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        基于視覺傳感器的智能車攝像頭標(biāo)定技術(shù)研究(上)

        2010-04-29 00:00:00張曉煒劉小勇
        電子產(chǎn)品世界 2010年6期

        摘要:在智能車比賽中,攝像頭組肯定要遇到的問題是圖像存在梯形失真,若選用廣角鏡頭,還會(huì)存在桶形失真。解決這兩種幾何失真將對(duì)后面的處理提供方便。本文介紹了作者所在車隊(duì)的攝像頭標(biāo)定技術(shù)。此方法簡單實(shí)用,值得借鑒。

        關(guān)鍵詞:智能車;飛思卡爾;梯形失真;桶形失真;幾何標(biāo)定;透視變換:廣角鏡頭

        引言

        本文以飛思卡爾智能車大賽為背景,使用飛思卡爾(Freeseale)生產(chǎn)的16位微控制器Mc9s12Xs128作為控制核心,制作一個(gè)能巡線快速行駛的攝像頭小車。由于攝像頭光軸與地面呈一定夾角,于是其成像存在梯形失真;為了擴(kuò)大視野,廣角鏡頭越來越為很多隊(duì)伍所采用,于是又存在桶形失真。這兩種失真,是每個(gè)采用廣角鏡頭的攝像頭隊(duì)伍都要遇到的問題。很多隊(duì)伍都回避這個(gè)問題,直接采用圖像預(yù)處理后的像素點(diǎn)進(jìn)行控制。但若將像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為實(shí)際物理坐標(biāo),無疑更直觀,對(duì)程序的編寫或建模帶來很大的方便,并且本文提出的這個(gè)方法,可有效解決這兩種失真,實(shí)際操作并不復(fù)雜。

        備隊(duì)解決方案綜述

        文獻(xiàn)[1]提出的方法是:可以通過對(duì)于每行提取的道路位置通過一個(gè)線性修正來消除梯形失真,可通過實(shí)驗(yàn)的方式確定線性補(bǔ)償?shù)南禂?shù)。但是該實(shí)驗(yàn)方法比較繁雜,并且不能消除桶形失真。

        文獻(xiàn)[2]制作了一個(gè)圖像標(biāo)定板、如圖1所示。

        其原理是:圖1(a)中陰影部分是車體放置的位置。在標(biāo)定板上等間距地貼了許多黑線,給標(biāo)定板拍照后,就可以知道實(shí)際中的位置與圖像中的位置的相互關(guān)系。這個(gè)方法由于黑線有一定寬度,所以會(huì)存在較大誤差。

        文獻(xiàn)[3]采用非均行采集的方案。所謂非均行采集是與均行采集對(duì)應(yīng)的。在均行采集中,AD模塊所采集的行均勻分布于攝像頭輸出的圖像中。而非均行采集則是指,AD模塊所采集的行按某種規(guī)則非均勻地分布在原始圖像中,而這種規(guī)則是保證采集得到的圖像在縱向上(小車中軸方向)與現(xiàn)實(shí)景物不畸變。然后再確定每一行的橫向畸變系數(shù)。

        如圖2所示,非均行采集時(shí),遠(yuǎn)處采得密。近處采得稀。由于攝像頭安裝方式在實(shí)驗(yàn)時(shí)會(huì)經(jīng)常變動(dòng),以確定最佳俯角和最佳高度,每當(dāng)變動(dòng)就需要重新標(biāo)定。這個(gè)方案就不大方便了。文獻(xiàn)[4]建立了一個(gè)光路幾何模型圖,如圖3所示。

        實(shí)驗(yàn)方案:量取攝像頭架固定螺釘?shù)母叨菻與攝像頭中心相對(duì)于豎直桿的偏轉(zhuǎn)角度(俯角)θ。由于光學(xué)中心的計(jì)算完全由這兩個(gè)數(shù)據(jù)及近端距固定桿的距離S(即測(cè)量保險(xiǎn)杠距固定桿的距離S0和近端距保險(xiǎn)杠距離S'相加得到,也可直接在實(shí)驗(yàn)板上測(cè)量由近端黑線到攝像頭固定桿的距離s)確定,因此要做到越精確越好。由。點(diǎn)做垂線長度為H至點(diǎn)A,做水平線AB,截取AD長為s,DB過O點(diǎn)做與垂直線成e的射線交AB于c,過D做DE垂直于OC,并使oc為DE的垂直平分線,連接BE并延長,交oc與o’,則o’為光學(xué)中心。從圖上能算得o’距底邊距離為H’,俯角不變。

        將實(shí)驗(yàn)板垂直放置,做出邊長為A1的正方形標(biāo)定區(qū)域,即圖3中的DE平面,將攝像頭水平對(duì)向?qū)嶒?yàn)板中心c,攝像頭架固定螺釘距實(shí)驗(yàn)板距離為H1。讀出標(biāo)定實(shí)驗(yàn)板上特征點(diǎn)的相應(yīng)像素點(diǎn)??梢缘玫綀D4中(X,y)與像素點(diǎn)(u,V)的關(guān)系(U為行數(shù),V為列數(shù))。

        由于實(shí)驗(yàn)平面與真實(shí)視野平面之間是純幾何關(guān)系,因此這部分轉(zhuǎn)換函數(shù)關(guān)系可以用幾何推導(dǎo)。其公式較復(fù)雜,在這里不一一列出。

        其公式最大的弊端在于有很多sin()、cos()等三角函數(shù)運(yùn)算,但單片機(jī)做這種運(yùn)算會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間,所以本應(yīng)盡量避免出現(xiàn)三角函數(shù)、開方等運(yùn)算。而且,若采用廣角鏡頭或攝像頭架得較低時(shí):B點(diǎn)將會(huì)距A點(diǎn)很遠(yuǎn)而找不到B點(diǎn)。所以該方法也不具通用性。實(shí)驗(yàn)本身也比較復(fù)雜。

        文獻(xiàn)[5]采用的實(shí)驗(yàn)方法是:事先在一塊白板上畫一系列小的正方格,正方格越小,精度越高。然后標(biāo)定中心黑粗線,用來確定賽車的擺放位置和圖像的中心。如圖s所示。之后可以直接讀出各特征點(diǎn)相應(yīng)的像素坐標(biāo),建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。

        該實(shí)驗(yàn)方案很直觀,但其操作未必簡便。因?yàn)閿z像頭視野較廣,所需矯正網(wǎng)絡(luò)也較大,在其上畫方格線很難保證絕對(duì)水平或垂直。

        文獻(xiàn)[6]根據(jù)幾何數(shù)學(xué)建模,得出攝像頭獲取圖像的成像坐標(biāo)與景物實(shí)際的世界坐標(biāo)的關(guān)系。

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