基于雙目視覺的車輛行駛跑偏在線自動檢測系統(tǒng)

周興林　李　程　劉漢麗　蔣難得　張　云　胡怡瑋

武漢科技大學(xué)，武漢，430081

基于雙目視覺的車輛行駛跑偏在線自動檢測系統(tǒng)

周興林李程劉漢麗蔣難得張云胡怡瑋

武漢科技大學(xué)，武漢，430081

為了解決車輛行駛跑偏測量問題，研制了一種車輛行駛跑偏在線自動檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過建立的雙目機器視覺模型實現(xiàn)了車輛行駛跑偏量的自動測量，研制的大視場激光光源解決了測量中的環(huán)境干擾問題，采用優(yōu)化數(shù)據(jù)處理算法解決了測量精度不高的難題，構(gòu)建的無線網(wǎng)絡(luò)測試系統(tǒng)實現(xiàn)了車輛行駛跑偏在線自動檢測。該系統(tǒng)測量精度高、運行穩(wěn)定可靠，可廣泛應(yīng)用于汽車生產(chǎn)企業(yè)及各種車輛檢測線上車輛行駛跑偏量的在線自動測量。

車輛行駛跑偏；雙目視覺；激光光源；在線測量

0　引言

汽車行駛跑偏是汽車運行中常見的故障，跑偏的危害很大，輕則造成啃胎或輪胎報廢，重則導(dǎo)致爆胎、車輛失控或引發(fā)嚴重的交通事故。

目前國內(nèi)外車輛跑偏的檢測方法[1-4]相對較多，主要分為傳統(tǒng)測量法和現(xiàn)代測量法，傳統(tǒng)測量法主要是人工主觀判斷和灑水定位，其判斷效率低下、易出錯且檢測精度低；現(xiàn)代測量法主要有GPS、激光測距及攝影測量等方法，這些方法或精度較低，不能滿足測量要求，或成本相對較高，不能推廣應(yīng)用，或環(huán)境因素影響測量精度，不能全天候檢測。因此，有必要研究新的測量方法并開發(fā)不受外界環(huán)境影響、檢測精度高的在線自動檢測系統(tǒng)，應(yīng)用于汽車生產(chǎn)線及各種車輛檢測線，提高企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟效益。

1　測量模型

1.1檢測系統(tǒng)建模

整個車輛行駛跑偏測試系統(tǒng)設(shè)置兩個檢測點，如圖1所示，駕駛員在行進至檢測點一到檢測點二這段距離的過程中保持方向盤不轉(zhuǎn)動，檢測系統(tǒng)整體測量坐標系為OXYZ，在檢測點一和檢測點二處分別通過激光雙目視覺傳感器獲取t1時刻的測點坐標P1(X1,Y1,Z1)和t2時刻的測點坐標P2(X2,Y2,Z2)，通過對t1時刻獲取的圖像邊緣進行檢測[5-6]，得到t1時刻被測車輛與道路中心線之間的入射角θ1，連接P1P2并延長，P1P2與水平線夾角為θ2，則跑偏參數(shù)如下。

圖1　車輛行駛跑偏測量系統(tǒng)模型

(1)

(2)被測車輛百米跑偏量ΔL(單位：cm)為

(2)

(3)被測車輛的跑偏角(本文定義跑偏角為被測車輛的入射角與出射角之差)Δθ為

Δθ=θ2-θ1=arctan[(Y2-Y1)/(X2-X1)]-θ1

(3)

(4)被測車輛的跑偏方向為:假定Δθ>0時跑偏方向向左，Δθ<0時跑偏方向向右。

若能求出兩檢測點P1和P2的三維坐標，代入對應(yīng)公式即可得到(1)～(4)中的跑偏參數(shù)。為此筆者利用雙目視覺測量技術(shù)來獲取兩測點的三維坐標。

