilter(

img1_rect, img2_rect, disp_init, -disp_init, # 左右视差图（负号为右到左视差）

Q, wls_lambda, wls_sigma,

weight=weight,

filterType=cv2.ximgproc.WLS_FILTER_GAUSSIAN

)

# 计算深度图（Z = (f*B)/D，Q矩阵已包含内参和基线，直接用reprojectImageTo3D）

points_3d = cv2.reprojectImageTo3D(disp_wls, Q)

depth_map = points_3d[:, :, 2] # Z轴为深度

# 视差图归一化（用于显示）

disp_norm = cv2.normalize(disp_wls, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)

return disp_norm, depth_map

def main():

# 读取左右图像（实际项目中从双目相机实时采集）

img_left = cv2.imread("left_lockhole.jpg")

img_right = cv2.imread("right_lockhole.jpg")

img_size = (img_left.shape[1], img_left.shape[0])

# 1. 图像预处理

img_left_pre = image_preprocessing(img_left)

img_right_pre = image_preprocessing(img_right)

# 2. 加载标定参数

K1, K2, dist1, dist2, R, T = stereo_calibration_load()

# 3. 立体校正

map1x, map1y, map2x, map2y, Q = stereo_rectify(K1, K2, dist1, dist2, R, T, img_size)

img_left_rect = cv2.remap(img_left_pre, map1x, map1y, cv2.INTER_LINEAR)

img_right_rect = cv2.remap(img_right_pre, map2x, map2y, cv2.INTER_LINEAR)

# 4. WLS-SGBM立体匹配

disp_norm, depth_map = wls_sgbm_matching(img_left_rect, img_right_rect, Q)

# 5. 显示结果

cv2.imshow("Left Rectified Image", img_left_rect)

cv2.imshow("Right Rectified Image", img_right_rect)

cv2.imshow("Disparity Map (WLS-SGBM)", disp_norm)

# 深度图归一化显示

depth_norm = cv2.normalize(depth_map, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)

cv2.imshow("Depth Map", depth_norm)

# 等待按键退出

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":

main()

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