一种单目视觉实时定位的方法

摘要

本发明涉及一种单目视觉实时定位的方法。本发明首先对摄像头进行标定，以获取内参数矩阵。然后标定好摄像头后，根据基本的小孔成像原理，通过几何变换求解出需要测量的地面指定点到参考点的距离和向量与小车中心线的角度。本发明在一般的几何换算定位基础上，考虑到摄像头主点一般不在图像中心，进行了几何修正，提高了测量精度。

主权项

一种单目视觉实时定位的方法，其特征在于：将广角摄像头固定在一辆小车上，让摄像头以一定的俯角朝下，确定测量摄像头到地面的高度h，小车的长度l，摄像头俯仰角γ₀，小车正前方的参考点M到小车的距离D，以及摄像头的水平视角2α和垂直视角2β；在获取以上参数后，设摄像头拍摄的图片大小H×W，目标P点在图像中为p，参考点M在图像中为m，摄像头光轴与地面交点G在图像中为主点g，采用如下步骤标定摄像头，以获取内参数矩阵R：第一步，制作标定板；打印出7×8正方形黑白格标定模版，将其固定在一个平整的方形板上，测量任意一个方形格的长度l₁；第二步，标定摄像头按不同的方位摆放标定板，保证摄像头把全部的方形格都拍到，得到N张图像；用Matlab标定工具箱载入全部的图像，输入l₁的大小，标定摄像头；最后得到摄像头内参数矩阵R，其中R包括主点图像平面坐标(c_x,c_y)，以及摄像头的x轴方向的焦距f_x与y轴方向的焦距f_y；标定好摄像头后，根据基本的小孔成像原理，通过几何变换求解出需要测量的地面指定点P到参考点M的距离D₁和向量与小车中心线的角度angle，具体求解方案如下：第一步：建立P点和M点，以及交点G的二维坐标计算式，具体是：以G为原点，Y轴为光轴的投影线，X轴垂直Y轴以小车右侧为正，建立直角坐标系XGY；根据简单的几何变换，得出地面上任何一点i在此坐标下的坐标：$\left\{\begin{array}{c}{Y}_i=\frac{h·k_1·v·(1+k_2^2)}{1-k_1·k_2·v}\\ X_i=\frac{(\mathrm{UG}+Y_i)·u}{\mathrm{UG}}·k_3·k_4\end{array}\right.---\left(1\right)$其中，v＝(v_g‑v_i)，u＝(u_i‑u_g)，v_g为主点g的图像坐标y值，v_i为i点的图像坐标y值；u_g为主点g的图像坐标x值，u_i为i点的图像坐标x值；k₂＝tan(γ₀)，$k_3=\frac{h}{\cos \left({\gamma }_0\right)},k_4=\frac{2·\tan \left({\beta }_0\right)}{W},$其中，α₀为点i的摄像头水平视角分量，β₀为i的摄像头垂直视角分量；这样，根据这个公式算出P点和M点以及G的坐标分别为(X_P,Y_P)，(X_M,Y_M)，(0,0)；第二步：分别计算P点和M点的摄像头视角分量，具体是：假定地平面是平整的，以保证测量的点是二维的；假设P点的图像坐标为p(u_p,v_p)，M点的图像坐标为m(u_m,v_m)；根据如下的式子计算任意点i的摄像头水平视角分量β₀和垂直视角分量α₀；若u_i＞c_x且v_i＞c_y，则${\alpha }_0={\tan }^{-1}\left(\frac{v_i}{f_y}\right),{\beta }_0={\tan }^{-1}\left(\frac{W-u_i}{f_x}\right);$若u_i＜c_x且v_i＞c_y，则${\alpha }_0={\tan }^{-1}\left(\frac{v_i}{f_y}\right),{\beta }_0={\tan }^{-1}\left(\frac{u_i}{f_x}\right);$若u_i＜c_x且v_i＜c_y，则${\alpha }_0={\tan }^{-1}\left(\frac{H-v_i}{f_y}\right),{\beta }_0={\tan }^{-1}\left(\frac{u_i}{f_x}\right);$若u_i＞c_x且v_i＜c_y，则${\alpha }_0={\tan }^{-1}\left(\frac{H-v_i}{f_y}\right),{\beta }_0={\tan }^{-1}\left(\frac{W-u_i}{f_x}\right);$其中，(u_i,v_i)为i点的图像坐标，分别带入P点和M点的图像坐标即可得到各自的两个分量值；其中g'为理想的主点位置，g为真实主点位置；这样将两个点各自得到的α₀、β₀值分别带入第一步得到的坐标计算式即可得出真实的坐标(X_P,Y_P)、(X_M,Y_M)；第三步：计算P点到M点的距离和向量与小车中心线的角度用勾股定理求出两点之间的距离向量与小车中心线的角度求解具体如下：若u_p＜c_x，则angle＝angle1+angle2；若u_p＞u_m，则angle＝angle1‑angle2；若u_p＞＝c_x且u_p＜＝u_m，则angle＝angle2‑angle1；其中，angle1为向量在XGY坐标系下相对于Y轴的夹角，即ΔXGM的夹角∠XGM，通过余弦定理计算；angle2为补偿角，即Y轴与车子中心线的夹角，该夹角通过测量G和M点间连线与车子中心线夹角得到，且在摄像头高度，位置，以及内参数不变的情况下这个补偿角也是不变的；最后小车到P点的距离，即为d＝D+D₁。