梅妍玭，傅 榮

(1.揚(yáng)州市職業(yè)大學(xué) 電子工程學(xué)院，江蘇 揚(yáng)州 225009；2.中國船舶重工集團(tuán)公司第七二三研究所，江蘇 揚(yáng)州 225001)

1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境

1.1 Micro Python語言

Python是一款比較容易上手的腳本語言，而且有強(qiáng)大的社區(qū)支持，一些非計算機(jī)專業(yè)領(lǐng)域的人都選擇它作為入門語言。遺憾的是，它不能實現(xiàn)一些非常底層的操控，所以在硬件領(lǐng)域并不起眼。Micro Python是一個Python 3的精簡和高效的實現(xiàn)編程語言，它包含了Python標(biāo)準(zhǔn)庫的一個小子集，同時優(yōu)化了在微控制器和受限環(huán)境中的運行。借助Micro Python，用戶完全可以通過Python腳本語言實現(xiàn)硬件底層的訪問和控制，如控制LED燈泡、LCD顯示器、讀取電壓、控制電動機(jī)和訪問SD卡等。

1.2 OpenMV模塊

OpenMV是一個基于STM32F765VI ARM Cortex M7處理器的單片機(jī)和OV2640圖像傳感器的開源型微型機(jī)器視覺模塊。OpenMV模塊上搭載了一個Micro Python解釋器，使用Python腳本語言編程來實現(xiàn)一系列功能，包括IO端口的控制、讀取文件系統(tǒng)等基礎(chǔ)功能，也可以實現(xiàn)人臉檢測及跟蹤、關(guān)鍵點提取和顏色跟蹤等功能[1]。

2 AprilTag標(biāo)記跟蹤

2.1 AprilTag標(biāo)記簡介

AprilTag是一個視覺基準(zhǔn)系統(tǒng)，可用于各種任務(wù)，包括AR、機(jī)器人和相機(jī)校準(zhǔn)。Tag圖表可以直接用打印機(jī)打印出來，而AprilTag檢測程序可以計算相對于相機(jī)的精確3D位置、方向和ID。Tag標(biāo)記如圖1所示，從左到右分別是Tag36h11、Tag25h9和Tag16h5[2]。簡單來說，只要把這個Tag標(biāo)記貼到目標(biāo)上，就可以在OpenMV模塊上識別出該標(biāo)簽的3D位置和ID。

圖1 Tag標(biāo)記

2.2 AprilTag的種類

AprilTag的種類叫家族(family)，包括如下幾種：Tag16H5中的0～29號、Tag25H7中的0～241號、Tag25H9中的0～34號、Tag36H10中的0～2319號、Tag36h11中的0～586號和 ARTOOLKIT中的0～511號。每個家族的標(biāo)記都有對應(yīng)的ID，如TAG16H5家族有30個標(biāo)記，每一個都有對應(yīng)的ID，從0～29號。而不同家族之間的區(qū)別，如TAG16H5的有效區(qū)域是4×4個方塊，它比TAG36H11(有效區(qū)域為6×6個方塊)看得更遠(yuǎn)；但是TAG16H5的錯誤率比TAG36H11高很多，因為TAG36H11的校驗信息多。通常情況下，我們一般使用TAG36H11。

2.3 AprilTag標(biāo)記的3D定位功能

AprilTag標(biāo)記具有3D定位功能，通過攝像頭讀取AprilTag標(biāo)記可以得知，Tag的空間位置一共有6個自由度，包括3個位置和3個角度。在串口輸出為6個變量，Tx、Ty、Tz為空間的3個位置量，Rx、Ry、Rz為3個旋轉(zhuǎn)量，如圖2所示[3]。

圖2 AprilTag標(biāo)記得到的3D數(shù)值

2.4 AprilTag標(biāo)記的制作

AprilTag標(biāo)記可以在網(wǎng)絡(luò)上下載，也可以直接從OpenMV模塊的IDE里生成(見圖3)。具體步驟如下： 首先，在菜單的“工具→Machine Vision→AprilTag Generate”中選擇family，推薦使用TAG36H11；然后，填寫需要生成的個數(shù)，比如需要10個，就生成ID為0～9的圖片(見圖4)；再選擇圖片存放的文件夾，就會在該文件夾中生成AprilTag標(biāo)記圖片；最后，把這個圖片用打印機(jī)打印出來，若直接使用屏幕，則會反光影響判斷的準(zhǔn)確度。

