一種機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)的自標(biāo)定方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)的自標(biāo)定方法，通過建立信息庫，利用Asift&Ransac、圖像分割、hough變換以及Ransac擬合解決基于平行線的自標(biāo)定方法對(duì)光照敏感的問題；引入距離閾值的方法控制視覺系統(tǒng)的位置，解決基于平行線的自標(biāo)定方法成像平面的限制問題。當(dāng)機(jī)器人宇航員被運(yùn)送上天、以及在作業(yè)過程中發(fā)生意外情況時(shí)，可以利用空間站的環(huán)境對(duì)其雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行自標(biāo)定，并且在自標(biāo)定過程中根據(jù)空間站的環(huán)境，自適應(yīng)的調(diào)整算法，得到準(zhǔn)確的雙目視覺系統(tǒng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)精確的三維定位，為機(jī)器人宇航員進(jìn)行操作終端等任務(wù)提供支持。
【專利說明】
一種機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)的自標(biāo)定方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)的自標(biāo)定方法，解決復(fù)雜空間站環(huán)境 內(nèi)機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)的實(shí)時(shí)自主標(biāo)定問題。
【背景技術(shù)】
[0002] 能夠自主運(yùn)動(dòng)的機(jī)器人宇航員系統(tǒng)上一般安裝雙目視覺系統(tǒng)，以協(xié)助其實(shí)現(xiàn)導(dǎo) 航、定位、操作終端等多樣性的任務(wù)。為了使用雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行精確的三維定位，必須得 到雙目視覺系統(tǒng)的參數(shù)，即標(biāo)定。雙目視覺系統(tǒng)在通過火箭運(yùn)送上天的過程中，其參數(shù)很容 易發(fā)生改變，需要對(duì)其重新標(biāo)定;而在空間站中投入使用后，若相機(jī)出現(xiàn)故障而更換，或在 作業(yè)過程中遇到磕碰等意外情況，同樣也需要對(duì)其參數(shù)進(jìn)行重新標(biāo)定。傳統(tǒng)的視覺系統(tǒng)標(biāo) 定方法需要具備懂得相關(guān)專業(yè)知識(shí)的人使用靶標(biāo)來協(xié)助標(biāo)定。航天員登天后任務(wù)繁多，教 航天員掌握標(biāo)定技術(shù)的方法是不可取的，而通過遙控的方法，地面專家進(jìn)行標(biāo)定操作繁瑣， 且無法實(shí)時(shí)標(biāo)定，故傳統(tǒng)標(biāo)定方法在這種情況下受到了限制。
[0003] 所以本發(fā)明公開一種機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)自標(biāo)定方法?，F(xiàn)有的自標(biāo)定方法 主要包括基于Kruppa方程的方法、分級(jí)重構(gòu)方法、基于幾何特征的方法等。基于Kruppa方程 的方法無需給定參數(shù)初始值，使用方便，但是對(duì)噪聲敏感，未解決唯一求解問題。分級(jí)重構(gòu) 方法精度相對(duì)于Kruppa較高，但是魯棒性差，初始值選取敏感?；趲缀翁卣鞯姆椒ㄖ饕?制是需要應(yīng)用場(chǎng)合具備相應(yīng)的素材，現(xiàn)在比較主流的方法是基于平行線特征進(jìn)行自標(biāo)定的 方法。但是這種算法是基于平行線進(jìn)行處理，對(duì)平行線識(shí)別情況較為敏感，故目前這種算法 仍處于實(shí)驗(yàn)室以及簡(jiǎn)單背景下的自標(biāo)定應(yīng)用階段。
[0004] 為了解決傳統(tǒng)標(biāo)定算法對(duì)空間站機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)的標(biāo)定帶來的問題， 本發(fā)明所采用的技術(shù)手段是:將自標(biāo)定方法引入到空間站中去，利用空間站內(nèi)常見的平行 線，選擇基于平行線消隱點(diǎn)幾何特征的自標(biāo)定方法，以實(shí)現(xiàn)在空間站內(nèi)雙目視覺系統(tǒng)的自 標(biāo)定。
