許林 時(shí)建奇

摘 要：針對(duì)基于圓特征視覺(jué)測(cè)量算法解的二義性消除問(wèn)題，以及單PMD相機(jī)分辨率過(guò)低，特征點(diǎn)難以提取問(wèn)題，提出一種基于高分辨率RGB相機(jī)和PMD 3D相機(jī)融合的基于空間圓目標(biāo)的非合作目標(biāo)位姿測(cè)量方法，并構(gòu)建測(cè)量系統(tǒng)軟件對(duì)實(shí)物模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。首先，通過(guò)兩個(gè)相機(jī)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，利用配準(zhǔn)后距離數(shù)據(jù)提高橢圓檢測(cè)速度和精度，隨后通過(guò)PMD獲取的場(chǎng)景深度數(shù)據(jù)去除二義解，最終得到空間圓目標(biāo)準(zhǔn)確位姿數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，此方法能夠快速有效求解目標(biāo)位姿。

關(guān)鍵詞：非合作；位姿測(cè)量；2D/3D融合；圓特征

1 位姿測(cè)量系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)組成

作為一類基于TOF（Time-of-Flight）技術(shù)的3D相機(jī)，PMD是一種新型的、小型化立體成像設(shè)備，無(wú)需掃描便可實(shí)時(shí)高效的捕捉動(dòng)態(tài)目標(biāo)的幅度信息、距離信息和灰度信息。

為了便于分析和系統(tǒng)歸一化測(cè)量，參考相機(jī)小孔成像模型，就實(shí)驗(yàn)測(cè)量系統(tǒng)建立如圖2-11所示坐標(biāo)系，2D相機(jī)、PMD相機(jī)坐標(biāo)系和物體坐標(biāo)系，以及像平面坐標(biāo)系和：

（1）、相機(jī)坐標(biāo)系：為RGB相機(jī)的投影變換透鏡平面和相機(jī)光軸的交點(diǎn)，軸和像平面垂直，軸和軸分別與成像平面平行，且與和軸平行同向，符合右手坐標(biāo)系關(guān)系。PMD相機(jī)坐標(biāo)系構(gòu)建方法相同。

（2）、像平面坐標(biāo)系：為成像平面和相機(jī)光軸的交點(diǎn)，可通過(guò)相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定獲取準(zhǔn)確位置。建立右手直角坐標(biāo)系，和軸分別與成像平面水平和垂直方向平行，方向?yàn)檠毓廨S正方向觀察，從左上到右下。通過(guò)同樣的方法為PMD相機(jī)構(gòu)建坐標(biāo)系。

（3）、物體坐標(biāo)系：以空間圓平面為依托，以其法向量構(gòu)建軸，取圓平面任意半徑射線作為軸方向，根據(jù)右手準(zhǔn)則，求的，至此構(gòu)建完成物體坐標(biāo)。

1.2 位姿測(cè)量系統(tǒng)流程

主要步驟如下：

（1）圖像采集：利用RGB相機(jī)和PMD相機(jī)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行圖像采集，獲取高分辨率的RGB圖像和PMD灰度圖像、深度數(shù)據(jù)。

（2）圖像配準(zhǔn)融合：分別對(duì)PMD和RGB相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，獲取兩相機(jī)坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系，配準(zhǔn)圖像；規(guī)避傳統(tǒng)融合圖像方法，這里采用信息部分融合方法，使得2D圖像與深度數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)。

（3）橢圓特征提取擬合：通過(guò)針對(duì)具體實(shí)驗(yàn)環(huán)境，專門(mén)設(shè)計(jì)的橢圓提取算法，實(shí)現(xiàn)橢圓快速檢測(cè)提取擬合。

（4）位姿求解和二義性消除：通過(guò)深度數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)圓半徑R，可通過(guò)文獻(xiàn)[4][5]算法求取位姿得到兩個(gè)解，通過(guò)深度數(shù)據(jù)確定的圓面特征空間法向量，去除二義解。

圖1 測(cè)量系統(tǒng)坐標(biāo)系的定義

2、基于幾何投影成像關(guān)系的2D/3D圖像快速配準(zhǔn)融合

假設(shè)任意點(diǎn)P在2D相機(jī)和PMD相機(jī)的像點(diǎn)分別為Pi和Pj，為了實(shí)現(xiàn)2D相機(jī)和PMD相機(jī)的配準(zhǔn)，即確定以下函數(shù)關(guān)系：

考慮到PMD相機(jī)深度圖像分辨率較低，在提取特征點(diǎn)時(shí)可能失效，對(duì)傳統(tǒng)的基于特征點(diǎn)提取和搜索匹配點(diǎn)方式的配準(zhǔn)方法不再適用[6][7]。為了實(shí)現(xiàn)此類不同分辨率、不同類型數(shù)據(jù)圖像的快速配準(zhǔn)，本文建立了基于幾何投影成像關(guān)系圖像配準(zhǔn)模型。

如圖1所示，通過(guò)PMD相機(jī)可以獲取目標(biāo)深度信息d2P，P點(diǎn)在的坐標(biāo)為（X2P，Y2P，Z2P），則：

進(jìn)而得到PMD和RGB相機(jī)坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系：

通過(guò)式（4）和（6）可以的到2D圖像和PMD圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系，完成距離圖像一對(duì)多的配準(zhǔn)融合結(jié)果。因此，在RGB坐標(biāo)系下橢圓擬合可以方便獲得其在PMD相機(jī)坐標(biāo)系下方程，利用深度數(shù)據(jù)重構(gòu)空間圓，可以快速消除二義解。

3 系統(tǒng)軟件和實(shí)驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)本文的設(shè)計(jì)的測(cè)量系統(tǒng)，采用PMD[vision]? CamCube 2.0（該相機(jī)分辨率為204*204），大恒圖像公司的DV-SV1421FC RGB相機(jī)（分辨率為1392*1040），進(jìn)行實(shí)物模型精度測(cè)量實(shí)驗(yàn)。表1表示Y軸依次單軸旋轉(zhuǎn)時(shí)的位姿測(cè)量結(jié)果。結(jié)果表明正方向偏航存在系統(tǒng)誤差，鑒于實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)模型噪聲復(fù)雜，反光強(qiáng)烈，精度受橢圓檢測(cè)結(jié)果限制，基本達(dá)到設(shè)計(jì)要求。

4 結(jié)論

本文討論了非合作圓特征近距離中2D/3D融合的相對(duì)位姿測(cè)量問(wèn)題，給出了利用空間圓特征信息，通過(guò)PMD相機(jī)和2D相機(jī)快速配準(zhǔn)融合實(shí)現(xiàn)非合作目標(biāo)位姿參數(shù)測(cè)量，保證了測(cè)量結(jié)果的精度和提高算法實(shí)時(shí)性。通過(guò)C++程序?qū)崿F(xiàn)了位姿測(cè)量軟件系統(tǒng)，完成數(shù)據(jù)采集和位姿測(cè)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的旋轉(zhuǎn)測(cè)量誤差較小，平動(dòng)測(cè)量偏差毫米級(jí)別，測(cè)量速度快，測(cè)量系統(tǒng)能夠有效的測(cè)量目標(biāo)模型位姿。