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1、第23卷第7期机器人 Vol.23,No.7ROBOT2001年10月Oct.,2001文章编号:100220446(2001)0720752204a基于BP网络的足球机器人视觉系统的标定1.212袁 野 仲崇权 欧宗瑛(1.大连理工大学自动化系 大连 116024;2.大连理工大学机械系CAD&CG研究所 大连 116024)摘 要:摄像机标定是足球机器人(MIROSOT)视觉系统的基础.由于实际空间点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的是一种复杂的非线性映射关系,而BP网络它可以实现从输入到输出的任意的非线性映射,本文将BP网络应用于足球机器人视觉系统的标定,采用Lev
2、enberg2Marquardt的学习算法,实验结果证明了该算法的可行性.关键词:MIROSOT,摄像机标定,BP网络,Levenberg2Marquardt算法中图分类号:TP24 文献标识码:BANEWALGORITHMOFCAMERACALIBRATIONBASEDONBPNEURALNETWORKSINMIROSOT1,212YUANYeZHONGChong2quanOUZong2ying(1.AutomationDepartment,DalianUniversityofTechnology,Dalian,116024;2.CAD&CGlab,Mechanica
3、lEngineeringDepartment,DalianUniversityofTechnology,Dalian,116024)Abstract:CameracalibrationisthebaseofMIROSOT.Therearecomplexnonlinearrelationshipsbetweenthe3Dpointandthematchedimagepoint.BPneuralnetworkscanrealizeanynonlinearrelationshipfrominputtoout2put.Anewalgorithmofcameracalibrationu
4、singLevenberg2MarquardtalgorithmbasedonBPneuralnetworkswasappliedinMIROSOTinthispaper.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmisfeasible.Keywords:MIROSOT,cameracalibration,BPneuralnetworks,levenberg2Marquardtalgorithm1 引言型的非线性系统,本文采用神经网络进行足球机器[1]人的视觉系统标定.足球机器人(MIROSOT)是一个涉及机器人视觉,控制结构,通信方案
5、,传感器应用等多个研究2足球机器人中采用的视觉系统的非线性分领域的典型的智能机器人系统,因其复杂性而引起析了人们的广泛关注.其中视觉跟踪系统是其中较为在足球机器人视觉系统中,要求通过摄取的图关键的技术,也可以说是整个系统的基础,摄像机标像中的点,可以快速准确的得到对应的空间点,以便定则是实现三维欧氏空间立体视觉的基本而又关键作出控制决策.足球机器人比赛中使用的视觉系统的一步.空间物体表面某点的三维几何位置与其在是垂直悬挂在自己队上空2米的普通非量测摄像图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几机,由于这种摄像机光学系统中存在加工误差和装何模型决定的,实现图像坐标系向实际空间
6、坐标系配误差,物体点在摄像机像面上实际所成的像与空的精确转换,是标定系统的功能.由于CCD摄像机间点之间存在着非线性关系.小孔透视模型是一种的参数未知或者不稳定,从而导致成像过程不稳定,理想状态模型,它将复杂的光学成像几何简化为一并且CCD摄像机数字化图像分辨率低,存在量化误个线性的系统.对于要求精度较高的足球机器人系差,导致较大的非线性镜头畸变,因而线性模型不能统,显然不再适用.下面我们讨论一下各种影响测量准确描述摄像机成像的几何关系,对于这样一个典a收稿日期:2001-09-01©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Al
7、lrightsreserved.第23卷第7期袁 野等: 基于BP网络的足球机器人视觉系统的标定753准确性的因素.的图像坐标来确定摄像机的内参数、外参数以及畸2.1 几何畸变变参数.然后根据得到的内外参数及畸变系数,再将因摄像机制造和工艺等原因,光学系统存在着图像中的点通过几何关系得到空间点的世界坐标,非线性几何失真,使得目标像点存在着多种类型的这种方法很显然不能囊括上述的所有非线性因素,几何畸变.其中包括:只能选择几种主要的畸变,而忽略其它不确定因素.1)径向畸变(RadialDistortion)