[0005] 將此算法應(yīng)用在空間站中，影響標(biāo)定結(jié)果精度的原因主要有:復(fù)雜的直線關(guān)系、復(fù) 雜的空間站光照環(huán)境、平行線所在平面與成像平面的夾角。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是提供一種機(jī)器人宇航員雙目視覺 系統(tǒng)的自標(biāo)定方法，通過建立信息庫，利用Asift&Ransac結(jié)合算法進(jìn)行兩次匹配的方法解 決了基于平行線的自標(biāo)定方法在復(fù)雜背景的應(yīng)用中平行線識(shí)別的問題。通過利用Asift& Ransac結(jié)合算法實(shí)現(xiàn)對(duì)象匹配，實(shí)現(xiàn)感興趣區(qū)域的提取，利用圖像分割&hough變換實(shí)現(xiàn)感 興趣區(qū)域的縮小，利用Ransac算法擬合直線實(shí)現(xiàn)高噪聲環(huán)境下的平行線擬合。
[0007] 綜上，解決了基于平行線的自標(biāo)定方法對(duì)光照敏感的問題。
[0008] 引入距離閾值的方法控制視覺系統(tǒng)的位置，解決了基于平行線的自標(biāo)定方法成像 平面的限制問題。
[0009] 所述機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)的自標(biāo)定方法，包括如下步驟：
[0010] (1)建立信息庫，在該信息庫中包括具有平行線特征的對(duì)象的信息，以用于自標(biāo)定 中特征點(diǎn)的匹配；
[0011] (2)所述雙目視覺系統(tǒng)隨機(jī)采集圖像，進(jìn)行平行線提??；
[0012] (3)利用所提取的平行線的數(shù)據(jù)進(jìn)行自標(biāo)定。
[0013]所述方法，還包括步驟(4)距離閾值的驗(yàn)證，以控制所述視覺系統(tǒng)的位置。
[0014] 所述步驟（1)又包括:通過采集圖像，在空間站發(fā)射前，對(duì)空間站內(nèi)具有平行線特 征的對(duì)象進(jìn)行采樣錄入信息庫;并且，手動(dòng)提取各個(gè)對(duì)象平行線所在的區(qū)域，將區(qū)域外擴(kuò)以 用于更精確地特征點(diǎn)匹配，將對(duì)應(yīng)對(duì)象外擴(kuò)后的平行線所在的區(qū)域錄進(jìn)信息庫。
[0015] 所述對(duì)象包括:行李架、筆記本、操作臺(tái)和/或艙壁。
[0016] 所述步驟(2)又包括:〈2.1>隨機(jī)采集圖像，利用Asift算法與信息庫中的對(duì)象進(jìn)行 特征點(diǎn)匹配，利用Ransac算法進(jìn)行誤匹配點(diǎn)剔除后，選擇匹配點(diǎn)最多的對(duì)象，作為本次采集 的平行線提取對(duì)象，即平行線對(duì)應(yīng)區(qū)域。
[0017] 所述特征點(diǎn)匹配又包括:在信息庫中根據(jù)路徑尋址事先存入信息庫的對(duì)應(yīng)對(duì)象的 平行線區(qū)域，利用Asift算法與Ransac算法將此區(qū)域與采集圖像進(jìn)行進(jìn)一步的特征點(diǎn)匹配。
[0018] 所述步驟（2)又包括：〈2.2>在得到粗略的平行線對(duì)應(yīng)區(qū)域后，利用圖像分割、 hough變換實(shí)現(xiàn)感興趣區(qū)域的縮小。
[0019] 所述圖像分割的方式包括閾值分割。
[0020] 所述步驟(2)又包括:〈2.3>在使用hough變換提取出平行線后，在此提取的平行線 上外擴(kuò)，在該外擴(kuò)后的區(qū)域內(nèi)隨機(jī)取點(diǎn)，得到原始點(diǎn)集，利用畸變校正算法對(duì)原始點(diǎn)集進(jìn)行 校正，得到校正點(diǎn)集。
[0021] 所述步驟(2)又包括:〈2.4>利用Ransac算法對(duì)校正點(diǎn)集進(jìn)行擬合，得到平行線解 析解，從而完成平行線數(shù)據(jù)的提取。
[0022] 所述步驟(4)又包括:〈4.1>在步驟(2)前，設(shè)置消隱點(diǎn)坐標(biāo)相對(duì)于圖像坐標(biāo)系原點(diǎn) 的距離閾值cU;設(shè)置采集圖像次數(shù)n= 1;
[0023] 〈4.2>在步驟(2)后，通過所獲取的平行線解析解，得到消隱點(diǎn)坐標(biāo)，進(jìn)而計(jì)算得到 消隱點(diǎn)坐標(biāo)相對(duì)于圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離d;
[0024] 〈4.3>判斷d是否滿足小于距離閾值cb;
