激光投影成像式运动目标位姿测量与误差分析

为了实现室内运动目标位姿的高精度测量,建立了一套激光投影成像式位姿测量系统.该系统利用两两共线且交叉排列在同一平面上的点激光投射器作为合作目标捷联在运动目标上,通过与光斑接收幕墙的配合共同组成运动目标位姿测量基线放大系统,利用高速摄像机实时记录幕墙上投影光斑的位置,利用摄像机标定结果求解投影光斑的世界坐标,利用投影光斑之间构成的单位向量建立运动目标位姿解算模型.最后,根据测量原理推导了图像坐标提取、摄像机外部参数标定、光束直线度与目标位姿解算结果之间的误差传递函数.实验结果表明,当摄像机的视场范围为14 000mm×7 000mm时,测量系统的姿态角测量精度为1′(1δ),位置测量精度为5mm,且误差大小与目标位姿测量误差传递函数理论计算值一致,验证了本文提出的目标位姿测量方法与测量误差传递模型的准确性,能够满足目标位姿测量高精度的要求.     

基于共线向量的非量测镜头畸变校正

针对传统摄像机标定算法中摄像机内外参数与镜头畸变之间存在耦合,提出了一种将镜头畸变从摄像机参数中分离出来单独求解的算法。算法基于"三维空间中的直线经过遵循透视模型的相机投影,在相机平面上仍是直线"这一基本属性。对于无畸变图像,直线上任意两特征点构成的共线向量外积应为零向量。利用非线性优化方法求解畸变参数,讨论了畸变中心与畸变系数之间的耦合性。设计了一种畸变校正效果评估方法,证明了结果的正确性。完成畸变校正后,摄像机的内外参数可线性求解。实验表明,该方法仅需一张图片即可完成所有摄像机参数的求解,提高了标定效率,且稳定度高,精度与传统标定方法相当。     

基于特征圆靶的单目视觉位姿测量算法研究

为提高基于工业机器人近距离下空间平面位姿的求解精度，分析了由透视畸变引起的圆投影误差的变化规律，以物距与特征圆半径的比值作为衡量圆透视畸变误差的参数依据，提供了不同物距下的精度参考。推导了基于空间圆投影图像的三点相对位姿求解算法。定量的误差分析和实验验证表明，物距与特征圆半径比值在18以内像素精度在0.1～1像素时，算法精度平均可以达到0.1°，优于文中其他两种算法。     

基于ICP算法的双目标定改进方法研究

双目视觉作为一种非接触三维(3D)测量技术,其位姿标定结果的好坏将直接影响3D物体测量的精度。基于迭代最近点(ICP)算法获得两组点集之间平移和旋转参数的原理,提出了一种在传统双目位姿标定结果的基础上补偿双目标定矩阵改善精度的方法。介绍了摄像机模型、双目视觉测量模型和ICP算法的基本思想。用双目摄像机标定的外参数和相同的靶标坐标系获得双目视觉位姿矩阵,在此提出基于ICP算法获得两组点集的旋转平移矩阵补偿双目位姿矩阵的方法,以及相应的靶标角点坐标投影误差分析模型。双目摄像机采集9组5×7个角点的靶标标定图像,应用ICP算法补偿双目位姿矩阵,并采用误差模型对9组标定结果进行了分析,双目结构光标定改进实验结果表明,应用ICP算法补偿双目标定模型能显著地提高双目标定的精度。     

基于光学测棒的立体视觉坐标测量系统的研究

提出了一种基丁测量与校准功能合一的光学测棒的立体视觉坐标测最系统.采用光学测棒作为成像目标,通过任意放置的两台摄像机获取测棒上的发光特征点的图像实现被测物体三维坐标的测量,同时利用测量数据定期对两台摄像机外部方位参数进行校准.深入研究了两台摄像机内部参数和外部方位参数校准过程中的校准件和校准算法的设计,以及系统测量建模等关键技术,提出了相应的解决方案,减小了摄像机内外参数校准及测量模型对测量结果的影响,提高系统的测量精度.实验结果表明.该系统的最大测量误差为0.11 mm.     

