基于机器视觉的三维姿态和位置测量

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3.0 陈辉 2024-11-19 5 4 4.83MB 58 页 15积分

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摘要

双目立体视觉系统采用两个摄像机模拟生物视觉感知外界环境，是计算机视觉

中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一。虽然目前计算机

视觉不能具备像生物那样高效、灵活的视觉。但是计算机视觉也具有自身的特点，

其可以在获取生物视觉无法适应或到达环境的信息，可以长时间不间断工作。对

计算机视觉的研究需要建立一个合理的成像模型，以及反投影模型，将二维的图

像信息转化为三维的空间信息。

计算机视觉的关键与核心技术包括图像处理、摄像机标定和投影的逆计算。本

文针对计算机视觉的技术特点，结合宇航员的空间定位和速度检测的实际项目，

研究了双目立体视觉系统中的特征提取、摄像机标定算法、反投影和欧拉角计算

等问题。

论文首先介绍了摄像机标定算法的分类、理想的针孔摄像机数学模型以及带畸

变的数学模型。其次，论文讨论了二维空间中圆形的检测算法，比较了 Hough 变

换和随机 Hough 变换的优缺点，结合实际情况提出了改进的运动估计算法与随机

Hough 变换相结合的圆检测算法，实验证明了该算法能高效检测出视频流中的圆

形，并得到圆心在视频流中的像素变化及圆心在像素坐标下的像素运动轨迹。再

次，论文介绍了隐性直接线性变换的摄像机标定算法，该算法不求解摄像机的内

外参数，只计算三维空间到二维空间的转换矩阵。紧接着，论文介绍了双目立体

视觉的反投影数学模型，并将标定得到的转换矩阵带入模型中得到了反投影方程。

通过这个数学模型得到了二维空间与三维空间的转换关系，将圆心的像素坐标转

换为人为定义的空间坐标系下的三维坐标，进一步的通过圆心三维坐标计算出了

圆心的在空间中的运动速度。实验给出了空间定位和速度计算的结果，并将计算

的速度与多普勒激光干涉测量的圆心的速度对比，两速度的均方根(RMS)值为

0.0022m/s，证明了论文的空间定位和速度计算的准确性。最后，论文从实验室的

数据分析了宇航员在抛物线实验中运动的过程中有旋转的情况，详细讨论了从旋

转矩阵计算欧拉角的所有解的情况。实验选取了包括圆心在内的宇航员后背上的 6

个点并计算了每三个点一组的欧拉角，实验结果说明了在实验过程中，宇航员的

身体在运动的过程中发生了旋转。

论文介绍了各个关键技术的相关理论并结合实验通过软件编程得到了相应的

数据，数据分析验证了论文所提方案的可行性和实际的应用价值。

关键词：摄像机标定空间定位欧拉角微重力

ABSTRACT

Binocular stereo vision system uses two cameras simulating biological visual to

percept the external environment. As an important branch of computer vision, binocular

stereo vision system has been the focus of the study. Although computer vision could

not have done as efficient and flexible as biology visual, it owns its own characteristics.

It has the access to obtaining the information that biology visual is unable to reach and

making it work constantly. A reasonable imaging model and the back-projection model

are needed to be established to turn the two-dimensional image information into

three-dimensional spatial information.

The core technologies of computer vision include image processing, camera

calibration and projection of the inverse calculation. Based on the technical features of

computer vision and combined with spatial orientation of astronauts and the actual

project speed testing, this paper probes into the study of the binocular stereo vision

system, feature extraction, camera calibration algorithms, back-projection and Euler

angle calculation and so on.

This paper firstly describes the classification of the camera calibration algorithm,

the ideal pinhole camera model, as well as with a distortion of the mathematical model.

Secondly, the paper discusses the circular detection algorithm in two-dimensional space,

compares the advantages and disadvantages of randomized Hough transform and Hough

transform and proposes an improved motion estimation algorithm and a circle detection

algorithm combined with the randomized Hough transform. The experimental results

show that the algorithm can efficiently detect the video stream in the round, and get

pixel changes of the core of the circle in the video stream and the pixel trajectories of

the core of the circle in pixel coordinates. This paper then introduces the camera

calibration algorithm of the hidden direct linear transformation, which does not solve

the internal and external camera parameters, but calculates the transformation matrix of

three-dimensional space to two-dimensional space. In addition, it describes the

back-projection model in the binocular stereo vision, and obtains the back-projection

equation by putting conversion matrix into the calibration model. The mathematical

model leads to the transform relationship between two-dimensional space and

three-dimensional space, the pixel coordinates of the core of a circle into man-made

space coordinate system defined by three-dimensional coordinates, and further works

out the speed of the core of a circle in space velocity though three-dimensional

coordinates. The experiment presents the results of spatial location and speed

calculation and makes comparison between the given speed and the speed of core of the

circle by Doppler laser interferometer measurement (two speed RMS value of 0.0022m

/s), and proves the accuracy of the spatial location and speed calculation in the paper.

Finally, based on the experiments data, the paper analyses the rotation of the astronauts

in the parabolic movement and elaborates in details all results of Euler angles from

rotation matrix. In the experiment, six points in the astronaut’s back, including the

center of the circle, are selected and the Euler angles are worked out with three points

being a group. The experimental results show that the rotation occurs in the astronaut's

body movements.

