基于2D/3D融合的空間圓非合作目標位姿測量系統

許林 時建奇

摘 要：針對基于圓特征視覺測量算法解的二義性消除問題，以及單PMD相機分辨率過低，特征點難以提取問題，提出一種基于高分辨率RGB相機和PMD 3D相機融合的基于空間圓目標的非合作目標位姿測量方法，并構建測量系統軟件對實物模型進行實驗。首先，通過兩個相機數據配準，利用配準后距離數據提高橢圓檢測速度和精度，隨后通過PMD獲取的場景深度數據去除二義解，最終得到空間圓目標準確位姿數據。實驗結果說明，此方法能夠快速有效求解目標位姿。

關鍵詞：非合作；位姿測量；2D/3D融合；圓特征

1 位姿測量系統

1.1 系統組成

作為一類基于TOF（Time-of-Flight）技術的3D相機，PMD是一種新型的、小型化立體成像設備，無需掃描便可實時高效的捕捉動態目標的幅度信息、距離信息和灰度信息。

為了便于分析和系統歸一化測量，參考相機小孔成像模型，就實驗測量系統建立如圖2-11所示坐標系，2D相機、PMD相機坐標系和物體坐標系，以及像平面坐標系和：

（1）、相機坐標系：為RGB相機的投影變換透鏡平面和相機光軸的交點，軸和像平面垂直，軸和軸分別與成像平面平行，且與和軸平行同向，符合右手坐標系關系。PMD相機坐標系構建方法相同。

（2）、像平面坐標系：為成像平面和相機光軸的交點，可通過相機內參標定獲取準確位置。建立右手直角坐標系，和軸分別與成像平面水平和垂直方向平行，方向為沿光軸正方向觀察，從左上到右下。通過同樣的方法為PMD相機構建坐標系。

（3）、物體坐標系：以空間圓平面為依托，以其法向量構建軸，取圓平面任意半徑射線作為軸方向，根據右手準則，求的，至此構建完成物體坐標。

1.2 位姿測量系統流程

主要步驟如下：

（1）圖像采集：利用RGB相機和PMD相機對目標進行圖像采集，獲取高分辨率的RGB圖像和PMD灰度圖像、深度數據。

（2）圖像配準融合：分別對PMD和RGB相機進行標定，獲取兩相機坐標系之間的變換關系，配準圖像；規避傳統融合圖像方法，這里采用信息部分融合方法，使得2D圖像與深度數據一一對應。

（3）橢圓特征提取擬合：通過針對具體實驗環境，專門設計的橢圓提取算法，實現橢圓快速檢測提取擬合。

（4）位姿求解和二義性消除：通過深度數據計算目標圓半徑R，可通過文獻[4][5]算法求取位姿得到兩個解，通過深度數據確定的圓面特征空間法向量，去除二義解。

圖1 測量系統坐標系的定義

2、基于幾何投影成像關系的2D/3D圖像快速配準融合

假設任意點P在2D相機和PMD相機的像點分別為Pi和Pj，為了實現2D相機和PMD相機的配準，即確定以下函數關系：

考慮到PMD相機深度圖像分辨率較低，在提取特征點時可能失效，對傳統的基于特征點提取和搜索匹配點方式的配準方法不再適用[6][7]。為了實現此類不同分辨率、不同類型數據圖像的快速配準，本文建立了基于幾何投影成像關系圖像配準模型。

如圖1所示，通過PMD相機可以獲取目標深度信息d2P，P點在的坐標為（X2P，Y2P，Z2P），則：

進而得到PMD和RGB相機坐標系之間的變換關系：

通過式（4）和（6）可以的到2D圖像和PMD圖像的對應關系，完成距離圖像一對多的配準融合結果。因此，在RGB坐標系下橢圓擬合可以方便獲得其在PMD相機坐標系下方程，利用深度數據重構空間圓，可以快速消除二義解。

3 系統軟件和實驗結果

根據本文的設計的測量系統，采用PMD[vision]? CamCube 2.0（該相機分辨率為204*204），大恒圖像公司的DV-SV1421FC RGB相機（分辨率為1392*1040），進行實物模型精度測量實驗。表1表示Y軸依次單軸旋轉時的位姿測量結果。結果表明正方向偏航存在系統誤差，鑒于實驗目標模型噪聲復雜，反光強烈，精度受橢圓檢測結果限制，基本達到設計要求。

4 結論

本文討論了非合作圓特征近距離中2D/3D融合的相對位姿測量問題，給出了利用空間圓特征信息，通過PMD相機和2D相機快速配準融合實現非合作目標位姿參數測量，保證了測量結果的精度和提高算法實時性。通過C++程序實現了位姿測量軟件系統，完成數據采集和位姿測量。實驗結果表明，該算法的旋轉測量誤差較小，平動測量偏差毫米級別，測量速度快，測量系統能夠有效的測量目標模型位姿。