[0025] 如不滿足，則根據(jù)兩者的差值調(diào)節(jié)所述視覺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)，然后返回步驟(2)重新進(jìn) 行圖像米集；
[0026]如滿足，則儲(chǔ)存所述數(shù)據(jù)，并判斷是否n>8，
[0027] 若否，設(shè)置n = n+l，返回步驟(2)重新進(jìn)行圖像采集；
[0028] 若是，則停止進(jìn)行圖像采集，并利用得到的8組平行線解析解的平行線數(shù)據(jù)計(jì)算視 覺系統(tǒng)參數(shù)并輸出。
[0029] 調(diào)節(jié)所述視覺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)包括調(diào)節(jié)所述視覺系統(tǒng)中攝像頭的拍攝方位。
[0030] 所述拍攝方位的調(diào)節(jié)通過機(jī)器人頭部的轉(zhuǎn)動(dòng)角度的調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)。
[0031] 當(dāng)機(jī)器人宇航員被運(yùn)送上天、以及在作業(yè)過程中發(fā)生意外情況時(shí)，可以利用空間 站的環(huán)境對(duì)其雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行自標(biāo)定，并且在自標(biāo)定過程中根據(jù)空間站的環(huán)境，自適應(yīng) 的調(diào)整算法，得到準(zhǔn)確的雙目視覺系統(tǒng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)精確的三維定位，為機(jī)器人宇航員進(jìn)行操 作終端等任務(wù)提供支持。
[0032] 本發(fā)明通過建立信息庫，利用Asift&Ransac、圖像分割、hough變換以及Ransac擬 合解決基于平行線的自標(biāo)定方法對(duì)光照敏感的問題；引入距離閾值的方法控制視覺系統(tǒng)的 位置，解決基于平行線的自標(biāo)定方法成像平面的限制問題。
[0033]本發(fā)明的有益效果是，當(dāng)機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)需要標(biāo)定參數(shù)時(shí)，可以在有 無靶標(biāo)、光照強(qiáng)弱等情況下，于空間站任何作業(yè)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)標(biāo)定，特別是在作業(yè)時(shí)，突發(fā) 情況參數(shù)改變，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)自動(dòng)標(biāo)定，無需地面人員和宇航員進(jìn)行輔助。
【附圖說明】
[0034]圖1為正交的兩組平行直線經(jīng)過理想投影的幾何模型。
[0035]圖2為坐標(biāo)系間的關(guān)系圖。
[0036]圖3為平行線提取流程圖。
[0037]圖4為自標(biāo)定整體流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0038]下面結(jié)合附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施方式。
[0039]建立自標(biāo)定模型，在圖像坐標(biāo)系下由模板圖像得到的兩消隱點(diǎn)為:A(UA，v A)，B(UB， VB)，連線中點(diǎn)為E(ue，ve)，ue= (ua+ub)/2，ve= (va+vb)/2,攝像機(jī)坐標(biāo)系下以消隱點(diǎn)A、B的連 線為直徑的圓球體方程為：
[0041 ] 將光心坐標(biāo)〇(cK設(shè)在該圓球上，得到：
[0043]公式（1)中，f為鏡頭焦距，dx、dy分別代表一個(gè)像素在X軸、Y軸方向上的物理尺寸； 公式(2)是關(guān)于攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)&，(^，匕，心的方程，其中，(^、(^分別為圖像的中心點(diǎn)在圖像坐 標(biāo)系下的X軸、y軸坐標(biāo)值，：^ = ：?/心，€7 = ;^(^，拍攝四幅或以上圖像即可獲得上述4個(gè)未知 數(shù)的唯一解。
