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視覺定位系統(tǒng)如何讓導(dǎo)航精準(zhǔn)定位?視覺定位系統(tǒng)與圖像處理

來源:www.yxrichcoco.com 作者:日弘智能 發(fā)表時(shí)間:2022-07-05 16:10:52 關(guān)鍵詞:視覺定位系統(tǒng)

  自動(dòng)化集成系統(tǒng)配套服務(wù)商-日弘智能今天為大家講講視覺定位系統(tǒng)如何讓導(dǎo)航精準(zhǔn)定位?視覺定位系統(tǒng)與圖像處理,現(xiàn)如今,因?yàn)閳D像處理和人工智能算法技術(shù)性的快速發(fā)展趨勢(shì),愈來愈多的學(xué)者選用監(jiān)控?cái)z像頭做為全獨(dú)立用搬運(yùn)機(jī)器人的認(rèn)知感應(yīng)器。這關(guān)鍵是由于原先的超聲波或紅外線傳感器認(rèn)知數(shù)據(jù)量比較有限,可擴(kuò)展性差,而視覺識(shí)別系統(tǒng)則能夠 填補(bǔ)這種缺陷。而現(xiàn)實(shí)世界是三維的,而投影于拍攝攝像鏡頭(CCD/CMOS)上的圖象則是二維的,視覺效果解決的最后目地便是要從認(rèn)知到的二維圖象中獲取相關(guān)的三維世界信息內(nèi)容。

  簡(jiǎn)單說來就是對(duì)機(jī)器人周邊的環(huán)境進(jìn)行光學(xué)處理,先用攝像頭進(jìn)行圖像信息采集,將采集的信息進(jìn)行壓縮,然后將它反饋到一個(gè)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法構(gòu)成的學(xué)習(xí)子系統(tǒng),再由學(xué)習(xí)子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機(jī)器人的實(shí)際位置聯(lián)系起來,完成機(jī)器人的自主導(dǎo)航定位功能。

  (1)攝像頭標(biāo)定算法:2D-3D映射求參。

  傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定主要有 Faugeras 標(biāo)定法、Tscai 兩步法、直接線性變換方法、張正友平面標(biāo)定法和 Weng迭代法。自標(biāo)定包括基于 Kruppa 方程自標(biāo)定法、分層逐步自標(biāo)定法、基于絕對(duì)二次曲面的自標(biāo)定法和 Pollefeys 的模約束法。視覺標(biāo)定有馬頌德的三正交平移法、李華的平面正交標(biāo)定法和 Hartley 旋轉(zhuǎn)求內(nèi)參數(shù)標(biāo)定法。

  (2)視覺定位系統(tǒng)與圖像處理:

  a.預(yù)處理:灰化、降噪、濾波、二值化、邊緣檢測(cè)。。。

  b.特征提取:特征空間到參數(shù)空間映射。算法有HOUGH、SIFT、SURF。

  c.圖像分割:RGB-HIS。

  d.圖像描述識(shí)別

  (3)定位算法:基于濾波器的定位算法主要有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。

  也可以使用單目視覺和里程計(jì)融合的方法。以里程計(jì)讀數(shù)作為輔助信息,利用三角法計(jì)算特征點(diǎn)在當(dāng)前機(jī)器人坐標(biāo)系中的坐標(biāo)位置,這里的三維坐標(biāo)計(jì)算需要在延遲一個(gè)時(shí)間步的基礎(chǔ)上進(jìn)行。根據(jù)特征點(diǎn)在當(dāng)前攝像頭坐標(biāo)系中的三維坐標(biāo)以及它在地圖中的世界坐標(biāo),來估計(jì)攝像頭在世界坐標(biāo)系中的位姿。這種降低了傳感器成本,消除了里程計(jì)的累積誤差,使得定位的結(jié)果更加精確。此外,相對(duì)于立體視覺中攝像機(jī)間的標(biāo)定,這種方法只需對(duì)攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,提高了系統(tǒng)的效率。

  4.定位算法基本過程:

  簡(jiǎn)單的算法過程,可基于OpenCV進(jìn)行簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。

  輸入

  通過攝像頭獲取的視頻流(主要為灰度圖像,stereo VO中圖像既可以是彩色的,也可以是灰度的 ),記錄攝像頭在t和t+1時(shí)刻獲得的圖像為It和It+1,相機(jī)的內(nèi)參,通過相機(jī)標(biāo)定獲得,可以通過matlab或者opencv計(jì)算為固定量。

  輸出

  計(jì)算每一幀相機(jī)的位置+姿態(tài)

  基本過程

  1.獲得圖像It,It+1

  2.對(duì)獲得圖像進(jìn)行畸變處理

  3.通過FAST算法對(duì)圖像It進(jìn)行特征檢測(cè),通過KLT算法跟蹤這些特征到圖像It+1中,如果跟蹤特征有所丟失,特征數(shù)小于某個(gè)閾值,則重新進(jìn)行特征檢測(cè)

  4.通過帶RANSAC的5點(diǎn)算法來估計(jì)兩幅圖像的本質(zhì)矩陣

  5.通過計(jì)算的本質(zhì)矩陣進(jìn)行估計(jì)R,t

  6.對(duì)尺度信息進(jìn)行估計(jì),最終確定旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量

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