垂直直线特征的双目视觉位姿测量方法

针对直线特征,提出了基于两条垂直直线特征双目视觉位姿测量解析算法。该算法根据直线特征和其在摄像机图像上投影直线共面性质建立模型,利用单位四元素法简化了投影模型变量,进而在仅知被测物体上两条直线相互垂直的信息,利用两条垂线投影在两个摄像机图像上四条直线图像,求解出被测物体的位姿参数。同时分析了退化情况下位姿求解方法,即当直线向量平行于两个摄像机基线向量时,直线向量在左右摄像机投影到同一条直线上时的位姿求解方法。基于Matlab仿真实验表明该算法对于噪声具有一定的稳健性,即使两条直线不垂直而有一个角度误差时,仍能保证一定的精度。实物实验表明该算法可以满足一般测量精度要求。     

用于相机标定的球靶标投影误差分析与校正

由于球体具有轮廓连续性好等优点,在摄像机标定,尤其是多相机标定方面获得了广泛的应用。利用球作为标定靶标可以弥补平面靶标在多相机标定中出现视角过大时畸变太大甚至于观测不到的不足,但是空间球经透视投影后成像一般并非标准圆,而是一个椭圆。椭圆几何中心与球心真实成像中心并不一致,从而影响了标定精度。造成球心成像误差的因素主要有两个,即球的相对大小及相对于相机的位置。通过分析空间球成像模型,仿真研究了各因素对球心成像误差影响的大小,寻找球心的透视投影像点与其成像椭圆几何中心之间的误差变化规律,并建立了两者之间的误差校正模型,最后通过实验验证了该校正模型的可行性和有效性。通过校正,球心投影像点定位精度可达到亚像素级。     

视觉与倾角传感器组合相对位姿测量方法

针对视觉相对位姿测量问题,提出了一种视觉与倾角传感器组合的相对位姿测量方法,通过在相机和被测物上各放置一个倾角传感器,利用固定倾角传感器所提供的角度信息提供额外的约束来求解n点透视定位(Pn P)问题。介绍了组合相对位姿测量方法的原理,通过仿真实验验证了该方法的正确性,并与现存的Pn P问题求解方法比较,表明提出的方法具有较高精度,并且对噪声具有较强的稳健性,实验结果表明提出的方法对空间15个特征点在x方向和y方向的平均反投影误差均小于0.1 pixel,能够满足高精度位姿测量需求。     

航天器对接相对位置姿态自主测量方法研究

航天器间相对位置姿态的准确测量是实现自主自动对接的先决条件。将三圆标志靶安装在目标航天器上;追踪航天器用数码相机对靶拍照。设计了亚像素处理方法实时处理数字照片,可精确测定圆心像点位置和特征直径的像长;用其作为基本特征参数,基于透视投影原理,建立了求圆心物空间坐标的公式,求出靶面的平面方程,可用来求两航天器间的相对位置姿态参数和实时标定相机的可变参数。计算机仿真结果表明,测距为2m时,测圆心像点位置的误差小于0.03个像素,测距误差小于1mm,测姿态角的误差小于0.01°。该方法也适用于无人直升飞机定点着陆时自主测量其相对位姿参数。     

一种单目视觉位姿测量系统的误差分析方法

针对单目视觉位姿测量传统误差分析方法中只考虑单一误差因素，分析结果与工程实际有较大差异的问题，提出一种考虑多误差因素共同作用的误差分析方法。根据单目视觉系统的测量范围和相机参数建立其位姿测量模型；综合考虑相机内参、镜头畸变、图像点、靶标三维点等误差因素，将其同时引入位姿测量模型进行分析；分析抑制不同参数误差及提高相机分辨率等在多误差因素共同作用下对位姿测量结果的影响，找到最有效的精度优化方法。采用小型机械臂手眼定位中的单目视觉位姿测量系统进行实验，结果表明通过抑制相机径向畸变误差和提高相机分辨率，能够有效地提升该系统的位姿测量精度，位姿精度分别提升6.57%、4.21%和5.88%、5.54%。     

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.     

基于圆特征和异面点特征的位姿测量

通过增加常见的点特征为位姿测量提供空间几何约束,分析利用圆形目标和与之异面的特征点进行单目视觉定位时位姿解个数的情况.以光心和特征点位于圆平面两侧为前提条件,运用几何方法证明了特征点与光心和圆平面的相对位置决定了位姿解的个数,并求出唯一位姿解和两组位姿解时光心、圆平面和特征点的位置关系,提出了基于圆特征和异面点特征的位姿求解算法,实现了6维位姿量测量,仿真实验和实物实验结果验证了算法的有效性和准确性.     

硬管式无人机AAR双目视觉导航算法研究

针对硬管式无人机自主空中加油近距编队阶段的相对位置和姿态估计问题,研究了基于双目视觉的相对位姿估计算法。该算法采用Harris方法提取特征点,并对其进行快速匹配,通过Sampson方法三维重构获得特征点在摄像机坐标系下的三维坐标,以重构误差平方和最小为准则建立目标函数,利用单位四元数法求解位姿参数。最后利用仿真平台验证双目视觉位姿估计算法的有效性。结果表明:相对位置误差低于0.1 m,相对姿态误差小于0.5°,其精度满足自主空中加油相对导航性能要求。     

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。     

基于中轴线像长匹配的靶场单站姿态测量方法

目前,靶场姿态测量以多台套交会测量为主,对于单站姿态测量尚没有较好的解决方案。为了解决该问题,以投影轴对称目标为例,提出了一种基于中轴线像长匹配的单站姿态测量方法。将透视投影拓展为2种等效形式,将体现目标姿态状态的中轴线向像面透视投影,可获得中轴线的投影像长或在等效物面的等效物长,根据目标中轴线的先验长度、相机内外参数及成像信息,经像长匹配即可获取目标的偏航角和俯仰角;实际工程试验验证了该算法的可行性,偏航角精度为1.7°,俯仰角精度约1°,满足靶场单站测姿需求;并对姿态测量模型关键因素进行了误差分析。该方法可适用于非投影轴对称目标。     

