基于计算机视觉的汽车四轮定位技术研究

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1、基于计算机视觉的汽车四轮定位技术研究时间:2011-06-2020:50:22来源:作者:引言随着汽车数量的迅猛增长,汽车检测设备的数量和质量都在不断的提高。作为车辆检测的一项重要内容,车轮定位参数检测对整车安全性能的影响举足轻重。如果车轮定位参数不正常,将导致轮胎的异常磨损、行驶跑偏、车轮摆振、转向沉重、油耗增加等问题,直接影响汽车的行驶安全。传统的四轮定位仪主要有激光式、红外线式、水准式、光学式和拉线式。而目前国内外汽车检测行业中,最新型四轮定位产品是基于计算机视觉的图像式四轮定位仪。这种定位仪完全基于计算机图像处理技术,只需两个高性

2、能CCD传感器摄像头搭配4个安装在车轮上的目标盘(如图1所示),不需传统的电子传感器,消除了电路可能造成的故障。与传统四轮定位仪相比,大大减少了传感器数量,不必进行反复标定,只需一次标定即可重复使用,操作简单,检测速度快、精度高。该产品技术先进,目前主要依赖进口,价格昂贵,对其原理国外厂商严格保密,国内尚未见详细报道。因而,对其原理分国外基于透视学的方式和本文基于空间向量的方式进行了详细分析和探讨。并给出了基于空间向量方式的数学模型,通过实车实验验证其有效性。1、基于透视学的方式国外V3D定位仪就是使用的这种原理(如美国JohnBean定

3、位仪)。该方法检测时,摄像机拍摄车轮运动(目标盘),经图像处理后将其与已知数据进行比较,根据透视学和解析几何原理,由其目标盘反光斑的位置及大小变化精确计算出目标到摄像机距离和转动角度等几何参数,再通过数据处理后,与基准面对比计算各车轮的定位数据。1.1透视学基本原理这种方法需要应用到透视学中的透视原理和透视缩短原理[3]。透视学是视觉通过假想的透明平面来观察对象,并借此研究在一定视觉空间范围内,物体图形产生原理、变化规律等。以圆为例,如图2(a)所示,根据透视原理,当圆由远处靠近时,所产生的效果是圆的视觉尺寸会变得越来越大,即相同物体所成

4、图像有近大远小的特点。应用此原理可以测量出到物体的距离;如图2(b)所示,根据透视缩短原理,当圆沿横轴方向旋转时,其垂直方向尺寸将变得越来越短,逐渐变成一条线段(长度为圆的直径),当继续旋转时,又会由线段逐渐展开成椭圆,最终变回圆形;而旋转过程中,视觉效果里圆的转轴长度(直径)是不变的。因此,由圆高度在外观上的变化,可计算出圆沿横轴方向所转过的角度。同理,也可计算出圆沿纵轴方向所转过的角度。由圆的横轴与纵轴旋转效果的合成,可以计算出圆在空间中任意方向上所转过的角度和其旋转轴的空间位置情况。1.2目标距离与转角求取由于求取定位参数的需要,先

5、要确定摄像机至被观察目标的距离和转角等几何参数,这些可以根据三角函数和基本几何理论求出。 如图3,L为目标初始位置,其成像L’;L1为L旋转θ后位置,其成像L1’。且焦距f和目标实际尺寸L(L1=L)已知,目标在焦距处成像尺寸L’可由透镜成像公式计算出。得式(1)。   当f,L,L’和p已知后,可得式(2)。 同理,可以求出转动角度θ后的和α,由α、L1和d进而求出θ。由以上过程求出距离、成像尺寸及空间旋转角度。1.3定位参数求取此方法目标盘上一般选择圆作为规则图形,这是因为圆具有独特的几何特性,是进行相关参数计算最理想的图形。它是轴对

6、称图形,也是中心对称图形;定位时以车轮轮轴所确定的三个相互垂直平面为定位基准:车身平面、轮轴平面、车轮平面。轮轴平面是主销后倾的基准面;车轮平面是前束角、外倾角及主销内倾角的基准面。当目标的实际尺寸已知,而摄像机处观测点至目标的距离、成像尺寸和转动角度求出后,可以通过计算得出定位参数数据。用夹具将目标盘以一定角度安装在车轮上,当车辆前后移动时,车轮及目标盘一起前后转动,通过对目标盘上圆沿其纵轴旋转情况进行检测,可检测出前束角的情况;同时,这一过程中目标盘的对称线将形成一组矢量曲面,转动前后目标盘的两条对称线之间夹角叫矢量角。通过矢量角,可

7、计算出车轮外倾角的情况[4](如图4(a)所示)。  在车辆静止时,(如图4(b)所示),使车轮与目标盘向左或向右转动,检测盘面上圆绕其纵轴的旋转情况可检测出主销内倾角情况;检测圆沿其横轴旋转情况,可检测出主销后倾角的情况。 这种方式原理上比较简单,为国外专利技术,虽对目标盘上图案形状等有一定要求,但推导计算过程简捷而巧妙,容易实现快速的定位,且对定位平台没有严格要求。2、基于空间向量的方式该方法为通过对安装在车轮上的目标盘(带有规则斑纹)进行运动前后的拍摄,然后进行图像处理和分析提取出目标盘上的特征点,再根据特征点位置在空间坐标上的变化

8、计算出车轮的空间旋转向量,进而由该向量与空间坐标系各坐标轴夹角关系得出定位参数。2.1参考坐标系计算机视觉中,需要用到世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系三种坐标系。  世界坐标系(Xw,Yw

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