一种单目视觉测距方法的研究

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1、万方数据高校理科研究一和单目顽觉测距方法的研夯北京邮电大学王小坤贾庆轩谭胜【摘要】提出一种在利用单目视觉测算前方障碍物距离和角度的方法。利用计算机视觉理论和方法，探讨仅利用针孔成像原理和几何坐标变换，计算障碍物位置的方法。实验结果表明该方法是有效的。【关键词】机器视觉单目针孔成像1．引言单目视觉测距一般采用对应点标定法来获取图像的深度信息，对应点标定法是指通过不同坐标系中对应点的对应坐标求解坐标系的转换关系。但对应点标定法，在标定过程中，由于受器材限制，仍无法做到十分精确地记录一个点在世界坐标系和图像坐标系中的对应坐标

2、。如果其坐标不够精确，那么得到的转换矩阵的精确度也会受到制约。坐标转换结果的精度也会因此而波动。由于对应点标定法对于摄像机的标定是在摄像机的各个角度及高度已经确定的情况下进行的，当摄像机的任何一个参数发生变化时，都要重新进行标定，以得到在该种具体情况下的转换矩阵，所以该方法仅适用于位置固定的摄像机的情况，而对于应用在移动机器人上的摄像机来说，由于机器人在运动过程中会使摄像机的参数发生变化。所以适用性受到了限制。本文中所采用的几何关系推导法较好地解决了对应点标定法的不足。它是根据摄像机投影模型，通过几何推导来得到世界坐标

3、系和图像坐标系之间的关系。2．单目视觉测距原理基于单目视觉的测量方法需要从二维的图像信息中获取三维空间中的位置信息，必须加以适当的约束(机器人在平面运动，摄像头高度固定，保持视角与地面平行)。要确定摄像机的图像坐标系与物理空间中的三维参考坐标系之间的精确对应关系需要对摄像机进行标定。标定需要大量的矩阵运算，不能保证测距的实时性。基于以上的考虑，利用几何关系确定物体在世界坐标中位置点与其像点之间的数学关系表达式，即确定摄像机成像几何模型。而在线性摄像机模型中应用较多的是针孔模型，因此采用针孔模型测距原理进行分析与研究。图

4、1显示了针孔模型测距原理【”，如图所示，P(x，y)点是世界坐标系中的一点，(斗，v)是其在摄像机成像平面上的特征点的像平面坐标，测距的目的就是将图像中目标特征点P的像平面坐标(№v滞换为其在机器人坐标系xoy下的坐标P(x’y)。y图1针孔模型测距原理在上图中，摄像机被固定，并向下倾斜一定的角度。P是物体，P是物体在图像中的特征点，H是摄像机到地面的垂直距离，y1是摄像机垂直视角投影在地面上的最近距离，yl+y2是摄像机垂直视角投影在地面上的最远距离，xl是当摄像机垂直视角投影在地面上的距离最近时，其水平视角投影在地

5、面上的距离。a和B分别是摄像机垂直视角射线与地平面Y轴的最大和最小夹角，1是摄像机水平视角在地面上的投影与地平面Y轴夹角。由摄像机针孔模型的几何关系可知，a，B，．y可由下式推导得到：ot=aretan(I-l／y1)lB=a．retan(H／(y1+y2))一96一式(1)式(2)3．=aretan(xl／y1)式(3)其中，H，yl，y2和xl可以通过测量得到。在得出了d，p和Y角之后就可以很方便的推导出x和Y的计算公式：y=Ht蚰【GIo吨)《墨产)@一p)】式(4)踟【(挚叫式(5)o=(鱼产h式(6)L；、／

6、孬歹式(7)其中，u，v分别表示特征点P在图像平面的上的行数和列数，Sx和Sy分别表示图像平面在X和Y方向上的总的行数和列数。Y是点P伍y)在机器人坐标系xoy下的纵坐标，即目标点与机器人在垂线方向上的距离。x是点Pky)在机器人坐标系xoy下的横坐标，即目标点与机器人在水平方向上的距离，0表示点P与前进方向上的夹角，而L则是所求目标点与机器人之间的距离。3．试验在实验室利用摄像机拍摄多幅图片，此图片的大小为760×576像素，因此，Sx=760，Sy=576。根据摄像机针孔测距模型，测得H=184mm，yl=240m

7、m，yl+y2=3600mm，xl=11lmm，利用测得的数据计算得到a=37．480，B-2．93。，叮=25．250。为检验使用该方法测距的效果，在matlab编译环境下，制作了一个GUI图形用户界面嘲，如图2(a)所示，运行聊后的界面如图2(b)所示。(b)图2位置检测CUI界面该界面先打开一幅图像，然后鼠标在图像上选取合适的目标点，并返回该点的U和v值，显示在界面上。通过编制好的计算公式，就可以获得该目标点与机器人在垂线、水平线间的距离X、Y，目标点与机器人前进方向的夹角0以及与机器人之间的距离L。试验过程中共

8、测试了7个不同位置的点，计算结果如表1所示。(下转第98页)万方数据科技信息高校理科研究TAL．-CALL为16714次，该基站作了0．08％掉话率的“贡献”oBSCl的掉话率较为平均上升。8月2ElA+B实施后，市区3个BSC掉话率均有下降，主要原因是TCHRF．10sS下降所致。掉话率与系统话务的忙闲有一定的关系，但从7月23