基于多传感器的三维目标位姿测量方法

提出了一种基于多传感器的三维目标位姿测量方法,该方法利用多传感器技术,充分发挥深度相机和高分辨率电荷耦合器件(CCD)相机各自的优势,提高了测量的稳健性和效率。利用物体与其固定平面之间的关系,在点云中粗略定位出目标区域,通过预先标定信息将目标区域转换至灰度图像空间。在灰度图像中,利用线段检测器(LSD)算法外加特征约束,筛选出4条目标直线,利用透视4点(P4P)算法求解出目标的六维位姿。实验验证了该算法的有效性,其测量效率远优于经典模板匹配方法。     

多摄像机系统位姿估计的广义正交迭代算法

目前,多摄像机系统的位姿估计还缺乏系统的方法,它通常通过求解透视n点问题或者求解使两组3D点集之间平方和误差最小的刚体变换来解决,这些方法都有局限性.正交迭代算法是基于点特征的单目视觉算法,快速且全局收敛,是目前性能最优的实时位姿估计算法之一,被广泛应用.提出了一种广义正交迭代算法把所有摄像机获取的全部图像作为整体计算得到相对位姿参数,是通用的多目视觉位姿估计算法.算法先把所有摄像机数据进行统一表达,再把所有摄像机观测到的全部特征点的目标空间共线性误差平方和作为误差函数,最后经数学推导得到使该误差函数最小化的迭代求解过程.实验结果验证了算法的有效性以及在多摄像机系统位姿估计中的优越性.     

基于多级直线表述和M-估计的三维目标位姿跟踪优化算法

为了实现复杂环境下已知模型目标姿态的快速跟踪和估计,提出了一种结合三维(3D)粒子滤波跟踪和M-估计优化的位姿跟踪估计算法。基于直线的多级向量表示构造了新颖的模型直线和图像直线相似性度量函数;基于粒子滤波跟踪的姿态设计了模型直线和图像直线快速对应方法;利用M-估计实现了目标姿态的优化估计;利用重要性采样方法将优化姿态有效地融合到了粒子滤波框架。另外根据预测的目标位姿定义了图像动态感兴趣区域(ROI),极大地减少了特征检测和搜索的时间。实验表明,所提方法能够实现复杂环境下自由移动目标的快速跟踪和位姿的高精度解算,相比已有方法,所提方法在跟踪精度,计算效率以及稳健性上均有优势。     

基于多向联合交汇的柔性视觉形貌测量新方法

针对大尺寸物体形貌测量应用,设计一种视觉形貌测量新方法。该方法是将两套没有公共视场的单目视觉传感器组合起来联合交汇,分别用于位姿测量和单目多位置交汇测量。位姿测量通过求解PnP问题为单目多位置交汇测量提供位姿信息。单目多位置交汇测量利用位姿测量提供的辅助信息通过光束平差解算出待测物的形貌。分析了系统原理,给出位姿测量PnP算法实现过程,介绍了非公共视场相机的标定方法原理,分析了单目多位置交汇测量的原理并给出实现方法。最后进行了测量方法的验证实验,实验结果表明,在3 m×3 m的工作范围内系统测量精度为5 mm,证明该方法可以用于大尺寸物体形貌测量,且结构简单轻便,具有很强的灵活性。     

无人直升机自主着舰的光学3D测量解析算法

推导了一种用于无人直升机自主着舰的相对位姿单目单帧视觉测量算法。设计了基于正方形主特征的着降区域平面特征图案,根据几何透视投影学理论,采用摄像机针孔模型,以特征图案主正方形四角点的物理坐标和图像坐标作为输入,并以正方形邻边的垂直特性作为束缚条件,推导出了位置和姿态6个参数的解析表达式。通过在实验室环境下对真实图像的测量表明,当特征图案主正方形边长为0.1m(等效实际甲板特征图案边长1m)和相对距离为1m(等效实际距离10m)左右时,位置参数RMS误差小于0.2cm(等效为2cm),姿态参数RMS误差小于1.2°,算法具有很好的稳定性,可用于无人直升机着舰过程中的位姿测量。     

