淺析低成本頭部姿態測量裝置的設計

　　 摘要：
　　本文依據圖像識別法的原理，設計了一種低成本的頭部姿態測量裝置，該裝置使用普通攝像頭和摩托車頭盔，頭盔上做有標記，攝像頭獲取圖像，計算機根據圖像中標記的位置，計算出操作人員視線的轉動角度。本設計適用于試驗室環境。
　　關鍵詞:圖像識別，雙目測量，頭盔瞄準具，轉動角度
　　中圖分類號: ＴＰ２７３文獻標識碼：A文章編號：1672-3791(2011)06(c)-0000-00
　　
　　第一部分：常見的測量裝置的工作原理簡述
　　為了簡化操作，提高人機功效，用測定視線的方法來控制武器的指向是一種理想的方法，然而直接測量視線方向的技術難度很大，于是在工程上就發展出了間接測量方法：測量裝置利用機電，電磁，光電，超聲波等手段，獲取操作人員的頭部姿態，配合固定在頭盔上的瞄準鏡筒，就可以測量出視線方向。現在筆者介紹一下常見的頭部姿態測量裝置的工作原理及其特點。
　　第一種:機電式
　　測量裝置將頭盔和參考基座用連桿連接在一起，頭部運動時，連桿的前后平行滑動，設置在連桿兩端方向接頭中的測角器，就可以測出頭部的方位、俯仰角。這種方法抗干擾能力強，不容易受到環境中的電磁、光照等因素的影響，缺點是裝置會限制妨礙頭部的運動，人機效用差。
　　第二種:電磁式
　　電磁式的原理是在頭盔頂部安裝三軸正交環形磁感應天線，然后在基座相應位置安裝定向磁場輻射器，利用分時磁場輻射，或磁場章動，獲得輻射器與磁感應天線之間的偏差，將頭盔相對飛機的方位、俯仰以及滾角的位置計算出來。該方法對電磁干擾比較敏感，頭盔附近的金屬物體也會影響其測量精度。
　　第三種:光電式
　　光電式測量裝置有旋轉光束法、V形狹縫法和線性比例法等幾種類型，一般由以下幾部分組成的：光感受器，掃描器和電子組件。以V形狹縫法為例，頭盔上有6個紅外發光二極管，每側3個組成等腰三角形來進行安裝，輻射出來的紅外光由安裝在V形狹縫后的掃描器接收，接收器的電信號經過處理，就可以確定瞄準線。光電法環境適應性好，是一種廣泛采用的方法。
　　第四種：超聲波式。
　　超聲波式探測的特點是抗電磁干擾性比較強、價格比較低。使用過程中可以將超聲發射器安放在一個等邊三角形上，然后將其固定在基座上，以獲得一個靜止準直的參考位置，發聲器按照一定規律發出超聲波，接收器固定在頭盔上，在控制裝置的驅動下，可以測算出相關的距離信息，根據距離信息結算得出頭部的移動和偏轉。其缺點是當聲音環境不理想，聲場反射情況比較復雜時，其精準度不夠。
　　本文的測量裝置采用的原理是圖像識別法。
　　第二部分：圖像識別法的基本原理
　　圖像識別法實際上是光電式中發展出來的，它利用攝像裝置觀察標志點在攝像裝置視場中的移動情況，最后計算得到頭部的姿態信息。根據攝像裝置的數目，它可分為單目測量法、雙目測量法。
　　以單目法為例，在進行單目視覺測量時，可以安排攝像裝置垂直向下拍攝場景，攝像裝置的光軸垂直于頭盔上標志點形成的特征平面，并穿過圓心。當頭部轉動起來時，連續拍攝這個標志點平面，得到所要的標志點位移參數，并按要求計算出轉動角度。
　　單目測量成立的前提條件是攝像頭與頭盔相對距離不變或變化甚微，且頭盔平移幅度也很小。為了滿足單目測量的條件，則必須對操作人員的活動加以一定的限制，這顯然妨礙了操作人員的正常操作活動。為了使操作人員在視場范圍內活動更加自如，可以將單目測量延伸到雙目測量，使圖像識別法的適應性得以增強。
　　從原理上講，雙目測量法與人類的視覺立體感知有很大的相似處：人類從兩個眼點觀察同一個物體，得到兩幅略微有所差別的圖像，最后在腦中形成立體視覺感知；而雙目法從兩個攝像裝置的得到兩幅差異圖像，以其中的標志點為對象，計算這些點在像素平面上的位置偏離程度，再利用三角測量原理，來得到對象的三維狀態信息。
　　文獻5中給出了雙目測量系統的一種數學模型如下圖。
　　
　　其中Xw-Yw是標志點平面，X1-Y1和X2-Y2分別是兩個攝像裝置焦平面，即圖像的像素平面。顯然標志點平面上的P點，在兩個像素平面上對應著p1和p2點，當標志點平面繞自身的Xw、Yw或Zw軸發生轉動或移動時，P點對應的p1和p2點在像素平面也發生位置變化。如果依據坐標系之間的關系，就可以根據p1和p2點的像平面坐標逆向推算出，實際P點的位置。因為三點才能確定一個平面，所以除了P點外，還需要2個標志點。
　　借鑒文獻5的構思，本文提出了一種比較簡單可行的方法，可以在大大節省成本和開支的情況下，方便快捷地完成頭部姿態測量任務。
　　在白色的摩托車頭盔上按要求繪出6個黑色的標志點，6個標志點分為2組，每組3個，使用兩個普通的攝像頭，安裝在框架上，分別對準其中1組標志點，使兩個攝像頭同時拍攝，所獲得的圖像通過USB口傳給計算機，計算機進行圖像處理后，根據標志點在像素平面上的位置，實時解算頭部的轉動角度。
　　
