引言

未來幾年,全球服務(wù)機(jī)器人的市場(chǎng)將繼續(xù)快速增長(zhǎng),要求機(jī)器人能完成大規(guī)模任務(wù),而大多數(shù)機(jī)器人處于各種復(fù)雜的動(dòng)態(tài)環(huán)境。面對(duì)移動(dòng)的物體,移動(dòng)機(jī)器人需要預(yù)測(cè)和估計(jì)動(dòng)態(tài)物體的運(yùn)動(dòng)情況,這對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航和控制來說具有重要意義。

環(huán)境建模即對(duì)移動(dòng)機(jī)器人工作空間的有效表達(dá)。本文研究的機(jī)器人工作在室內(nèi)未知靜態(tài)環(huán)境下,區(qū)分視野內(nèi)的可行區(qū)域,獲取環(huán)境信息,才具備導(dǎo)航的先決條件。

1雙目立體標(biāo)定

本次標(biāo)定實(shí)驗(yàn)是在移動(dòng)機(jī)器人IntRob雙目攝像機(jī)上進(jìn)行的,左右攝像機(jī)平行前置安裝,攝像機(jī)基線長(zhǎng)度b=12mm,距離地面高度為76mm。左右攝像機(jī)為一對(duì)CCD工業(yè)相機(jī),型號(hào)為MV-VD078sM/sC,最高分辨率為1024×768,像素尺寸為4.65um×4.65um。

通過立體標(biāo)定得到雙目相機(jī)的外參矩陣:

旋轉(zhuǎn)矩陣R:

平移矩陣T:

2基于標(biāo)定結(jié)果的雙目立體校正

立體視覺校正又稱極線校正,其目的是消除立體圖像對(duì)在垂直方向的視差,保證兩個(gè)圖像在校正之后是對(duì)準(zhǔn)的,使得立體匹配更可靠,其具有匹配速度快的優(yōu)點(diǎn)。

通過前面對(duì)圖像對(duì)的立體標(biāo)定,獲取到旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T。定義重投影矩陣Q,Q矩陣包含有圖像坐標(biāo)和攝像機(jī)內(nèi)參矩陣,那么給定一個(gè)二維齊次點(diǎn)和其關(guān)聯(lián)的視差d,將此點(diǎn)投影到三維中,就可以得到空間一點(diǎn)的三維實(shí)測(cè)距離。

3基于視覺顯著度的立體區(qū)域匹配

傳統(tǒng)立體匹配算法的匹配過程中,只將圖像看做數(shù)據(jù),對(duì)所有像素點(diǎn)不分主次。視覺顯著度是一種符合人類視覺感知的新的圖像描述指標(biāo),可以模擬人類的視覺注意,故提出利用視覺顯著性特征改進(jìn)立體區(qū)域匹配。本文中圖像視覺顯著性的計(jì)算模型是基于SpectralResidual理論來建立的。圖1所示為原圖像與視覺顯著度融合并且校正后的左右圖像。

圖1融合校正圖像

分別對(duì)圖像做BM、SGBM和融合視覺顯著度的BM算法匹配,其中融合BM塊匹配算法時(shí)間短、匹配效果好,本研究課題采用該方法。為了得到更好的障礙物輪廓效果,對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕膨脹操作來去除噪點(diǎn),圖2(a)(b)(c)分別為去噪后BM視差結(jié)果、去噪后SGBM視差結(jié)果、去噪后融合視覺顯著度的BM結(jié)果。

4障礙物邊緣輪廓坐標(biāo)

本文中將地面以上的部分均視為障礙物,在2中介紹的Q矩陣,建立障礙物的三維點(diǎn)云,并將三維點(diǎn)云投影到二維平面(此處選擇圖像中部的高度投影),這樣可以減少運(yùn)算時(shí)間,同時(shí)不影響障礙物信息的完整性,在MATLAB20l2b環(huán)境下顯示,如圖3所示。

圖3中,橫坐標(biāo)表示水平方向的實(shí)際距離,豎坐標(biāo)表示深度方向的實(shí)際距離。表l中是實(shí)際距離與實(shí)驗(yàn)結(jié)果距離比較,在水平方向上誤差較小,在深度上誤差相對(duì)較大,除因匹配造成的輪廓信息缺失外,基本可以實(shí)現(xiàn)對(duì)障礙物輪廓的提取。

5結(jié)語(yǔ)

本文從實(shí)現(xiàn)立體視覺的幾個(gè)關(guān)鍵步驟出發(fā),先對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行立體標(biāo)定,獲得攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行立體校正和匹配,然后選取BM塊匹配算法將障礙物從復(fù)雜環(huán)境信息中分離出來。視差圖中障礙物信息有部分缺失,實(shí)際測(cè)距結(jié)果相對(duì)誤差滿足要求,完成了在室內(nèi)未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境地圖的創(chuàng)建。