利用实时监测系统对工程索道遥控跑车进行研究,能够有效减少人力成本,提高运输可靠性。以遥控跑车实时监测系统为对象,结合国内外虚拟仪器与Lab VIEW技术、双目视觉技术研究现状,对遥控跑车实时监测系统中参数监测与双目视觉模块进行设计与研究。为了更加准确有效掌握运输情况,本文主要研究了两大问题:一是如何实时监测遥控跑车作业下的参数变化以及对信号数据进行采集分析;二是建立双目视觉系统对吊运货物进行图像处理、深度信息、位置追踪与三维重建。根据遥控跑车实时监测系统工作需求,对吊运货物双目视觉与遥控跑车运行参数监测两个模块进行详细研究。探讨针对实时场景应用中所需要进行的视觉预处理算法;探讨了视觉系统并确定融合使用双目视觉监测策略;探讨了参数监测要监测的几个方面内容,并确定实现方法:选择图形化编程的Lab VIEW与嵌入式my RIO-1900技术的方案。通过对软件、监测中心与硬件选型等搭配研究,选择最为合适的遥控跑车应用场景的最佳方案。双目视觉图像预处理对视频图像进行中值滤波、直方图均衡化、视频去抖动与颜色识别的处理。对双目视觉获取的吊运货物深度信息进行精确度与实时性验证,深度测量误差在5%以内。完成对遥控跑车吊运货物的空间位置追踪,在遥控跑车运输速度快的情况下的直线估计距离精度受到的影响比较大。基于稠密视觉SLAM算法的双目视觉以大幅度、迅速、增量式完成对吊运货物与周围环境进行重建,重建时间10 s,能够达到系统在线三维重建的要求。对遥控跑车运行参数进行监测与信号采集处理研究,完成在遥控跑车运输过程中对三轴加速度、速度与位移的实时监测。