[0044] 如圖2所示，將世界坐標(biāo)系選取為：以Li，L3交點(diǎn)0W為圓心，Li，L3分別為X軸和y軸方 向，按右手系規(guī)則確定z軸。在攝像機(jī)坐標(biāo)系下，消隱點(diǎn)A、B與光心構(gòu)成的向量分別為 涵，涵，而=頁:><涵。設(shè)函，品，反進(jìn)行歸一化后的向量分別為a，b，c，消隱點(diǎn)坐標(biāo)系 0ABC下a，b，c分別為3坐標(biāo)軸上的單位向量，則系0ABC與攝像機(jī)坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣R '滿足： R' = [a b c]。世界坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣R與R'的方向關(guān)系可利用投影向量 00與x'，y'的符號(hào)關(guān)系來判斷，其中0/為世界坐標(biāo)原點(diǎn)〇w的投影。
[0045]已知世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)在圖像平面的坐標(biāo)(uw，Vw)，則世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)在攝像機(jī) 坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為A[(Uw_Cx) · dx(vw-cy) · dy f]，僅λ-個(gè)未知數(shù)，當(dāng)已知平行線所在平面 上任意一點(diǎn)的攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)以及世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，即可得到平移矩陣。
[0046] 如圖3所示，機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)的自標(biāo)定方法，通過建立信息庫，在確定 啟動(dòng)自標(biāo)定程序后，雙目視覺系統(tǒng)隨機(jī)采集圖像進(jìn)而實(shí)施平行線提取，進(jìn)而利用所提取的 平行線的數(shù)據(jù)進(jìn)行自標(biāo)定。其中，所述平行線提取，又包括如下步驟：
[0047] 在自標(biāo)定程序啟動(dòng)后得到隨機(jī)采集的圖像，利用Asift算法與信息庫中的對(duì)象進(jìn) 行特征點(diǎn)匹配，利用Ransac算法進(jìn)行誤匹配點(diǎn)剔除后，選擇匹配點(diǎn)最多的對(duì)象，作為本次采 集的平行線提取對(duì)象，即平行線對(duì)應(yīng)區(qū)域。在該步驟中：在信息庫中根據(jù)路徑尋址事先存入 信息庫的對(duì)應(yīng)對(duì)象的平行線區(qū)域，利用Asift算法與Ransac算法將此區(qū)域與采集圖像進(jìn)行 進(jìn)一步的特征點(diǎn)匹配，得到采集圖像中的平行線對(duì)應(yīng)區(qū)域。
[0048]在得到此粗略的平行線對(duì)應(yīng)區(qū)域后，利用圖像分割、hough變換實(shí)現(xiàn)感興趣區(qū)域的 縮小。其中，所述圖像分割的方式包括閾值分割。
[0049] 在上述縮小后的感興趣區(qū)域進(jìn)行散點(diǎn)提取。由于攝像機(jī)鏡頭存在一定水平的畸 變。在畸變成像面上，直線的投影將會(huì)發(fā)生彎曲。如直接使用hough變換結(jié)合最小二乘法提 取平行線，將會(huì)忽略攝像機(jī)的一個(gè)很重要的內(nèi)參:鏡頭畸變，從而使標(biāo)定結(jié)果產(chǎn)生一定的誤 差。因而，在使用hough變化提取出平行線后，在此提取的平行線上外擴(kuò)一定的區(qū)域，在此區(qū) 域內(nèi)隨機(jī)取點(diǎn)，得到原始點(diǎn)集，后利用畸變校正算法對(duì)原始點(diǎn)進(jìn)行校正，得到校正點(diǎn)集。
[0050] 關(guān)于畸變校正算法，
[0051 ]建立垂直度的指標(biāo)函數(shù)
[0053]式中頁為第i幅圖像確定的兩消隱點(diǎn)與光心0的連接向量，
[0056] (u'Al，V'Al)和(u' Bl，v'Bl)為對(duì)第i幅圖像投影直線按公式(5)修正后得到的兩消隱 點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，建立公式(6)所示的最優(yōu)化問題
[0057] x = x，/(l+k · (x，2+y，2)
[0058] y = y7(i+k . (x，2+y，2) (5)
[0059] (κ/ν'ν,*) (6)
[0000] 對(duì)于求得的R= [ri' Γ2' Γ3']，由于最優(yōu)化得到的內(nèi)參數(shù)不一定能使ri'，Γ2'，r3' 滿足旋轉(zhuǎn)正交性質(zhì)，采用最小距離準(zhǔn)則來求R的最佳解。即令對(duì)R進(jìn)行奇異值分解，即USV分 解，R = USVT，當(dāng)R=UVT時(shí)取得最大值，從而獲得外參數(shù)最優(yōu)解。
