翁和王

（武夷學(xué)院 數(shù)學(xué)與計算機學(xué)院，福建 武夷山 354300）

雙目視覺技術(shù)在智能機器人中的應(yīng)用研究

翁和王

（武夷學(xué)院 數(shù)學(xué)與計算機學(xué)院，福建 武夷山 354300）

隨著工業(yè)自動化的不斷發(fā)展，生產(chǎn)加工中的自動化水平越來越高，機器人視覺在自動化生產(chǎn)中的地位也越來越重要.其中立體實體技術(shù)是智能機器人的重要標志.本文就對雙目視覺技術(shù)在智能機器人中的應(yīng)用進行了簡單的分析研究.

雙目視覺技術(shù)；智能機器人；自動化水平

1 引言

一開始引入機器人，只是為了彌補經(jīng)濟高速發(fā)展時期的勞動力不足，隨著我國經(jīng)濟穩(wěn)定時期的到來，為了能夠適應(yīng)工業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，機器人的使用目的也得到了進一步的擴大，不但可以在惡劣環(huán)境下進行工作，還有效的減少了人們職業(yè)病以及工傷的發(fā)生.雙目視覺技術(shù)不但可以使機器對三維環(huán)境中物體的形狀、位置以及運動等幾何信息進行感知，還可以對他們進行描述、識別、存儲以及理解[1].雙目立體視覺是計算機中所有被動測量方法中最重要的感知技術(shù)，他可以對人類視覺處理景物的技術(shù)進行直接模擬，也可以在不同條件下對景物的立體信息進行測量.在計算機視覺方法中，雙目立體視覺技術(shù)的作用無可替代，同時也是研究人工智能的重要課題，成為了智能機器人技術(shù)發(fā)展的重要標志.

2 雙目視覺機器人的研究現(xiàn)狀

雙目視覺機器人已在歐美日等發(fā)達國家研究了幾十年，隨著計算機技術(shù)、光電學(xué)技術(shù)的發(fā)展，這些發(fā)達國家推出了智能化的機器人；相對于發(fā)達國家，我國在雙目視覺機器人的研究方面起步較晚，對雙目視覺技術(shù)研究還處于起步階段，但在一些高校和科研機構(gòu)也取得了一些成果[2].

2.1 國外研究動態(tài)

在美國，麻省理工學(xué)院將雙目視覺技術(shù)應(yīng)用于智能交通方面，通過雷達和雙目視覺系統(tǒng)可以大致的確定目標的大體位置，結(jié)合圖像分割算法，可以在高速的環(huán)境下對獲取的目標位置進行檢測和處理；華盛頓大學(xué)與微軟公司合作,為火星衛(wèi)星“探測者”號研制了寬基線立體視覺系統(tǒng)[3]，通過雙目視覺技術(shù)的應(yīng)用可以使“探測者”號在數(shù)公里的范圍內(nèi)的地形進行實時檢測，進行精確定位和導(dǎo)航；美國噴氣推進實驗室采用雙目視覺技術(shù)研制出DEMOIII無人自主車.

在日本，東京大學(xué)把雙目視頻技術(shù)應(yīng)用于仿真機器人，通過攝像機拍攝的周邊圖像利用平面分割算法進行分析和處理，確定路面和障礙物，結(jié)合自身姿態(tài)形成周邊地圖，根據(jù)實時的地圖信息實現(xiàn)仿真機器人在陌生的環(huán)境自由的行走；日本大阪大學(xué)研究院利用雙目視覺技術(shù)研制出一種自適應(yīng)的雙目視覺伺服系統(tǒng)，能夠?qū)ξ粗繕说倪\動方式進行預(yù)測，實現(xiàn)對目標的自適應(yīng)跟蹤；日本岡山大學(xué)利用雙目視覺技術(shù)研制出控制微操作器的視覺反饋系統(tǒng).

2.2 國內(nèi)研究動態(tài)

在國內(nèi)很多高校和研究機構(gòu)也開展對雙目視覺技術(shù)的應(yīng)用研究，火星863計劃課題組利用雙目視覺技術(shù)實現(xiàn)對人體三維尺寸的精確測量，具有測量速度快，精度高的優(yōu)點；浙江大學(xué)采用雙目視覺技術(shù)實現(xiàn)對多自由度機械裝置動態(tài)位置的精確檢測；東南大學(xué)基于雙目視覺技術(shù)，實現(xiàn)對不規(guī)則物體的三維空間進行非接觸的精確測量；哈爾濱工業(yè)大學(xué)采用異構(gòu)的雙目視覺技術(shù)實現(xiàn)對自主足球機器人的運動導(dǎo)航[4].

