基于立體視覺的運動剛體位姿測量方法研究.pdf

1、隨著計算機視覺理論和視覺傳感器的發(fā)展，立體視覺技術(shù)在制造、航空航天、機器人等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，相比傳統(tǒng)測量方法有方便性、可靠性的巨大優(yōu)勢。本文的主要目標是利用雙目相機系統(tǒng)實現(xiàn)對運動目標的位姿測量，研究內(nèi)容包括圖像特征區(qū)域提取、攝像機標定、特征點布局優(yōu)化、立體匹配和位姿解算五個方面。
　　立體視覺測量系統(tǒng)的首要任務(wù)是從攝像機拍攝的圖像中提取出特征點的圖像坐標，針對在目標上固聯(lián)圓形配合特征目標的方案，本文對灰度閾值法、Hough變

2、換方法和最小二乘擬合方法三種橢圓特征提取方法進行了研究和實驗對比，設(shè)計了將最小二乘擬合和灰度重心法的結(jié)合進行提取的方法，該方法兼具了最小二乘擬合法的準確性和灰度重心法中心定位的高精度性。
　　其次，要實現(xiàn)測量任務(wù)必須建立特征點圖像坐標與其空間三維坐標的映射關(guān)系，即攝像機標定。本文對基于純平移的攝像機主動視覺標定理論進行了深入研究，基于攝像機畸變模型，對主動視覺標定方法提出了改進。本文還提出了一種基于消隱點的標定方法，該方法根據(jù)正交

3、的兩組平行線消隱點的幾何性質(zhì)，建立攝相機參數(shù)的約束方程，然后使用非線性最優(yōu)化方法對攝像機參數(shù)進行迭代尋優(yōu)。
　　另外配合目標在被測目標上的不同布局方式對測量得到的姿態(tài)誤差會有很大影響，特征點布局優(yōu)化是指優(yōu)化目標上配合目標的布局以使空間點重構(gòu)的位置誤差對解算的姿態(tài)誤差影響最小，本文給出了一種2范數(shù)的姿態(tài)誤差表示方法，并建立了空間特征點布局相關(guān)量到姿態(tài)誤差的數(shù)學模型和優(yōu)化指標函數(shù)，給出了仿真實驗證明。
　　立體匹配是將左右圖像提