[0061]利用Ransac算法對(duì)校正點(diǎn)集進(jìn)行擬合，得到平行線解析解，從而完成平行線數(shù)據(jù) 的提取。
[0062]所述建立信息庫的過程又包括:通過采集圖像，在空間站發(fā)射前，對(duì)空間站內(nèi)具有 平行線特征的對(duì)象，如行李架、筆記本、操作臺(tái)、艙壁等等進(jìn)行采樣錄入信息庫;并且 [0063]手動(dòng)提取各個(gè)對(duì)象平行線所在的區(qū)域，將區(qū)域微微外擴(kuò)，以便于后續(xù)更精確的特 征點(diǎn)匹配，將對(duì)應(yīng)對(duì)象外擴(kuò)后的平行線所在的區(qū)域錄進(jìn)信息庫。
[0064]此外，如圖4所示，所述自標(biāo)定方法還包括距離閾值的驗(yàn)證，以控制視覺系統(tǒng)的位 置，從而解決了基于平行線的自標(biāo)定算法成像平面的限制問題。
[0065]在所述距離閾值的驗(yàn)證中，首先，設(shè)置消隱點(diǎn)坐標(biāo)相對(duì)于圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離 閾值cU;設(shè)置采集圖像次數(shù)n= 1;進(jìn)行圖像采集;進(jìn)行平行線提取;通過所獲取的平行線解 析解，得到消隱點(diǎn)坐標(biāo)，進(jìn)而計(jì)算得到消隱點(diǎn)坐標(biāo)相對(duì)于圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離d，判斷d是 否滿足小于距離閾值du
[0066]如不滿足，則根據(jù)兩者的差值調(diào)節(jié)所述視覺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)，然后返回重新進(jìn)行圖像 采集;其中，調(diào)節(jié)所述視覺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)包括調(diào)節(jié)所述視覺系統(tǒng)中攝像頭的拍攝方位;所述拍 攝方位的調(diào)節(jié)通過機(jī)器人頭部的轉(zhuǎn)動(dòng)角度的調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)。
[0067]如滿足，則儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，并判斷是否η>8,若否，設(shè)置n = n+l，重新進(jìn)行圖像采集;若 是，則停止進(jìn)行圖像采集，并將得到的8組平行線解析解的平行線數(shù)據(jù)輸入自標(biāo)定模型中， 計(jì)算視覺系統(tǒng)參數(shù)(f，k，cx，c y，R，T)并輸出，從而完成自標(biāo)定。其中，f為鏡頭焦距，k為鏡頭 畸變，cx、cy分別為圖像的中心點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系下的X軸、y軸坐標(biāo)值，R、T分別為右目相機(jī)相 對(duì)于左目相機(jī)的旋轉(zhuǎn)矩陣、平移向量。
[0068]以上應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明 只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本 發(fā)明的思想，在【具體實(shí)施方式】及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng) 理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種機(jī)器人宇航員雙目視覺系統(tǒng)的自標(biāo)定方法，其特征在于，包括如下步驟： (1) 建立信息庫，在該信息庫中包括具有平行線特征的對(duì)象的信息，以用于自標(biāo)定中特 征點(diǎn)的匹配； (2) 所述雙目視覺系統(tǒng)隨機(jī)采集圖像，進(jìn)行平行線提?。? (3) 利用所提取的平行線的數(shù)據(jù)進(jìn)行自標(biāo)定。2. 如權(quán)利要求1的所述方法，其特征在于，還包括步驟(4)距離閾值的驗(yàn)證，以控制所述 視覺系統(tǒng)的位置。3. 如權(quán)利要求1或2的所述方法，其特征在于，所述步驟（1)又包括:通過采集圖像，在空 間站發(fā)射前，對(duì)空間站內(nèi)具有平行線特征的對(duì)象進(jìn)行采樣錄入信息庫;并且，手動(dòng)提取各個(gè) 對(duì)象平行線所在的區(qū)域，將區(qū)域外擴(kuò)以用于更精確地特征點(diǎn)匹配，將對(duì)應(yīng)對(duì)象外擴(kuò)后的平 行線所在的區(qū)域錄進(jìn)信息庫。