3 雙目視覺機器人的工作原理

研究人員花費了大量的經(jīng)歷和時間才依照人類的視覺系統(tǒng)，研究出了一種類似于人眼人造眼，那也就是機器人的視覺系統(tǒng).機器人視覺研究中有一個最活躍的分支——雙目立體視覺，他仿照的是人類以雙目視覺線對距離進行感知的方法，以對三維信息進行感知，在實際運用中是基于三角測量的方法，采用兩個或者兩個以上攝像機從不同位置對同一事物成像，以此從視覺差中對距離信息進行恢復(fù).雙目視覺機器人的工作原理如圖1所示.

圖1 雙目視覺機器人的工作原理

下面我們以最簡單最理想化的一種雙目視覺模型——平行雙目視覺系統(tǒng)，將兩臺攝像機平行的放置在不同的位置，且圖像正中正好是攝像機的光心，獲取兩張同一物體的不同圖像，從而可以繪制出簡化的雙目視覺成像模型，如圖2所示.

圖2 雙目視覺成像模型示意圖

在圖中，假設(shè)兩臺完全相同的攝像機在同一平面上，CL、CR作為左右攝像機的光心，即為坐標系原點，它們對應(yīng)的XL與XR在同一條直線上，兩臺攝像機對應(yīng)的Y軸和Z軸相互平行，兩臺攝像機的原點CL和CR之間的距離為B，它們成像平面的原點分別是Ol、Or，攝像機到成像位置的距離稱了焦距，長度為f.空間點P和OL連接時，與其成像平面的交點為Pl,空間點P和OR連接時，與其成像平面的交點為Pr，在這種理想的結(jié)構(gòu)中，可以很容易的找到Pl、Pr的坐標位置.

在現(xiàn)實中由于各種因素，很難將攝像機擺放到準確的位置，要想讓兩臺攝像機觀看到更大的共同區(qū)域，就需要將兩臺攝像機的距離縮小，由于基線距離B減少，影響了數(shù)據(jù)的精確度.

4 雙目視覺技術(shù)在智能機器人的應(yīng)用優(yōu)勢

計算機視覺研究中最基本的內(nèi)容就是對空間三維場景的距離信息進行獲取，目前來說，獲取方式主要有兩大類：一種是被動視覺，這種方式不需要特殊的光源，只要利用攝像機對物體圖像進行攝取，然后借助于計算機對圖像進行處理，在視覺差中對三維信息進行恢復(fù)即可.這種方式還可以分為單目以及多目視覺，其中單目視覺就是借助于一臺攝像機對物體形狀進行感知；多目視覺就是在自然光或者一般環(huán)境光下，借助于具有一定距離的兩臺攝像機所各自攝取的圖像，把空間物點在兩個圖像中的對應(yīng)點找出來，以此來得到點的距離信息.另一種方式也就是主動視覺，這種方式是采用光電感知的方法來對物體之間的距離信息進行感知的，其中方法很多，有飛點時間法、莫爾技術(shù)法以及主動式光學(xué)三角測量法等[5]，這種方式最關(guān)鍵的部分就是需要特殊的光源，并要對光源的位置以及亮度進行嚴格的控制.所以說計算機的視覺方法很多，同樣不同方法的適用范圍也不同，以上兩大類中主動視覺的測量精度比較高，但是必須具備特殊光源，所以其設(shè)備成本比較高，適用范圍也相對比較??；被動視覺中單目視覺只能夠?qū)θS物體的表面朝向恢復(fù)，如果想要獲得物體的三維結(jié)構(gòu)，就要從不同的方向進行多次測量，所以其測量誤差比較大.綜上所述，雙目視覺也就是對機器人視覺研究的最佳選擇，其優(yōu)勢主要有:

（1）價格比較便宜，機器人雙目視覺系統(tǒng)不需要昂貴的設(shè)備，所需要的硬件組成也比較簡單；（2）結(jié)果精確度較高，經(jīng)過相關(guān)研究可知，雙目視覺系統(tǒng)計算結(jié)果的絕對誤差達到0.3mm[6]，可以對機器人目標定位的精確度要求完全滿足；（3）不需要特殊光源，可進行廣泛使用.