1.2雙目視覺模型

根據(jù)雙目視覺原理[7-8]可抽象出圖2所示的空間幾何模型：左右攝像機平行擺放，Ol和Or為兩CCD(charge coupled device)攝像機的光心，以O(shè)l和Or為原點，Z軸與攝像機光軸重合，建立圖2所示坐標系，Cl、Cr分別為左右攝像機的成像平面，ol、or為成像平面中心，P為空間中被測車輛靶標中心點，al、ar為P點在左右兩個攝像機成像平面中所成的像點，檢測系統(tǒng)整體測量坐標系為OXYZ，局部測量坐標系分別為左右攝像機的局部測量坐標系OlXlYlZl和OrXrYrZr。

圖2　雙目機器視覺測量模型

根據(jù)攝像機的透視成像模型有

(4)

(5)

對式(4)和式(5)進一步推導(dǎo)，可得到求解物方坐標P(X,Y,Z)的矩陣方程：

(6)

采用最小二乘法求解式(6)，便可得到被測車輛上的靶標中心P(X,Y,Z)的三維坐標，將其代入上述跑偏檢測系統(tǒng)模型中，即可求出跑偏量、跑偏方向及平均速度等參數(shù)。

2　大視場激光光源

車輛行駛跑偏測量是在室外跑道實現(xiàn)的，且要求24h全天候測量，筆者研制了一種基于多激光融合的近景攝影大視場激光光源照明系統(tǒng)，采用紅外激光[14]作為光源，頻率穩(wěn)定且單色性好，通過對激光束的光纖整形及光斑均勻化處理等過程得到120°的大視場。

半導(dǎo)體激光器輸出的光斑是橢圓形的，若不進行處理而直接用于照明，則CCD攝像機采集的圖像效果會很差。光纖整形是將半導(dǎo)體激光器光束進行整圓，整形后再融合成為大視場激光光源，視場內(nèi)激光光斑均勻布置，即使CCD的光敏面為矩型也能很好地與之相互匹配，獲取的圖像精度很高。

圖3是激光束光纖整形過程圖，激光束與光纖軸成α夾角進入圓柱形光纖后，在光纖輸出端形成一錐角為2β的空心圓光錐。

圖3　激光束光纖整形過程圖

光纖傳輸進行的是全反射，半導(dǎo)體激光器(LD)發(fā)射的光束可近似看作點光源形成的橢圓形立體光錐，將光錐頂點置于光纖軸并通過光纖傳輸后，可將橢圓形光斑整形成圓形。

激光束經(jīng)光纖整形后輸出的光斑并不均勻，由不同束激光融合實驗得知，采用多激光融合的方式可得到均勻性好的大視場激光光源。通過調(diào)節(jié)二元耦合元件(DOE)[15]與LD出射光端面的距離來改變LD的發(fā)散角，重復(fù)實驗驗證可得到120°的大視場。圖4所示為大視場激光光源，經(jīng)現(xiàn)場測試，該光源取得了預(yù)期的效果。因檢測區(qū)域較大，單臺大視場激光光源不能滿足檢測區(qū)域內(nèi)光照強度均勻的要求，故采用4臺激光光源耦合成大視場激光光源，可實現(xiàn)6m×6m的大視場。

圖4　大視場激光光源

3　檢測系統(tǒng)的構(gòu)成

基于激光雙目視覺的車輛行駛跑偏在線自動檢測系統(tǒng)[16]主要硬件組成如圖5所示，該系統(tǒng)包括照明設(shè)施、圖像采集處理及無線通信三部分。大視場激光光源為系統(tǒng)提供照明；圖像采集處理部分采用的是激光雙目視覺傳感器及工業(yè)計算機；手持終端通過無線交換機(AP)與計算機進行數(shù)據(jù)信號傳輸，計算機控制整個系統(tǒng)的正常運行。

