UUV作業(yè)目標(biāo)圖像的立體匹配與位姿測定方法研究.pdf

1、當(dāng)UUV在水下近距離接近目標(biāo)進行自主作業(yè)時，雙目視覺系統(tǒng)能夠精確的提供相對完整的環(huán)境信息，引導(dǎo)UUV準(zhǔn)確的識別與定位目標(biāo)。本文正是從這一實際應(yīng)用需求出發(fā),以UUV近距離抵達作業(yè)目標(biāo)為背景，開展了近距離范圍內(nèi)利用雙目視覺來獲取目標(biāo)的位置與姿態(tài)的研究。
　　本文首先介紹了UUV進行水下自主作業(yè)時，雙目視覺系統(tǒng)的硬件構(gòu)成（水下攝像機、圖像采集卡、水下照明燈）及安裝方案。建立起攝像機的成像模型，介紹了雙目視覺中的常用坐標(biāo)系，線性攝像機模型

2、以及非線性畸變攝像機模型；接下來闡述了張正友標(biāo)定法的基本原理和畸變矯正技術(shù)，并對Tornado黑白攝像機進行了標(biāo)定試驗，分別求解出兩個攝像機的內(nèi)外參數(shù)以及它們之間的空間位置參數(shù)，為接下來的三維坐標(biāo)的求解奠定基礎(chǔ)。其次，介紹了幾種經(jīng)典的角點提取方法，主要包括 Harris和FAST算法。針對UUV作業(yè)過程中將角點選作目標(biāo)特征這一特點，提出了高質(zhì)量的改進型FAST-Harris角點檢測方法。該算法首先利用自適應(yīng)閾值的FAST算法對圖像中檢測

3、出的點進行初步的篩選；其次利用改進的Harris算法選出符合要求的特征點，最后采用3*3的圓域?qū)z測出的角點進行非極大值抑制。通過三種算法的對比試驗，驗證了改進型FAST-Harris角點檢測方法在角點定位和實時性等方面的優(yōu)越性。然后，針對雙目視覺的匹配技術(shù)分別介紹了匹配約束，四項關(guān)鍵技術(shù)以及匹配基元的選取。提出了改進的基于點匹配的圖像匹配算法。在利用改進型FAST-Harris算法檢測完角點之后，結(jié)合SIFT算子的特征描述符生成特征向

4、量，完成了基于歐式距離法的角點匹配，并通過最相關(guān)和次相關(guān)比例法消除錯誤的匹配點。對比SIFT匹配算法與本文改進的圖像匹配算法，驗證了本文算法應(yīng)用到水下圖像中的有效性。最后，研究了場景中典型作業(yè)目標(biāo)位置與姿態(tài)的測定方法。分別介紹了基于非平行雙目視覺模型的基本三維重建方法與基于最小二乘法的三維坐標(biāo)求解。在求解出的三維坐標(biāo)中任意選取三個間隔比較大的三維坐標(biāo)點，利用右手定則建立旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系，并根據(jù)世界坐標(biāo)系與旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系之間旋轉(zhuǎn)矩陣與歐拉角之間的轉(zhuǎn)