全景視覺環(huán)境避障測距方法研究.pdf

1、在移動機(jī)器人自主避障導(dǎo)航領(lǐng)域中，視覺傳感器在獲取周圍環(huán)境信息方面有著許多優(yōu)勢，例如，圖像信息豐富，多個視覺傳感器之間聯(lián)合工作時相互干擾較小。而相比傳統(tǒng)視覺的狹窄視場，全景視覺擁有的廣闊視野能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)視覺在視場上的缺陷。因此，全景視覺開始廣泛應(yīng)用于自主機(jī)器人導(dǎo)航、三維重構(gòu)、視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。
　　國內(nèi)外專家學(xué)者對全景視覺已經(jīng)作了許多方面的應(yīng)用研究，但是還存在許多不足。目前，絕大部分應(yīng)用于機(jī)器人避障方向的全景相機(jī)使用的平臺都是單視點(diǎn)全

2、景相機(jī)，獲得的圖像往往失真嚴(yán)重。多目全景相機(jī)可以同時獲得360度的多張圖像，并且畸變較小，而針對多目全景視覺的應(yīng)用極少。因此，尋求一種適用于多目全景相機(jī)的穩(wěn)定、有效、方便的測距方式具有重要的研究意義。
　　同時，本實(shí)驗(yàn)室在Bug避障算法已經(jīng)取得了一定的工作成績。Bug避障算法是一要求傳感器具有360度探測范圍的簡單避障算法。本實(shí)驗(yàn)室基于激光測距儀已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了非360度探測范圍的Bug避障算法，并且能以平滑的路徑繞開障礙物達(dá)到終點(diǎn)。但

3、是，由于不能得到全方位的環(huán)境信息，機(jī)器人在避障過程中需要頻繁轉(zhuǎn)向，導(dǎo)致避障效率不高。
　　因此，本文針對上述存在問題，嘗試將激光測距儀置換為360度視覺傳感器，利用全景相機(jī) Ladybug3系統(tǒng)平臺提出了一種基于單雙目結(jié)合的全景測距算法。對如何實(shí)現(xiàn)全景避障測距進(jìn)行了深入研究。為實(shí)現(xiàn)該測距算法，本文作了如下工作：
　?。?）研究了全景相機(jī)測距的基礎(chǔ)知識。主要內(nèi)容包括相機(jī)的標(biāo)定：對比幾種標(biāo)定法后，決定采用張正友標(biāo)定法；測距圖像預(yù)

4、處理：采用直方圖均衡化和中值濾波增強(qiáng)圖像對比度和去除噪聲；立體匹配：分析了幾種匹配方法，采用改進(jìn)的SURF匹配法提取特征點(diǎn)對的坐標(biāo)，提高了匹配魯棒性。
　　（2）闡述了單雙目融合全景測距原理。第一，探討了如何確定障礙物是在重疊區(qū)域或非重疊區(qū)域；第二，確定了在重疊區(qū)域采用雙目測距，在非重疊區(qū)域采用單目測距的測距機(jī)制；第三，利用透視原理實(shí)現(xiàn)雙目測距，對測距原理作了詳細(xì)推導(dǎo)；第四，采用非線性回歸建模方法實(shí)現(xiàn)單目測距，并闡述了建立非線性回

5、歸模型具體過程。
　　（3）完成了單雙目測距實(shí)驗(yàn)。選擇學(xué)校操場作為試驗(yàn)場地，進(jìn)行了標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，測距圖像預(yù)處理，測距圖像立體匹配實(shí)驗(yàn)，雙目測距試驗(yàn)和單目測距實(shí)驗(yàn)。分別對實(shí)驗(yàn)結(jié)果和誤差進(jìn)行了對比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，雙目測距結(jié)果的測距誤差在1.08％～4.48%范圍，最大誤差4.48%出現(xiàn)在4m處。單目測距結(jié)果的誤差范圍為0.27%～12.57%，最大誤差為1.4 m時的12.57%，誤差的變化較為隨機(jī)，并不隨著距離的增大而增大，但是誤差