圖5　檢測系統(tǒng)硬件組成示意圖

圖6為檢測系統(tǒng)工作流程圖，被測車輛發(fā)出請求測試信號后以40～80km/h勻速通過測試區(qū)域，系統(tǒng)自動拍攝被測試車輛駛?cè)搿Ⅰ偝鰷y試區(qū)域瞬間圖像，計算機對兩幅圖像進行歸一化雙目處理，再進行圖像處理。首先進行圖像預(yù)處理，包括圖像平滑、圖像銳化和圖像二值化，其次對預(yù)處理的圖像閥值分割，最后進行模板匹配得到兩靶標的中心點坐標，進而計算出跑偏等參數(shù)，并將處理結(jié)果(包括跑偏量、跑偏方向、航向偏角及平均車速等)存儲、顯示在計算機和手持終端上，單次測試結(jié)束，若繼續(xù)測試下輛車，則重復(fù)上述步驟。

圖6　檢測系統(tǒng)工作流程圖

在整個檢測系統(tǒng)中，核心的部分除了軟件編程控制外，最重要的是激光雙目視覺傳感器，其實物如圖7所示，兩臺CCD攝像機平行擺放，4臺激光光源耦合成大視場激光光源對稱安裝在其周圍，保證被測車輛全部暴露在光源照射的范圍內(nèi)。每臺CCD攝像機鏡頭前裝有與大視場激光光源匹配的僅透808nm的紅外光濾光片，目的是消除外界環(huán)境光對檢測系統(tǒng)的影響，從而提高檢測精度。同時將研制的激光視覺傳感器安裝在溫控箱內(nèi)，避免外界環(huán)境溫度影響圖像采集，也保護CCD圖像傳感器和大視場激光光源，延長了系統(tǒng)的使用壽命。

1,2,3,4—4臺激光光源耦合成大視場激光光源5,6—CCD圖像傳感器圖7　激光雙目視覺傳感器

4　實驗與結(jié)果

4.1標定測試

在實驗現(xiàn)場搭建車輛跑偏檢測系統(tǒng)，利用南方NTS320系列全站儀采用直接線性變換解法標定后，對兩個檢測點的檢測裝置采用標定靶標進行重復(fù)測量，得到了其三維世界坐標，以測試該激光雙目視覺傳感器的重復(fù)性，其中一個檢測裝置的10次重復(fù)測量數(shù)據(jù)見表1。

表1　單個檢測裝置的重復(fù)性測量　cm

由表1可以看出，三維坐標的重復(fù)性測量誤差3σ不超過0.011cm，具有相對較好的重復(fù)性。

4.2檢測結(jié)果

本檢測系統(tǒng)的兩檢測點之間距離設(shè)置為70m。待系統(tǒng)標定后，進行檢測實驗，圖8所示為檢測點一左右CCD采集的圖像對，圖9所示為檢測點二左右CCD采集的圖像對，兩組圖像對為同一次實驗所采集，經(jīng)過圖像預(yù)處理(如平滑、濾波、銳化、二值化等)消除噪聲干擾信息，再經(jīng)過閾值分割、模板匹配等一系列圖像處理，得到圖10所示的檢測點一左右CCD圖像輪廓圖，提取得到的入射角平均值為0°，得到的兩檢測點靶標中心坐標與全站儀測得的精確坐標的比較結(jié)果見表2。

(a)左CCD采集的圖像(b)右CCD采集的圖像圖8　檢測點一圖像

(a)左CCD采集的圖像(b)右CCD采集的圖像圖9　檢測點二圖像

(a)左CCD圖像輪廓圖(b)右CCD圖像輪廓圖圖10　檢測點一輪廓圖

檢測點一(mm)檢測點二(mm)跑偏量(cm)系統(tǒng)檢測(112.6,-50.1,78.3)(7121.3,10.8,77.5)60.8全站儀測量(112.5,-50.7,78.1)(7121.2,11.2,77.9)61.9誤差1.1