5 雙目視覺系統(tǒng)在智能機器人應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)

雙目視覺系統(tǒng)在智能機器人應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)，也就是一個完整雙目立體視覺系統(tǒng)中的六個主要內(nèi)容：（1）獲取圖像，立體圖像的獲取主要利用的就是攝像機，就是攝像機所攝取的3-D物體的2-D圖像，這是立體視覺中基礎(chǔ)條件.對對其獲取圖像質(zhì)量產(chǎn)生影響的因素主要有拍攝位置、攝像機幾何特征以及光照條件等，所以所在對圖像進行獲取的時候，不但要對應(yīng)用要求進行滿足，也要對視點差異、攝像機性能以及光照條件等因素進行考慮，以便有利于進行立體計算.（2）攝像機標定，從攝像機的圖像信息中可以得知三維物體的位置、形狀以及幾何信息.為了能夠獲取到空間點和圖像像素點之間的對應(yīng)關(guān)系，就必須對攝像機進行標定，其目的就是要建立一個有效的攝像機成像模型，對攝像機的內(nèi)外屬性參數(shù)進行確定，對空間點和像素點之間的對應(yīng)關(guān)系進行正確確定.（3）提取特征，選取合適的圖像特征，有利于對同一場景中同一物體在兩幅不同位置所攝取的圖像中的對應(yīng)關(guān)系進行匹配，到目前為止，對于圖像特征的選取還沒有一種普遍適用的理論，從而導(dǎo)致了匹配特征多樣性的出現(xiàn).一般情況下所采用的匹配特征主要有：點狀特征、現(xiàn)狀特征以及區(qū)域特征等.通常情況下，大尺度特征中的圖像信息比較豐富，數(shù)目也比較多，比較容易匹配，但是定位精確度比較差，特征的描述以及提取都比較困難；而小尺度特征中的圖像信息比較少，數(shù)目比較多，所以就需要一個較強的約束準則以及匹配策略進行匹配，以對歧義匹配進行克服，并提高運算效率.一個良好的匹配特征應(yīng)該具有一定可區(qū)分性、穩(wěn)定性、唯一性、不變形以及有效解決歧義匹配能力.（4）立體匹配，就是對所選取的特征進行計算，以對特征間的對應(yīng)關(guān)系進行建立，把同一空間物理點在不同圖像中的映射點找出來，以此得到視差圖像，這是雙目視覺技術(shù)中最困難的問題.把空間中的三維物體投影成2-D圖像，在不同視點下的同一景物圖像會發(fā)生很大的變化，另外還要受到場景中光照條件、景物幾何特征以及噪聲干擾等多種因素的影響，所以說想要進行準確的計算，就必須對這些因素的干擾進行排除.（5）深度恢復(fù)，得到立體成像模型以及匹配視差之后，就可以很容易的把安慰距離進行恢復(fù)，對其測量距離產(chǎn)生影響的因素主要有：攝像機標定誤差、匹配定位誤差以及特征檢測，只要對各個方面的因素進行綜合考慮，就可以得到一個比較精確的距離恢復(fù).（6）修正誤差，在對立體進行匹配的時候會受到一系列因素的影響，所以肯定會產(chǎn)生一定的誤差，可以根據(jù)誤差產(chǎn)生的原因以及方式，選取合理的手段對誤差進行修正[7].

6 結(jié)語

雙目視覺技術(shù)具有非常廣闊的應(yīng)用前景，在機器人中的應(yīng)用，可以有效的提高其智能化，但是目前來說，對于這一技術(shù)的研究我國仍然處于初級階段，想要對這一技術(shù)進行充分的應(yīng)用，就必須進行深入研究.

〔1〕基于雙目視覺的汽車安全駕駛系統(tǒng)[J].電腦與電信,2012,(8):33-33.

〔2〕李慶忠,陳顯華,顧偉康.基于彩色立體視覺的障礙物快速檢測方法.計算機科學(xué)，2003(9):9.

〔3〕C.F.Olson, H.Abi-Rached, M.Ye, et al.Wide-Baseline Stereo Vision for Mars Rovers.In:IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems.Las Vegas,NV,U-nited States.2003.USA:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc,2003.27～31.

〔4〕高慶吉,洪炳熔,阮玉峰.基于異構(gòu)雙目視覺的全自主足球機器人導(dǎo)航[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2003,35(9):1029-1032.

〔5〕付國強,黃攀峰,陳凱,等.基于雙目視覺的伺服控制半物理仿真系統(tǒng)設(shè)計[J].計算機測量與控制, 2009,17(12):2494-2496.

〔6〕張洋,王新龍.一種地標點修正的高精度雙目視覺導(dǎo)航方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報,2014,40 (9):1305-1311.

〔7〕劉軍,李娜,劉鵬，等.雙目視覺立體標定方法的改進[J].武漢工程大學(xué)學(xué)報,2013,35(10):68-73.

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