In conclusion, this paper introduces some theories related to the key technologies and

draws the corresponding data based on experiment with software programming. What’s

more, the data analysis verifies the feasibility of the proposed scheme of the paper and

the actual value of application.

Keywords: Camera Calibration, Spatial Orientation, Euler Angles,

Microgravity

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 .......................................................... 1

§1.1 概论 ....................................................... 1

§1.2 失重条件下人体体重检测的现状 ............................... 2

§1.3 论文研究背景 ............................................... 4

§1.3.1 课题的来源及研究内容 .................................. 4

§1.3.2 论文安排 .............................................. 4

第二章摄像机标定原理及方法 .......................................... 6

§2.1 摄像机标定的分类 ........................................... 6

§2.1.1. 根据是否需要标定物可分为传统标定方法和自标定方法 ..... 6

§2.1.2. 根据标定模型可分为线性标定和非线性标定 ............... 7

§2.1.3. 根据标定块可以分为立体标定和平面标定 ................. 7

§2.1.4. 从摄像机的使用个数上分为单目和多目摄像机标定 ......... 7

§2.1.5. 从求解参数的结果看可分为显性和隐行标定 ............... 7

§2.2 摄像机标定模型 ............................................. 8

§2.2.1 坐标系 ................................................ 8

§2.2.2 针孔模型 .............................................. 9

§2.2.3 畸变模型 ............................................. 12

§2.3 抛物线飞行实验 ............................................ 13

§2.2 本章小结 .................................................. 14

第三章特征提取与追踪 ............................................... 15

§3.1 Hough 变换以及随机 Hough 变换 ............................... 15

§3.1.1 Hough 变换原理 ........................................... 15

§3.1.2 随机 Hough 变换 ....................................... 16

§3.1.3 实验及结果 ........................................... 17

§3.2 运动估计 .................................................. 20

§3.2.1 帧插法 ............................................... 21

§3.2.2 实验结果 ............................................. 24

§3.3 本章小结 .................................................. 26

第四章运动物体三维坐标和运动速度 ................................... 27

§4.1 DLT 摄像机标定算法 ......................................... 27

§4.2 双目立体视觉系统的反投影数学模型 .......................... 28

§4.3 运动物体的三维空间坐标运动速度计算 ........................ 29

§4.3.1 运动物体三维空间计算 ................................. 29

§4.3.2 运动物体速度计算及精度分析 ........................... 32

§4.4 本章小结 .................................................. 34

第五章刚体旋转度 ................................................... 35

§5.1 刚体运动 .................................................. 35

§5.2 欧拉角表示法及其性质 ...................................... 36

§5.3 求解欧拉角 ................................................ 38

§5.4 实验结果与分析 ............................................ 40

§5.5 本章小结 .................................................. 46

第六章总结和展望 ................................................... 47

§6.1 论文工作总结 .............................................. 47

§6.2 进一步的研究工作 .......................................... 48

参考文献 ............................................................ 49

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ...................... 54

致谢 ................................................................ 55

第一章绪论

§1.1 概论

计算机视觉的研究目的是让计算机从摄像机获得的二维信息中获得物理空间

的三维信息。人类对外界的感知 80%是通过视觉系统，俗话说“百闻不如一见”，

说明了人类对视觉系统的依赖和对视觉系统的信任。因此如何让计算机像人类的

视觉系统那样高效感知外部世界是非常有意义的。

80 年代 Marr 从视觉计算理论出发，提出了一个目前较为完善的计算机视觉理

论框架[1,2]。

图1-1：Marr 视觉理论框架

上图中，要素图主要是由图像中的点、线、曲线、纹理等几何特征构成。2.5D 描

述即为二维半描述，这个是一种概念性的说法，意思是部分的、不完整的三维信

息描述，例如用计算机重构三维物体在以观察者为中心的坐标下的形状与位置。

3D 描述是指计算机通过二维图像能够完整的描述物体在某个特定的坐标系下的的

三维信息并对其能区分识别等[1]。

双目立体视觉测量技术是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研

究的重点和热点之一。由于其近似于人眼视觉系统，具有较高的测量精度和速度，

并具有结构简单，便于使用等优点，所以被广泛应用于工业检测、物体识别、工

件定位、机器人自动导引等诸多领域。近年来许多学者对此进行了大量的研究工

作。其中大量的工作集中在对视觉测量系统的数学模型、系统的定标方法以及目

标特征点比配算法的研究上[1,3]，而对视觉测量系统的如何应用于微重力情况下的

三维姿态检测的问题却很少。相对于传统的物理测量手段，双目立体视觉测量技

术具有如下显著的优点：（1）不受重力影响，它与摄像机所在空间坐标系和投影

关系有关，不考虑目标的受力情况。（2）操作简单、成本低、实时性强。两台 CCD

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摘要：

摘要双目立体视觉系统采用两个摄像机模拟生物视觉感知外界环境，是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一。虽然目前计算机视觉不能具备像生物那样高效、灵活的视觉。但是计算机视觉也具有自身的特点，其可以在获取生物视觉无法适应或到达环境的信息，可以长时间不间断工作。对计算机视觉的研究需要建立一个合理的成像模型，以及反投影模型，将二维的图像信息转化为三维的空间信息。计算机视觉的关键与核心技术包括图像处理、摄像机标定和投影的逆计算。本文针对计算机视觉的技术特点，结合宇航员的空间定位和速度检测的实际项目，研究了双目立体视觉系统中的特征提取、摄像机标定算法、反投影和欧拉角计算等问题。论...

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