　　第三部分：頭部姿態測量裝置的設計
　　
　　頭部姿態基本上可以用6個參數來表示，即高度，左右位移，前后位移，俯仰角，方位角和橫滾角，但在應用中，主要關心的是頭部的俯仰方位姿態角，再具體到本裝置的應用場合，要求的測量范圍是：方位+/-60°，俯仰+/-30°。
　　實際上，頭盔的使用者在使用過程中，其身體位置基本保持不變，在高度，左右和前后方向上頭部的平移幅度都比較小，另外一般人很少歪頭操作，因此頭部橫滾角很小，這些都為測量裝置的設計帶來一定的便利。
　　首先需要建立測量裝置的坐標體系，通過它們，可以將標志點的在焦平面上移動，解算成頭部姿態。
　　
　　相關的坐標系包括基座坐標系、攝像頭1和2的成像坐標系，頭盔轉動坐標系，和頭盔坐標系。把頭盔假定成一個球體后，就可以簡單地把標志點在頭盔上的位置表示出來。另外頭部運動是由頸部發起的，所以頭盔坐標系和頭盔轉動坐標系的原點并不重合，特別是當頭部做俯仰運動時，標志點會有的比較明顯的前后移動。通過一系列坐標間的轉換關系，可以得到標志點和俯仰/方位角之間的轉換矩陣。
　　焦距是攝像頭的關鍵參數。為了在感光芯片上完整成像，需要根據目標的高度和寬度分別計算焦距，取其中較小的值為攝像頭焦距。計算公式如下：
　　焦距 = （拍攝距離 * CCD尺寸）/（目標尺寸 + CCD尺寸）
　　攝像頭將頭盔上的標志點在空間三維位置，通過投影轉化為二維圖像的時候，因為環境條件的的不同，形成的圖像會有一定的差別。這對于精確地獲取標志點在圖像平面上的位置，有很大影響。影響圖像質量的主要有視角、光照、傳感器的性能等因素，使得兩幅圖像之間在圖像灰度、幾何形狀變形、標志點遮擋或溢出視場等方面的存在差異，同時形成的照片自身也存在著一定的噪聲。圖像處理算法必須克服這些因素的影響，并完成圖像的二值分割。
　　為了加快圖像處理算法的運行速度，軟件采用了跟蹤框算法，算法根據上一幀圖像中標志點的位置，以其為中心，形成一個跟蹤框，在處理當前幀圖像時，軟件只對跟蹤框內的圖像進行灰度統計，并根據灰度分布，找出2個灰度分布的極大值和像素計數值，該極大值、像素計數值和上一次獲得的參數進行比較，判定灰度統計的有效性后，再完成圖像二值分割。如果標志點溢出跟蹤框，則自動將跟蹤框擴大，重復上述算法。跟蹤框使得圖像匹配算法的計算量減小。
　　獲得二值圖像后，對標志點進行形狀判斷，實際就是空間濾波，將噪聲點消除，最后得到標志點中心在攝像頭像素平面上的坐標。
　　
　　標定是制約測量精準度的一個非常重要的環節。前文提到頭部姿態可以用6個參數來表示，測量裝置測量的是俯仰方位姿態角，其它4個量在實際中就是操作人員身高，座椅前后左右的位移等，它們都會使俯仰方位角出現測量誤差。另外標定，也是消除系統安裝誤差的必要手段。
　　應用中，在操作席的前方設定若干個基準點，基準點和操作席的角度關系確定，操作人員佩戴頭盔后，按要求的次序穩定瞄準基準點，這時頭盔的偏轉角就是測量裝置的標稱值。計算機依次采集平滑獲得的圖像，按照預定的標定算法，求出轉換矩陣的各個參數，標定過程也就完成了。
　　人員在每次使用前，必須進行校準，校準和標定不同，校準只需要對瞄準基準點中的一個，這個基準點一般位于零度俯仰/方位角，校準獲得的值和轉換矩陣中的某些參數進行比較，如果在誤差范圍內，頭部姿態測量裝置就可以使用了。
　　第四部分：其它的設想和總結
　　裝置測的量誤差主要存在于標定、圖像處理、幾何關系重建三個步驟之中，標定過程在其中起著決定性的作用，由于所標定的參照物的選擇和標定的方法直接影響了投影矩陣的數值，從而間接影響了重建的結果。
　　圖像處理中三維重建過程是攝像頭標定的一個逆過程，它使研究對象的三維姿態信息得以重建，對于基準點，利用標定參數計算的結果誤差比較小，而基準點之間的位置，其計算結果必然誤差相對較大。
　　誤差來源還有以下幾點:1.模型是建立在線性攝像機基礎上，沒有考慮到攝像頭的非線性畸變，而真實情況和線性模型之間的差別，使得圖像不能準確描述實物的幾何關系，從而影響測量精度；2.圖像處理中在進行空間濾波時，可能會產生1到2個像素的誤差，對特征點的提取定位不夠精確，也會影響重建結果；3、頭盔在使用中發生松動，會使頭盔不能真實跟隨人員頭部的運動，也會對結果造成影響。
　　關于頭部姿態測量裝置，還有許多方面值得研究和改進。比如說裝置工作波段是可見光，在這個波段光照環境復雜，圖像處理的運算量還是比較大的，因此對計算機的容量和性能要求較高。如果在解算器體積重量以及處理能力受限的情況下，可以在頭盔上安裝紅外發光二極管，并使用紅外攝像頭，使圖像背景簡化，圖像對比度增強，則有利于圖像的分割和標志點的提取，使算法的計算量大大減少。
　　還可以考慮增加頭盔上的標志點的數量，擴大裝置的測量范圍；或者把標志點改為標志圖案，研究單目法是否可以獲得同樣的測量精度和測量范圍;如果需要進行