由表2得到兩測點靶標的坐標，代入檢測系統(tǒng)模型，可得到相應(yīng)的跑偏參數(shù)。同時，在線自動檢測系統(tǒng)的一次檢測時誤差為1.1cm。取兩被測車輛靜止于兩檢測點，使其兩車距離道路中心線不同距離，形成一定偏移量，經(jīng)系統(tǒng)10次重復(fù)檢測，檢測結(jié)果見表3。

表3　10次實驗檢測結(jié)果　cm

上述10次實驗結(jié)果是在不同時間段測得的。根據(jù)表3中的測量誤差值得到圖11所示檢測系統(tǒng)誤差曲線，可發(fā)現(xiàn)車輛跑偏在線自動檢測系統(tǒng)的跑偏量測量誤差值均在2cm以內(nèi)，誤差標準差為0.376 83cm，可知檢測系統(tǒng)運行穩(wěn)定可靠，達到本文的要求(測量誤差在2cm以內(nèi))，完全可滿足車輛跑偏在線測量的需要。

圖11　檢測系統(tǒng)誤差曲線

5　結(jié)束語

本文研制了一種基于雙目視覺的車輛行駛跑偏在線自動檢測系統(tǒng)，并成功應(yīng)用于實際車輛跑偏檢測實驗中。筆者研制的大視場激光光源消除了外界環(huán)境的干擾，即使在陰暗或自然光不足的條件下，亦能實現(xiàn)全天候在線自動檢測。借助數(shù)學(xué)建模方法和機器視覺技術(shù)實現(xiàn)了車輛行駛跑偏的精確測量，其原理簡單，測試方法可靠，工作效率高，可有效測量各種車輛的跑偏，對整車生產(chǎn)企業(yè)具有實際應(yīng)用價值，該測量方法在其他領(lǐng)域(包括道路檢測等)也具有廣闊的應(yīng)用前景。

[1]唐曉峰.車輛跑偏問題研究[J].上海汽車,2009(8):26-27.

TangXiaofeng.VehicleDeviationResearchQuestions[J].ShanghaiAuto, 2009(8):26-27.

[2]何耀華,厲曉飛. 基于近景攝影測量技術(shù)的汽車跑偏測試系統(tǒng)構(gòu)建[J].中國工程機械學(xué)報,2011,9(4):476-481.

HeYaohua,LiXiaofei.Vehicle-wanderingTestingSystemBasedonCloseRangePhotogrammetricTechnology[J].ChineseJournalofConstructionMachinery, 2011,9(4):476-481.

[3]肖獻強,王其東,潘盛輝.基于視覺及TLC概念的車輛跑偏檢測方法研究[J].汽車工程,2010,32(1):77-80.

XiaoXianqiang,WangQidong,PanShenghui.AStudyonLaneDepartureDetectionMethodBasedonVisionandTLCConcept[J].AutomotiveEngineering, 2010, 32(1):77-80.

[4]PaetzoldF.RoadRecognitioninUrbanEnvironment[J].ImageandVisionComputing, 2000(18):377-387.

[5]段瑞玲,李慶祥,李玉和.圖像邊緣檢測方法研究綜述[J].光學(xué)技術(shù),2005,31(3):415-419.

DuanRuiling,LiQingxiang,LiYuhe.SummaryofImageEdgeDetection[J].OpticalTechnique, 2005, 31(3):415-419.

[6]RatnamMM.EdgeDetectioninaHomogeneousBackgroundUsingthePhase-shiftFringeProjection[J].Opt.Eng., 2000, 39(10):2618-2623.

[7]王建華, 韓紅艷, 王春平, 等.CCD雙目立體視覺測量系統(tǒng)的理論研究[J].電光與控制,2007,14(4):94-96.

WangJianhua,HanHongyan,WangChunping,etal.TheoreticResearchonDouble-CCDStereoscopicMeasurementSystem[J].ElectronicsOptics&Control, 2007, 14(4):94-96.