基于位姿约束的大视场双目视觉标定算法

为了提高大视场、远距离的双目摄像机标定精度,提出一种基于位姿约束的摄像机标定算法。该方法利用双目摄像机之间的三维位姿关系是刚体变换这一属性,标定出左、右摄像机相对位姿的外部参数。利用相对位姿为约束条件求取摄像机的初始内部参数,剔除较大的重投影误差值对应的标定图像组,重复迭代直至重投影误差平均值小于指定值,得到多个待优化的摄像机内部参数。再将最后标定图像组的角点坐标、待优化的摄像机内部参数和相应的外部参数,建立一个以角点三维重构坐标值与实际设定角点三维坐标值的模均值为最小的目标函数,求解出双目摄像机标定参数的最优解。该方法很好地解决了误差大的标定图像造成的影响,且充分利用了双目摄像机之间的位姿约束关系。通过仿真和标定实验可以看出,本文方法可以实现大视场双目摄像机的高精度标定。     

基于弱透视成像模型的目标三维姿态测量

为了准确获取空间目标跟踪、视觉导航等领域中目标的三维姿态,进行了目标三维姿态单目视觉测量方法研究.提取图像目标的典型特征点构造出直角三角形,并通过其边长比例先验信息以及弱透视成像模型推导出目标三维姿态的单目解算算法.与传统测姿方法相比,该算法在相机焦距等内参量未知条件下依然可解算姿态,增大了测姿应用范围;与传统迭代测姿方法相比,避免了循环迭代求解过程,无需设置迭代初值,提高了解算效率.数值仿真试验结果表明目标在离相机1~3km成像时姿态测量误差低于1.5°;实际图像序列测量结果表明目标俯仰角和偏航角测量结果拟合残差小于1°,翻滚角拟合残差小于2°.实验验证了算法的正确性和稳定性,表明该算法在内参量未知条件下能有效测量中远距离成像目标三维姿态.     

基于马达代数的非合作目标姿态视觉测量算法

非合作目标航天器的位姿测量一直是各类复杂航天任务中所需解决的关键难题之一。传统的姿态测量算法多采用欧拉角以及旋转矩阵的方式描述目标位姿,计算参数较多,算法形式也相对复杂。针对这个问题,通过单目视觉识别出具有矩形结构特征的目标航天器的一个矩形面,然后在马达代数框架下,根据该矩形面两条平行边所在直线方程的差值信息直接计算出目标姿态参数,最终将姿态解算问题简化为一组四元线性方程组的求解。该算法无需知道目标尺寸,计算形式简洁,实时性高,同时也能很好地保证结果的正交性。数值仿真以及地面验证实验结果表明,该算法具有较强的稳定性,测量精度能够满足测控要求,在交会近距离范围内受两航天器间相对距离的影响较小。     

基于点线对应的多摄像机全局位姿估计迭代算法

为了解决工业视觉场景中点和直线段共存情况下的多摄像机位姿估计问题,提出了基于点线特征对应的多摄像机全局位姿估计算法.以正交迭代算法为基础,使用多个固定在平台上的已标定摄像机间的几何约束,以全局方式处理多摄像机的重叠和非重叠视图的点和直线段特征,获得更加稳定精确的位姿估计.该算法先把所有摄像机数据进行统一表达,再把摄像机观测到的全部点特征的目标空间共线性误差和直线段特征的目标空间共面性误差之和作为误差函数,最后经数学推导得到使该误差函数最小化的迭代求解过程.实验结果验证了该算法的有效性以及优越性.     