移动特征靶标的摄像机径向畸变标定

针对成像测量系统中镜头径向畸变影响测量精度的问题,提出了一种基于物面移动同心圆特征靶标的径向畸变标定方法。该方法先将固定在二维精密平台上的同心圆靶标置于垂直物面的特定位置,然后采集靶标图像,同时用最小二乘法以拟合得到的圆直径为条件,按一定方式移动特征靶标,直到拟合值达到极值或者在一定误差范围内。记录该幅图像,则其拟合得到的圆心坐标便是畸变中心,同时利用该幅图像,根据等差值半径和摄像机成像模型的半径的成像关系求出其畸变多项式系数。为提高特征靶标的移动效率,提出了坐标轮换最优化移动的方案。实验结果表明,该方法对畸变中心的标定精度可达0.6pixel,畸变多项式系数有效数字重复误差小于0.02,并可实现两者的一靶标定,且利用该法获得的参数能实现对畸变图像的准确校正。     

光栅投影三维测量系统标定技术研究

相机与投影仪的标定是影响光栅投影三维测量系统精度的因素之一，且标定所得参数的精度直接影响系统的测量精度。分析标志点边缘成像时的退化模型，提出了基于高斯曲线拟合与边缘局部区域效应相结合的亚像素边缘检测方法，获取高精度边缘，提高标志点检测精度；使用基于透视变换图像矫正的标志点快速排序匹配方法，进行相机快速高精度标定。分析投影仪标定时的相位误差，提出了一种基于径向基的线性插值方式，提高标志点圆心相位获取精度。实验验证，使用上述亚像素边缘检测方式，标志点的边缘残差为0.0871，对比基于高斯曲线的拟合方式，精度提高了41%，相机标定重投影误差均值为0.0524像素；使用上述相位插值方式，投影仪标定重投影误差均值为0.1203像素，对比使用双线性插值方式，标定精度提高23.9%。     

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.     

运动重建约束角的圆位姿二义性消除方法

针对单个圆进行视觉测量存在的位姿二义性问题,提出了一种运动重建约束角的二义性消除方法。在相机已标定的前提下,利用圆的投影椭圆曲线确定圆的位姿参数,位姿存在二义性;利用多视图从运动恢复结构方法估计特征点的世界坐标,并利用特征点重建约束角;基于刚体运动不改变空间夹角的特性同时唯一确定多视图的圆位姿。仿真结果显示:在500 mm距离内,噪声强度为0.4 pixel时二义性消除成功率为100%,强度为1 pixel时成功率约为93%;噪声强度为0.1 pixel,距离在1000 mm时具有99.6%的成功率。此外,在二视图的情形下算法的平均运行时间约为5ms,适合实时性的应用。该方法不需要目标的额外信息,能够实时有效地消除圆位姿的二义性。     

基于仿射近似投影模型的长焦相机标定方法

鉴于透视投影模型在长焦相机标定过程中存在过参数化的问题,采用仿射近似投影模型对长焦相机成像过程进行建模,并提出了基于仿射近似投影模型的长焦相机标定方法。首先,深入分析了仿射投影位姿模糊的形成机制,在此基础上详细推导了仿射近似投影下基于平面模板的长焦相机内外参数解算方法;然后,基于透视投影模型,以重投影像点残差平方和最小为目标函数,对内外参数初值进行优化求精;最后,针对仿射投影模型的位姿模糊,在平面标定模板基础上附加微凸圆柱标志。仿真和实际实验结果显示,所提出的长焦相机标定方法有效可行,在实验室环境下重建平面目标的离面中误差优于0.02 mm。     

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.     

面向机器人位姿测量的大视场变焦测量方法

针对机器人大范围位姿精准测量问题,提出一种大视场位姿测量的变焦测量方法。利用变焦图像匹配点的单应矩阵进行变焦内参动态计算,根据变焦前后靶标位姿求解相机坐标系变换,给出与变焦参数相关的PnP算法,考虑畸变后进行参数优化,并提出缩放和对焦两步变焦控制策略。提出一种基于图像模板的靶标板位姿测量算法,在靶标可视姿态均能稳定检测并区分标志点。对变焦测量系统进行误差测量实验和大场景跟踪实验,结果表明,不同变焦参数下均具有较高的单点测量精度,平均位置精度最高21.8μm,在400~1600 mm范围误差0.09mm,精度较高,使用的变焦相机可实现178.7461~9022.31mm测量。该方法实现了相机活动范围受限而测量范围可拓展的位姿测量。     

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。     

基于数字图像相关法的空间目标位姿测量

针对传统立体视觉位姿测量方法中必须事先确定计算点的数量和位置的局限性,提出了一种基于三维数字图像相关法(3D-DIC)的空间目标位姿测量方法。该方法通过3D-DIC获得被测物不同时刻的全场坐标信息,根据提取的相应计算点坐标,结合空间向量求解空间目标的位姿参数。该方法可灵活选取计算点的数量和位置,并相应提出了计算点数量最优比条件。通过位移旋转台和六自由度平台分别对复杂形貌特征的面具试样进行了多位姿参数测量的实验验证。实验结果表明,计算点数量满足最优比条件时位姿测量精度最高,计算点的位置对测量结果影响较小,六自由度平台的测量误差在允许范围之内。所提出的3D-DIC位姿测量方法可在较小的误差范围内实现对空间目标多个位姿参数的测量。     

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.