[8]張之江,張智強,陳迎娟.靶標成像雙目視覺坐標測量建模[J].計量學(xué)報,2005,26(3):212-216.

ZhangZhijiang,ZhangZhiqiang,ChenYingjuan.ModelingonProbeImagingVisionCoordinateMeasurementwithBinocularCameras[J].MetrologicaSinica, 2005, 26(3):212-216.

[9]Abdel-AzizYI,KararaHM.DirectLinearTransformationintoObjectSpaceCoordinatesinClose-rangePhotogrammetry[C]//Proc.Symp．Close-RangePhotogrammctry.Urbana,1971：1-18.

[10]TsaiRY.AnEfficientandAccurateCameraCalibrationTechniquefor3DMachineVision[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.MiamiBeach,1986:364-374.

[11]張春秀.基于雙目視覺的三維重建[D].天津：天津大學(xué)，2010.

[12]何耀華,厲曉飛.汽車跑偏測試系統(tǒng)中的相機標定技術(shù)研究[J].汽車技術(shù),2011(8):46-50.

HeYaohua,LiXiaofei.TechnicalResearchontheCameraCalibrationofVehicleDrivingWanderingTestSystem[J].AutomobileTechnology, 2011(8):46-50.

[13]周興林,彭凱. 基于面陣靶標的攝像機定向技術(shù)研究[J].宇航計測技術(shù),2009,29(6):23-25.

ZhouXinglin,PengKai.TheResearchofCameraOrientationBasedonPlanarTargets[J].JournalofAstronauticMetrologyandMeasurement,2009, 29(6):23-25.

[14]任廣軍,姚建,王鵬,等.保偏光纖激光器的實驗研究[J].中國激光,2007,34(9):1208-1211.

RenGuangjun,YaoJianquan,WangPeng,etal.ExperimentalStudyonPolarization-maintainingFiberLaser[J].ChineseJournalofLasers, 2007, 34(9):1208-1211.

[15]AkbarzadehE,ShakibSE.ComparisonofEffectiveParametersforCopperPowderProductionviaElectrorefiningandElectrowinningCellsandImprovementUsingDOEMethods[J].InternationalJournalofMinerals,MetallurgyandMaterials, 2011, 18(6):731-740.[16]周興林,嚴運兵,應(yīng)保勝,等. 基于激光雙目視覺的車輛行駛跑偏在線自動檢測系統(tǒng):中國,CN103076189A[P]. 2013-05-01.

(編輯陳勇)

On-line Automatic Vehicle Driving Wandering Test System Based on Binocular Vision

Zhou XinglinLi ChengLiu HanliJiang NandeZhang YunHu Yiwei

Wuhan University of Science and Technology,Wuhan,430081

In order to solve the measurement problem of vehicle driving wandering, an on-line automatic vehicle driving wandering test system was developed. By setting up a binocular vision measurement model, the system realized automatic measurement of the vehicle driving wandering quantity. The self-developed wide field of the laser light source solved ambient interference problems when measuring. Data processing algorithm which was optimized solved the problem of lower measurement accuracy. The wireless network test system realized on-line automatic measurement of the vehicle driving wandering. This system has high detection accuracy; it runs stably and reliably. It can be widely used in automatic on-line measurement of vehicle driving wandering quantity in automobile manufacturer and all kinds of vehicle inspection.

vehicle driving wandering; binocular vision; laser light source; on-line measurement

2013-08-23

國家自然科學(xué)基金資助項目(50978207);武漢市科技攻關(guān)計劃資助項目(20110821235)

U467.499DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.01.023

周興林，男，1965年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。主要研究方向為計算機視覺、光電檢測、圖像處理、交通信息與控制。李程，男，1986年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院碩士研究生。劉漢麗，女，1971年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院副教授。蔣難得，男，1986年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院碩士研究生。張云，男，1988年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院碩士研究生。胡怡瑋，女，1988年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院碩士研究生。