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          基于視覺(jué)傳感器的智能車攝像頭標(biāo)定技術(shù)研究(上)

          —— Research on Calibration Method for a Smart Car Based on Vision
          作者:王建 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化系 張曉煒 楊錦 昝鑫 劉小勇 西安交通大學(xué) 時(shí)間:2010-06-21 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏

            引言

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/110158.htm

            本文以大賽為背景,使用(Freeseale)生產(chǎn)的16位微控制器MC9S12XS128作為控制核心,制作一個(gè)能巡線快速行駛的攝像頭小車。由于攝像頭光軸與地面呈一定夾角,于是其成像存在;為了擴(kuò)大視野,越來(lái)越為很多隊(duì)伍所采用,于是又存在。這兩種失真,是每個(gè)采用的攝像頭隊(duì)伍都要遇到的問(wèn)題。很多隊(duì)伍都回避這個(gè)問(wèn)題,直接采用圖像預(yù)處理后的像素點(diǎn)進(jìn)行控制。但若將像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為實(shí)際物理坐標(biāo),無(wú)疑更直觀,對(duì)程序的編寫或建模帶來(lái)很大的方便,并且本文提出的這個(gè)方法,可有效解決這兩種失真,實(shí)際操作并不復(fù)雜。

            各隊(duì)解決方案綜述

            文獻(xiàn)[1]提出的方法是:可以通過(guò)對(duì)于每行提取的道路位置通過(guò)一個(gè)線性修正來(lái)消除,可通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方式確定線性補(bǔ)償?shù)南禂?shù)。但是該實(shí)驗(yàn)方法比較繁雜,并且不能消除。

            文獻(xiàn)[2]制作了一個(gè)圖像標(biāo)定板,如圖1所示。

            其原理是:圖1(a)中陰影部分是車體放置的位置。在標(biāo)定板上等間距地貼了許多黑線,給標(biāo)定板拍照后,就可以知道實(shí)際中的位置與圖像中的位置的相互關(guān)系。這個(gè)方法由于黑線有一定寬度,所以會(huì)存在較大誤差。

            文獻(xiàn)[3]采用非均行采集的方案。所謂非均行采集是與均行采集對(duì)應(yīng)的。在均行采集中,AD模塊所采集的行均勻分布于攝像頭輸出的圖像中。而非均行采集則是指,AD模塊所采集的行按某種規(guī)則非均勻地分布在原始圖像中,而這種規(guī)則是保證采集得到的圖像在縱向上(小車中軸方向)與現(xiàn)實(shí)景物不畸變。然后再確定每一行的橫向畸變系數(shù)。

            如圖2所示,非均行采集時(shí),遠(yuǎn)處采得密,近處采得稀。由于攝像頭安裝方式在實(shí)驗(yàn)時(shí)會(huì)經(jīng)常變動(dòng),以確定最佳俯角和最佳高度,每當(dāng)變動(dòng)就需要重新標(biāo)定。這個(gè)方案就不大方便了。文獻(xiàn)[4]建立了一個(gè)光路幾何模型圖,如圖3所示。

            實(shí)驗(yàn)方案:量取攝像頭架固定螺釘?shù)母叨菻與攝像頭中心相對(duì)于豎直桿的偏轉(zhuǎn)角度(俯角)θ。由于光學(xué)中心的計(jì)算完全由這兩個(gè)數(shù)據(jù)及近端距固定桿的距離S(即測(cè)量保險(xiǎn)杠距固定桿的距離S0和近端距保險(xiǎn)杠距離S'相加得到,也可直接在實(shí)驗(yàn)板上測(cè)量由近端黑線到攝像頭固定桿的距離S)確定,因此要做到越精確越好。由O點(diǎn)做垂線長(zhǎng)度為H至點(diǎn)A,做水平線AB,截取AD長(zhǎng)為S,DB過(guò)O點(diǎn)做與垂直線成θ的射線交AB于C,過(guò)D做DE垂直于OC,并使OC為DE的垂直平分線,連接BE并延長(zhǎng),交OC與O’,則O’為光學(xué)中心。從圖上能算得O’距底邊距離為H’,俯角不變。

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