基于去离群点策略提高目标位姿测量精度

针对在单目视觉目标位姿测量过程中,特征点提取出现离群点的情况,提出一种基于去除离群点策略的位姿测量方法(ORPE).建立了以特征点误差极大极小为原则的最优化目标函数,通过确定特征点最大观测误差值边界,判定并去除离群点,由此可消除离群点误差对位姿测量的影响.仿真实验使用ORPE对1 m×1 m × 1 m的立方体目标进行位姿测量,验证了算法的正确性;使用ORPE测量Boeing飞机模型的位姿,平均姿态角误差2.07°,平均位移误差1.6%.通过和最小二乘测姿法(LSPE)结果对比分析可得ORPE法误差小于LSPE法误差.表明ORPE能有效去除离群点,同时提高佗姿测量精度.     

基于点线对应的多摄像机全局位姿估计迭代算法

为了解决工业视觉场景中点和直线段共存情况下的多摄像机位姿估计问题,提出了基于点线特征对应的多摄像机全局位姿估计算法.以正交迭代算法为基础,使用多个固定在平台上的已标定摄像机间的几何约束,以全局方式处理多摄像机的重叠和非重叠视图的点和直线段特征,获得更加稳定精确的位姿估计.该算法先把所有摄像机数据进行统一表达,再把摄像机观测到的全部点特征的目标空间共线性误差和直线段特征的目标空间共面性误差之和作为误差函数,最后经数学推导得到使该误差函数最小化的迭代求解过程.实验结果验证了该算法的有效性以及优越性.     

基于单目视觉的航天器位姿测量

鉴于实时高精度航天器位姿测量不仅是航天器实时监控和跟踪的重要技术保证,同时也是实时调整和补偿航天器姿态的主要依据,提出一种基于单目视觉的航天器实时位姿测量方法,利用高精度旋转平台几何摄像机的方式对被测目标进行位姿解算。该方法不需要对被测目标进行几何约束,同时也不用进行转站测量,因而可以进行动态实时的在线位姿检测。航天器位姿实验结果表明:该单目视觉测量方法姿态测量误差小于0.05°,位置测量误差小于0.02 m,满足实际工程0.1°和0.05 m的精度需求。     

一种基于平面靶标的全自动标定方法

摄像机的快速高精度标定一直是视觉测量中亟需解决的主要问题,目前针对不同的摄像机成像模型有多种标定方法。提出了一种基于圆形标记点以及极径、极角的棋盘格角点排序算法,实现了单目和多目摄像机的高精度全自动标定。通过实验验证了该算法对于不同位姿标定图像的有效性和稳健性,实验结果表明改进后的标定方法既保证了摄像机的标定精度,又提高了标定的自动化程度,可以广泛应用于机器视觉中的单目和双目摄像机的标定。     

水中物体的光学三维形貌测量的研究

提出了一种对水中物体进行光学投影式表面三维形貌测量的新方法。通常的测量方法都是假设摄像机和被测物体都处于空气中,测量水中物体时,由于光在空气、水分界面上发生折射,投射到被测表面的光条纹图像发生扭曲,从而给三角测量法带来误差。新方法可以精确测量出水中被测物表面的三维坐标并计算出物体的几何尺寸,实验验证了该方法的有效性。考虑折射后,该测量类似于在空气环境中的测量。采用的极线约束及亚像素技术,提高了测量精度和速度。     

基于点和直线段对应的扩展正交迭代位姿估计算法

正交迭代算法是基于点特征,全局且快速收敛的位姿估计算法,是目前性能最优的实时位姿估计算法之一.对摄像机观测到的直线段提出了其不确定性描述的新方法:目标空间直线段误差,并把该误差融入到正交迭代算法的位姿计算过程中,形成扩展正交迭代算法.该算法可以同时利用点和直线段特征.算法先把点共面性方程表达为与正交迭代算法中点共线性方程一致的数学形式,再根据目标空间点共面性误差定义了目标空间直线段共面性误差.接着把目标空间点共线性误差和直线段共面性误差二者之和作为误差函数.最后推导出使该函数最小化的迭代求解过程.实验结果表明,本文算法是有效的,精确的.与正交迭代算法的计算结果对比,由于可以同时利用直线段特征,扩展正交迭代算法的位姿估计误差更低,抗噪声性能更强,算法更稳定.