湯一平， 周靜愷， 徐海濤

(浙江工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，浙江 杭州 310023)

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一種主動式全景立體視覺傳感器設(shè)計

湯一平， 周靜愷， 徐海濤

(浙江工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，浙江 杭州 310023)

摘要:現(xiàn)有的三維激光掃描儀無法實時、全自動地計算空間三維信息，需要對獲得的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。為解決這些問題,研制了一種新型主動式全景立體視覺傳感器(ASODVS)，并且從影響ASODVS測距精度的各個因素進(jìn)行了分析。實驗結(jié)果表明：設(shè)計的ASODVS能自動、實時地進(jìn)行空間物點深度測量,并得到相應(yīng)的點云數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞：主動式全景立體視覺傳感器； 面激光發(fā)生器； 單視點； 深度測量； 三維重構(gòu)

0引言

與傳統(tǒng)的測量技術(shù)相比，三維激光掃描技術(shù)能夠快速、精確、無接觸地完成復(fù)雜表面的測量和建模[1]。但三維激光掃描儀的制造成本和維護(hù)成本十分昂貴[2]，并且需要對不同傳感器的同名特征點進(jìn)行配準(zhǔn)。由于三維激光掃描技術(shù)在不同掃描站獲得的空間三維數(shù)據(jù)分別采用各自的局部坐標(biāo)系，因此,需要將它們配準(zhǔn)到統(tǒng)一坐標(biāo)系下。任何一種拼接都可能產(chǎn)生誤差，并且還需要花費較大的計算資源[3]。

為解決上述問題，很多研究者從主動式全景立體視覺技術(shù)出發(fā)，通過集成全方位視覺傳感器和激光信息解決了傳統(tǒng)立體視覺中存在的特征點匹配問題[4～7]。視覺傳感器的全方位成像特點使得這種技術(shù)在應(yīng)用于空間三維信息測量和點云數(shù)據(jù)獲取時無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接。但是，目前這種技術(shù)最大問題是難以應(yīng)用同一傳感器對全景空間物點實現(xiàn)幾何和色彩信息的同步獲取，并且測量過程無法滿足實時性、自動化的要求。

為此，本文結(jié)合實驗室自主設(shè)計的全方位視覺傳感器(omni-directional vision sensor,ODVS)[8]和移動面激光發(fā)生器實現(xiàn)了一種新型主動式全景立體視覺傳感器(active ste-reo omni-directional vision sensor，ASODVS)，并對其精度和適用情況進(jìn)行了分析。ASODVS研究的貢獻(xiàn)在于能夠?qū)崟r獲取實際物體的幾何、顏色信息，從視頻信號獲取源上解決計算機(jī)視覺測量領(lǐng)域中的準(zhǔn)確性、實時性及魯棒性等方面的問題。

1ASODVS的設(shè)計

1.1設(shè)計原理

主動式全景立體視覺技術(shù)通常涉及四個坐標(biāo)系：全景攝像機(jī)坐標(biāo)系(camera coordinate system,CCS)、世界坐標(biāo)系(global coordinate system,GCS)、移動面激光發(fā)生器坐標(biāo)系，即掃描坐標(biāo)系(scan coordinate system,SCS)和數(shù)字化圖像平面坐標(biāo)系(image coordinate system,ICS)。大多數(shù)情況下，激光發(fā)生器、被測物和攝像機(jī)均處于不同的空間位置，因此,四個坐標(biāo)系不能構(gòu)成簡單的關(guān)系，這樣就使得測量時需要對坐標(biāo)系進(jìn)行配準(zhǔn)和轉(zhuǎn)換。坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換不僅會增大計算復(fù)雜度，也會降低測量數(shù)據(jù)的精度和魯棒性。

為了解決這個問題，ASODVS在設(shè)計時充分利用ODVS的單視點特性[8]，以單視點在水平地面的投影點上為原點建立GCS，并且使ODVS的軸心和帶動移動面激光發(fā)生器移動的螺桿軸心完全重合。使得GCS,CCS和SCS在垂直方向上構(gòu)成直接關(guān)系重合。如圖1所示，SCS與CCS的XOY平面互相平行，并在Z軸方向上相距h(Z)，h(Z)的值通過估計激光發(fā)生器的移動速度和時間得到[9]。

ASODVS的設(shè)計降低了計算的復(fù)雜程度、提高了檢測精度和魯棒性。

圖1　ASODVS各個坐標(biāo)系之間的關(guān)系Fig 1　Relationship between coordinate systems of ASODVS

1.2硬件組成

ASODVS由移動面激光發(fā)生器和ODVS構(gòu)成，系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。為了與ODVS的全方位成像特點相匹配，移動面激光發(fā)生器由四個相隔90°的綠色線激光組成，其發(fā)射出的激光能夠覆蓋空間水平面的360°范圍。通過步進(jìn)電機(jī)的轉(zhuǎn)動使得移動面激光發(fā)生器上下運動從而掃描場景，電機(jī)由型號為M542(4.2A,50 V)的驅(qū)動器驅(qū)動。四個綠色線激光發(fā)生器的型號為FU53212L10—BD22，波長為532 nm，形成的光斑模式為一字線狀，功率為10 mW。

圖2　ASODVS硬件結(jié)構(gòu)圖Fig 2　Hardware structure of ASODVS

2ASODVS測距原理

ASODVS在進(jìn)行空間點三維測距時采用了三角測距原理[10]，相比于其他激光測距原理，三角測距法的激光掃描效率更高，并且系統(tǒng)復(fù)雜度更低。

