基于立體視覺六自由度大載荷實驗平臺的位姿檢測

摘要：提出利用雙目視覺系統檢測六自由度大載荷實驗平臺的位姿。首先，采用時空聯合的分割算法提取運動目標并由運動目標上不共線三點描述當前時刻運動平臺的位姿；然后，根據運動平臺負載大、慣性大的特點，對相鄰時刻的位姿變化加入補償，以此估計平臺下一時刻的位姿。實驗結果表明，該算法在較小的允許誤差范圍內能夠較好地跟蹤運動平臺，準確地估計下一時刻的位姿。

關鍵詞：立體視覺； 六自由度； 大載荷； 位姿檢測

中圖分類號：TP391.9文獻標志碼：A

文章編號：1001－3695(2008)06－1744－03

六自由運動系統因自由度多，且常進行多自由度機械運動，傳統檢測方法無法對其進行動態檢測。而近年來立體視覺技術的發展，為實現六自由度運動系統的精確無接觸式測量、滿足六分量測量使用要求提供了有效手段[1]。

本文重點研究基于雙目視覺的六自由度大載荷實驗平臺的位姿檢測。利用雙CCD攝像機對大載荷實驗平臺的運動過程進行同步攝像，經過圖像采集、預處理和特征點提取、匹配來檢測大載荷實驗平臺的位姿。最后，根據大載荷實驗平臺承擔負載大、慣性大的特點，對當前時刻與相鄰時刻的位姿變化加入補償，并以此來預測實驗平臺下一時刻的位姿。

1平臺位姿檢測的系統框架

本文利用靜止的雙目攝像機所采集的運動平臺的序列圖像來檢測其位姿。系統主要由以下幾個模塊構成：圖像采集、圖像傳輸、攝像機標定、特征點搜索匹配和位姿計算，如圖1所示。

1．1坐標系建立

建立如圖2所示的雙目視覺系統[2， 3]。調整兩攝像機的角度，使整個實驗平臺完全落于兩CCD攝像機的視場中。在雙目視覺系統中建立坐標系[4]。首先，在六自由度模擬試驗平臺的固定平臺上建立一個靜系oj，xj，yj，zj；在其運動平臺上建立一個動系od，xd，yd，zd。同時，在固定平臺上建立世界坐標系OwXwYwZw。為了計算方便，使世界坐標系與靜系重合。在后面的特征點坐標獲取與位姿計算中所用到的運動平臺上各點的世界坐標，即為運動平臺上各點相對于靜系的坐標。

1．2特征點制作

根據剛體運動理論[5]，任意不共線的三點可以確定剛體的運動，因此在運動平臺上制作三個不同幾何形狀且不共線的標志區域，將三個標志區域的幾何中心作為圖像識別的特征點[6，7]。在運動平臺上選擇三點A1、A2、A3，使A1、A2、A3組成以動系原點od為中心，邊長為Lb的等邊三角形。再分別以A1、A2、A3為幾何中心，分別制作邊長均為Lr的等邊三角形、正方形及半徑為Lr的圓形。特征點滿足以下特點：a）與運動平臺上其他點對比顯著，以較快實現特征提取；b）不共線，以確保運動平面被惟一確定；c）特征點的最大運動范圍均處于兩CCD攝像機視場內，以確保攝像機能跟蹤運動平臺的任意位姿。

圓形標志區域的幾何中心A1、A2、A3構成等邊三角形。若假設A1、A2的圖像坐標分別為(x1，y1)、(x2，y2)，則根據幾何關系A3的圖像坐標(x3，y3)可利用式（1）求得

2平臺位姿檢測算法

首先，利用時空聯合的分割算法將運動目標與背景分離；在搜索特征點時，采用區域搜索與特征搜索相結合，并將搜索區域限定為圖像前景；根據大載荷實驗平臺承擔負載大、慣性大的特點，對當前時刻與前一時刻的位姿變化加入補償，以此來預測實驗平臺下一時刻的位姿。

2．1基于時空分割的前景提取

在時域內，利用序列圖像幀差分離圖像序列的前景與背景。以左圖像序列F1為例，左圖像序列F1中第i幅圖像中的點(x，y)定義為Fil(x，y)。假設Fl中含有Nl幅圖像，每一幀像的大小為W×H，則1≤i≤Nl；

通常背景和運動物體內部元素的積累幀差較小，所以通過直方圖統計法設定閾值Td，將dl(x，y)簡化為

bl(x，y)=0dl(x，y)＜Tddl(x，y)dl(x，y)≥Td(10)

其中：灰度為0的像素為背景；而非零像素為運動目標區域。

在空間域上，利用最佳直方圖熵法及改進遺傳算法實現圖像分割，獲得空間域上運動物體區域。將空域所確定的運動圖像區域投影到時域，與時域所確定的運動圖像區域比較。當重合程度超過閾值Th（Th∈[0．75，0．9]）時，則認為此區域屬于運動目標。

2．2特征點搜索與匹配

利用區域與特征搜索相結合的方法搜索特征點。將前景分割為m×m個特征子塊，在特征子塊中再進一步利用特征搜索來獲取特征點信息。

標志區域位于運動平臺中心位置。為了縮短搜索時間，首先以Bl([m/2]，[m/2])模板開始搜索。在模塊中以Harris角點搜索來搜索特征點中的三角形和正方形，并計算出三角形和正方形各自的幾何中心A1、A2。根據式（1）獲得不同線的三點在當前時刻的圖像坐標。將所獲得的三點坐標代入式（5）（7），即可獲得當前時刻運動平臺的位姿。

2．3位姿預測

定義慣性在六自由度空間為

3系統實現與仿真結果

如圖2所示，系統分辨率為768×576的兩CCD攝像機對六自由度試驗平臺同步攝像，采用PCI1409圖像采集卡進行數據采集，通過PCI總線將序列圖像傳輸至計算機。其中，每幀圖像抓取時間=Δt 50 ms。首先，選取標定塊中85個頂點進行攝像機標定實驗，再利用標定結果對標定塊中另外20個頂點進行三維坐標恢復。實物測量中，以六自由度大載荷運動平臺的初始狀態建立初始坐標系。

截取所獲得的六自由度實驗平臺序列圖像其中的20幀，列舉其位姿值，并比較其預測位姿值與實際位姿值間的差異。其中：序列圖像時域分割閾值Td=191；時空投影的重合閾值Th=0.85。

1）位姿檢測表1列舉了運動平臺在其中10幀圖像中的6個位姿參數值；表2為跟蹤點與實際點的距離和角度誤差；圖3為跟蹤點與實際點的比較。

2）位姿預測圖4為加入補償后預測點與跟蹤點和實際點的比較；圖5為加入位姿補償后與加入補償前的預測位姿比較。

4結束語

本文提出利用立體視覺對大載荷運動平臺進行無接觸位姿測量，并在位姿預測時加入補償。仿真結果表明本算法在較小的允許誤差范圍內能夠較好地跟蹤運動平臺。相較于加入位姿補償前，加入位姿補償后的預測位姿曲線能夠與平臺實際運動曲線較好擬合。

參考文獻：

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