视觉导航

视觉导航是采用摄像头拍摄路面图像运用机器视觉等相关技术识别路径实现自动导航的一种新兴导航方法本文所要解决的主要问题是如何通过图像跟踪的方法来获取飞机的坐标因此对于导航中所要解决的姿态角的获取问题将不做讨论由于采用图像跟踪技术实现的导航和眼睛观察目标然后定位的原理相似因此也称该导航方法为视觉导航本文的视觉导航系统考虑到机载图像采集装置的可维护性及成本等因素故把图像传感器安装地面跟踪系统上从而实现地面导航引自无人机自动着陆过程中的视觉导航技术研究资料一下面对由转角得到具体的空间位置展开讨论即视觉导航原理地面坐标系的建立要获取飞机在固定坐标系中的坐标首先要建立这个坐标系其目的是为了获取飞机的绝对位置为了配合第四章的摄像机坐标系变换本文采用的坐标是以无人机降落的跑道为轴飞机跑道上某点为原点建立坐标系以下称该坐标系为地面坐标系如图所示图地面坐标系在图像跟踪系统中地面坐标系是以二轴经纬仪两轴焦点为原点建立的并且与摄像机的中心重合单摄像机的视觉导航原理要得到飞机在地面坐标系中的坐标可以通过测量飞机到原点的距离以及飞机与跑道的侧偏角飞机的仰角三个参数来计算飞机在地面坐标系中的坐标计算方法是每个参数的测量及系统的连接示意图如图所示系统的连接是将摄像机和激光测距仪安装在一个有俯仰和方位两个自由度的二轴经纬仪上通过经纬仪运动使摄像机和激光测距仪始终对准飞机距离信号直接由激光测距仪测出传送到导航计算机和图像处理计算机而飞机与跑道的侧偏角就是经纬仪的方位角飞机的仰角就是经纬仪的俯仰角图像处理计算机的任务是将得到的图像理解计算出目标即飞机的重心在图像坐标中的坐标然后根据图像坐标到经纬仪转角的转换来控制摄像机对准飞机使飞机始终处于视场中即实现图像的跟踪导航计算机只需随时读取经纬仪的角度和以及激光测距仪测得的距离就可以计算得到无人机在地面坐标系下的坐标再用其它方法获取无人机的姿态角信息就可以实现无人机的自主着陆导航因此无人机图像跟踪将是整个系统中的一个关键技术设计出快速准确的飞机跟踪算法将是整个系统能否安全工作的关键双摄像机的视觉导航原理在单摄像机视觉导航系统中由于只有一个摄像机从空间三维坐标映射到图像坐标将丢失一维信息所以要借助于激光测距仪补充丢失信息能否在没有激光测距仪的情况下实现三维定位呢这自然而然地使我们想到了人类的视觉系统从而提出了双摄像机视觉导航原理其示意原理如图所示双摄像机视觉导航需要两个图像跟踪系统同时工作它不需要激光测距仪或其它测距装置它是根据三角测距原理来测定距离的取两个图像跟踪系统中的某一个的摄像机镜头中心为原点建立地面坐标系坐标系的轴上安装另一个图像跟踪系统设两个图像跟踪系统的摄像机镜头中心的距离为两个图像跟踪系统分别独立工作将各自测得的经纬仪的俯仰角和方位角通过串口或网络传送到导航计算机双摄像机视觉导航的空间定位原理如图所示图中为飞机所在的位置可以从两个图像跟踪系统中的经纬仪中直接获取令则由可得图双目视觉原理示意图图双摄像机定位原理图从而可以得到导航参数通过以上公式即可计算出无人机的空间位置再配合其它导航方式可实现无人机自动着陆导航资料二移动机器人视觉导航系统的设计机器人立体视觉的原理n一般的摄像机的投影映射关系如图所示通过摄像机像平面上对空间点所成的像点仅能够获得二维信息无法获得空间点与摄像机的距离信息n立体视觉中左右摄像机最简单的放置位置如图所示图中为左摄像机图像坐标为右摄像机图像坐标为摄像机焦距两摄像机之间的间距为为世界坐标系在物体表面存在着空间一点在世界坐标系下的坐标为该点映射到左右两个摄像机图像坐标系中的坐标分别为n通过几何关系可以得到n场景中一点分别在左右图像中产生像点这一对像点称为共轭点所以只要能在左右图像中找到相应于场景中某一点的共轭点应用上页中的公式就可以计算出该空间点的三维坐标值立体视觉技术一直都是视觉技术中研究的前沿与焦点问题根据视觉传感器的个数立体视觉技术可以分为双目立体视觉和多目立体视觉立体视觉获取的实质是对视觉图像信息的理解在这个过程中可以应用许多性能优良的智能算法如模糊逻辑人工神经网络和遗传算法等双目立体视觉导航移动式机器人n本系统设计的视觉导航移动式机器人如左图所示采用双目立体视觉通过在实验车前安装双摄像机如右图所示以模拟人类双目视觉系统从而实现移动机器人的自主导航避障功能资料三移动机器人双目视觉导航技术研究34节双目视觉的三维重建中有详细的解算目标点三维坐标方法