ASODVS在進(jìn)行空間三維信息測量時，啟動移動面激光發(fā)生器并對場景進(jìn)行掃描，同時獲得一系列帶有激光信息的全景圖像。通過對全景圖像中的激光點進(jìn)行解析[9]能夠獲得相應(yīng)的入射角α和方位角β，根據(jù)式(1)、式(2)和式(3)可以計算該點的三維坐標(biāo)值，如圖3所示。在空間三維坐標(biāo)計算的同時，ASODVS能夠根據(jù)全景圖像得到對應(yīng)點的顏色信息，實現(xiàn)空間點幾何信息和顏色信息的同步獲取。ODVS的具體標(biāo)定方法參考文獻(xiàn)[11]，標(biāo)定結(jié)果如表1所示。

表1　ODVS的標(biāo)定結(jié)果

(1)

(2)

式中‖u″‖為成像平面上的點到平面中心的距離,α0,α2為ODVS的標(biāo)定參數(shù)，h(Z)為W點到視點Om的垂直距離，稱為基線距，rw為W到Om的距離，βw為W相對于Om的方位角，αw為W相對于Om的入射角。空間點三維坐標(biāo)分別為

(3)

其中，α為入射角，r為空間某一點與坐標(biāo)原點之間的深度值，β角為水平面與X軸正向的夾角，即全方位圖像上對應(yīng)像素點的方位角。

圖3　三維坐標(biāo)的計算Fig 3　Calculation of 3D coordinates

3實驗研究

為驗證ASODVS空間三維坐標(biāo)計算的準(zhǔn)確性，將其放置在一個大小約為25 m2的場景內(nèi)進(jìn)行測距。表2為測得的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)繪制的誤差曲線如圖4所示。由圖可知，空間點到單視點的距離最大測量誤差在3 %以內(nèi)。應(yīng)用ASODVS在圖5所示場景中掃描可得如圖6所示三維點云模型。

3.1基線距對測距誤差的影響

對式(1)中的基線距h求偏微分可得到

(4)

表2　距離估算數(shù)據(jù)

圖4　距離誤差與方位角的關(guān)系曲線Fig 4　Curve of relationship between distance error and azimuth angle

圖5　十個測距位置Fig 5　Ten ranging positions

圖6　場景的三維點云Fig 6　3D points cloud of scene

由公式可知，入射角α越大，φh的值越大，即基線距誤差對測距誤差的影響越大。

3.2入射角對測距誤差的影響

對式(1)中的入射角α求偏微分可得到

(5)

式中φα為測量誤差對入射角的敏感系數(shù)，其與入射角和測量距離的關(guān)系曲線如圖7所示。當(dāng)測量距離r和入射角α越大時，φα的值越大。當(dāng)入射角接近90°時，入射角誤差對測距誤差的影響非常大。

圖7　φα關(guān)系曲線Fig 7　φα relationship curve

3.3圖像分辨率對測距誤差的影響

完成ODVS的標(biāo)定之后，空間某一點相對于單視點Om的入射角α可以通過式(6)進(jìn)行計算

(6)

將式(6)代入式(5)，并將|u″‖記為u可以得到式(7)

(7)

其中，a0,…,aN為ODVS的標(biāo)定參數(shù)，并且a4,…,aN近似為0。

因此,入射角對的變化關(guān)系可以用式(8)計算，對式(8)進(jìn)一步處理可得到式(9)

(8)

(9)

式中φu為測量誤差對像素距離的敏感系數(shù)。圖8為φu與r和u的關(guān)系曲線，當(dāng)估算距離越大，像素距離越小時，φu越大。由于像素距離u的值可以反映圖像的分辨率，因此，當(dāng)估算距離r不變時，圖像分辨率越高，φu越小，即像素誤差對距離測量誤差的影響越小。

圖8　φu關(guān)系曲線Fig 8　φu relationship curve

4結(jié)論

本文設(shè)計的ASODVS能夠?qū)崟r、快速、準(zhǔn)確地計算場景的空間三維坐標(biāo)，并同時得到點云對應(yīng)的顏色信息。通過上述精度分析可知，從以下三個方面改進(jìn)ASODVS可以提高三維測量的精度:

1)提高h(yuǎn)的精度:系統(tǒng)通過估算電機(jī)的運動速度和運動時間來得到h值，如果采用位移傳感器直接實時獲取激光光源的移動距離，可以進(jìn)一步提高三維測量精度。

2)增大圖像分辨率:增大圖像分辨率可以從硬件和軟件兩方面進(jìn)行改進(jìn)。在硬件方面，本文的ODVS分辨率為1280像素×720像素，可以采用更高分辨率的成像芯片。在軟件實現(xiàn)方面，可以通過對圖像進(jìn)行超分辨率重構(gòu)的方式提高分辨率。

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Design of an active stereo omni-directional vision sensor

TANG Yi-ping, ZHOU Jing-kai, XU Hai-tao

(College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China)

Abstract:Existing three-dimensional laser scanners cannot calculate three-dimensional information in real-time and automatically,and data registration is essential after acquisition of points cloud.In order to solve these problems,a new kind of active stereo omni-directional vision sensor(ASODVS)is developed,and factors influence ranging precision are also analyzed.Experimental results demonstrate that the proposed ASODVS system can automatically measure 3D panorama space in real-time,and corresponding points cloud datas will also be acquired.

Key words:active stereo omni-directional vision sensor(ASODVS); planar laser generator; single view point; depth measurements; 3D reconstruction

DOI:10.13873/J.1000—9787(2016)02—0109—04

收稿日期：2015—05—19

中圖分類號：TP 391

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1000—9787(2016)02—0109—04

作者簡介:

湯一平(1956-)，男，浙江杭州人，博士，教授，研究領(lǐng)域為計算機(jī)視覺、全方位視覺傳感器、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。