圖3 AprilTag標(biāo)記的制作

圖4 生成AprilTag標(biāo)記

3 基于Python語言軟件程序編寫[4]

Python語言編寫的軟件程序流程圖如圖5所示，首先初始化攝像頭的感光元件，設(shè)置從攝像頭獲取的圖片格式為RGB565(彩色圖像，每個像素16 bit)，設(shè)置圖像的大小為QQVGA格式(160×120)，跳過10張圖像，等待感光元件變穩(wěn)定，讀取圖像中的AprilTag標(biāo)記，得到X、Y、Z軸的距離以及與X、Y、Z軸的夾角[5]。

圖5 程序流程圖

4 測試結(jié)果

4.1 AprilTAG標(biāo)記獲取數(shù)據(jù)

這里輸出的姿態(tài)的單位是弧度，可以轉(zhuǎn)換成角度，但是位置的單位是和圖片的大小有關(guān)，需要等比例換算，讀到的X軸距離f_x 是X軸的像素為單位的焦距。對于標(biāo)準(zhǔn)的OpenMV，應(yīng)該等于2.8/3.984×656，這個值是用毫米為單位的焦距除以X方向的感光元件的長度，乘以X方向的感光元件的像素(以O(shè)V7725為例)。讀到的Y軸距離f_y 是Y軸的像素為單位的焦距。對于標(biāo)準(zhǔn)的OpenMV，應(yīng)該等于2.8/2.952×488，這個值是用毫米為單位的焦距除以Y方向的感光元件的長度，乘以Y方向的感光元件的像素(以O(shè)V7725為例)。

攝像頭檢測到AprilTag標(biāo)記如圖6所示，檢測到的數(shù)據(jù)結(jié)果如圖7所示。由圖7可以看到，能夠識別出ID(25)，位置Tx、Ty、Tz，旋轉(zhuǎn)的角度Rx、Ry、Rz。

圖6 攝像頭檢測到AprilTag標(biāo)記

圖7 3D數(shù)據(jù)

4.2 試驗數(shù)據(jù)

用一個2 cm×2 cm的AprilTag標(biāo)記檢測，Tz軸得到的數(shù)據(jù)見表1。

表1 2 cm×2 cm AprilTag標(biāo)記試驗檢測數(shù)據(jù)

4.3 試驗結(jié)果分析

2 cm×2 cm的AprilTag標(biāo)記測距在7.5～10 cm處檢測最為精確，精確度極高，只是受攝像頭像素限制，需要整個標(biāo)記進(jìn)入攝像頭的鏡頭方能正確識別，在不同的機(jī)器視覺測距場合需要選擇合適的AprilTag標(biāo)記尺寸。

[1] 潘麗靜, 張虹波, 周婷婷. 全自動模擬目標(biāo)搜救系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 電腦知識與技術(shù), 2016, 12(28):178-180.

[2] 段建民, 石慧, 戰(zhàn)宇辰. 基于機(jī)器視覺篩選GPS衛(wèi)星信號的無人駕駛汽車組合導(dǎo)航方法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用, 2016, 42(1):111-114.

[3] 周艷聰, 董永峰, 王安娜,等. 新的室內(nèi)移動機(jī)器人自定位方法[J]. 計算機(jī)應(yīng)用, 2015, 35(2):585-589.

[4] Magnus Lie Hetland, Python基礎(chǔ)教程[M]. 2版. 司維,曾軍崴,譚穎華,譯.北京:人民郵電出版社,2014.

[5] Wei W, Li Y, Wang M, et al. Research on number-plate recognition based on neural networks[C]// Proceedings of Neural Networks for Signal Processing XI,2001. Piscataway:IEEE Press, 2001.