4. 如權(quán)利要求1或2的所述方法，其特征在于，所述對(duì)象包括:行李架、筆記本、操作臺(tái) 和/或艙壁。5. 如權(quán)利要求1或2的所述方法，其特征在于，所述步驟(2)又包括： 〈2.1>隨機(jī)采集圖像，利用4^代算法與信息庫中的對(duì)象進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，利用1^11 8&(3 算法進(jìn)行誤匹配點(diǎn)剔除后，選擇匹配點(diǎn)最多的對(duì)象，作為本次采集的平行線提取對(duì)象，即平 行線對(duì)應(yīng)區(qū)域。6. 如權(quán)利要求5的所述方法，其特征在于，所述特征點(diǎn)匹配又包括:在信息庫中根據(jù)路 徑尋址事先存入信息庫的對(duì)應(yīng)對(duì)象的平行線區(qū)域，利用Asift算法與Ransac算法將此區(qū)域 與采集圖像進(jìn)行進(jìn)一步的特征點(diǎn)匹配。7. 如權(quán)利要求5的所述方法，其特征在于，所述步驟(2)又包括： 〈2.2>在得到粗略的平行線對(duì)應(yīng)區(qū)域后，利用圖像分割、hough變換實(shí)現(xiàn)感興趣區(qū)域的 縮小。8. 如權(quán)利要求7的所述方法，其特征在于，所述圖像分割的方式包括閾值分割。9. 如權(quán)利要求7或8的所述方法，其特征在于，所述步驟(2)又包括： 〈2.3>在使用hough變換提取出平行線后，在此提取的平行線上外擴(kuò)，在該外擴(kuò)后的區(qū) 域內(nèi)隨機(jī)取點(diǎn)，得到原始點(diǎn)集，利用畸變校正算法對(duì)原始點(diǎn)集進(jìn)行校正，得到校正點(diǎn)集。10. 如權(quán)利要求9的所述方法，其特征在于，所述步驟(2)又包括： 〈2.4>利用Ransac算法對(duì)校正點(diǎn)集進(jìn)行擬合，得到平行線解析解，從而完成平行線數(shù)據(jù) 的提取。11. 如權(quán)利要求2的所述方法，其特征在于，所述步驟(4)又包括： 〈4.1>在步驟(2)前，設(shè)置消隱點(diǎn)坐標(biāo)相對(duì)于圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離閾值d1;設(shè)置采集圖 像次數(shù)n = l; 〈4.2>在步驟(2)后，通過所獲取的平行線解析解，得到消隱點(diǎn)坐標(biāo)，進(jìn)而計(jì)算得到消隱 點(diǎn)坐標(biāo)相對(duì)于圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離d; 〈4.3>判斷d是否滿足小于距離閾值cU; 如不滿足，則根據(jù)兩者的差值調(diào)節(jié)所述視覺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)，然后返回步驟(2)重新進(jìn)行圖 像米集； 如滿足，則儲(chǔ)存所述數(shù)據(jù)，并判斷是否8， 若否，設(shè)置n = n+l，返回步驟(2)重新進(jìn)行圖像采集； 若是，則停止進(jìn)行圖像采集，并利用得到的8組平行線解析解的平行線數(shù)據(jù)計(jì)算視覺系 統(tǒng)參數(shù)并輸出。12. 如權(quán)利要求11的所述方法，其特征在于，調(diào)節(jié)所述視覺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)包括調(diào)節(jié)所述視 覺系統(tǒng)中攝像頭的拍攝方位。13. 如權(quán)利要求12的所述方法，其特征在于，所述拍攝方位的調(diào)節(jié)通過機(jī)器人頭部的轉(zhuǎn) 動(dòng)角度的調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK106097342SQ201610414437
【公開日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年6月13日 公開號(hào)201610414437.9, CN 106097342 A, CN 106097342A, CN 201610414437, CN-A-106097342, CN106097342 A, CN106097342A, CN201610414437, CN201610414437.9
【發(fā)明人】蔣志宏, 李曉云, 魏博, 李輝, 黃強(qiáng)
【申請(qǐng)人】北京理工大學(xué)