專利名稱：基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法
基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于移動載體的自主制導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于序列雙色點陣式航標的 魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法。背景技術(shù)：
普通視覺系統(tǒng)的成像范圍窄，固定指向的普通視覺系統(tǒng)有很大的應(yīng)用局限性。而全向 視覺的超大廣角視野則非常有利于全方位觀測，具有很大的應(yīng)用潛力。反射式全景攝像機 構(gòu)建的全景視覺系統(tǒng)，在移動機器人導(dǎo)航領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用，而采用魚眼鏡頭得到的全 向視覺系統(tǒng)的應(yīng)用尚待開發(fā)。魚眼鏡頭垂直于水平面豎直向上放置的全向機械視覺可以一 次性攝取整個半球域的全部場景，無需依靠單臺攝像機的云臺轉(zhuǎn)動或多臺攝像機的影像合 成，因此將其應(yīng)用于大廣角安全監(jiān)控和移動體的自主制導(dǎo)有極大的優(yōu)勢，因此具有重要的 研究意義和廣泛的應(yīng)用前景。然而魚眼鏡頭成像的桶形畸變很大，因此在應(yīng)用開發(fā)中要克 服圖像畸變帶來的問題。
目標識別是圖像處理領(lǐng)域的熱門課題，在有具體應(yīng)用目標的識別系統(tǒng)中目標識別依賴 于特定對象物特征的表述、檢測、提取和分析。各種理論和算法的發(fā)展可以為魚眼鏡頭全 向視覺制導(dǎo)方法的開發(fā)借鑒并進行應(yīng)用創(chuàng)新。適合全向視覺圖像導(dǎo)航應(yīng)用的航標模式設(shè) 計，目標特征向量的確定，多目標的分割，識別算法的選擇和集成，處理程序的開發(fā)則是 本專利的創(chuàng)新點，而在圖像畸變環(huán)境，復(fù)雜背景，目標部分遮擋及光照條件影響等這些干 擾存在的不利條件下能保證航標識別程序的實時性，準確性，可靠性和魯棒性則有更實際 的應(yīng)用價值。
以傳統(tǒng)的PC機或高性能工控機加圖像采集卡搭建的視覺處理系統(tǒng)技術(shù)成熟。但資源配 置冗余，體積大，不宜應(yīng)用于機載系統(tǒng)。而數(shù)字信號處理器(Digital Signal Processor, 簡稱DSP )以其特有的靈活性、穩(wěn)定性、體積小、功耗小和易于實現(xiàn)自適應(yīng)處理等特點， 在數(shù)據(jù)、語音、視像信號等高速數(shù)學(xué)運算和實時處理方面具有獨特的優(yōu)勢，是進行產(chǎn)品定 制開發(fā)的理想硬件平臺，特別在當(dāng)前圖像處理領(lǐng)域中有潛在的應(yīng)用前景，亟待大力開展應(yīng) 用研究和開發(fā)。
移動體制導(dǎo)是一項有著廣泛應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，自主制導(dǎo)的移動機器人和自引導(dǎo)車 巳應(yīng)用于先進制造、自動運輸、智能倉庫及導(dǎo)購，娛樂、家用、助殘機器人等領(lǐng)域。而"視 覺制導(dǎo)"是一項在室內(nèi)外環(huán)境導(dǎo)航應(yīng)用中經(jīng)常為人們首選的方法。其主要優(yōu)勢是"視覺制 導(dǎo)"是一種被動的導(dǎo)航技術(shù)，它只利用環(huán)境中自然的或者人為設(shè)置的特征物進行定位導(dǎo)航， 而不需要外部專設(shè)的制導(dǎo)基站的支持(如全球定位系統(tǒng)GPS等)。而全向視覺的自主制導(dǎo) 則是一種全新的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容
3本發(fā)明目的是提供一種通用性強、應(yīng)用范圍較廣的序列雙色點陣式航標，以及基于該 航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法。該方法采用序列雙色點陣式航標，在魚眼鏡頭全向視 覺圖像中進行特定航標的識別，并在機載嵌入式DSP平臺上實現(xiàn)移動體自主制導(dǎo)的全新 方法。
本發(fā)明提供的基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法包括-
步驟一、魚眼鏡頭全向視覺系統(tǒng)建立將魚眼鏡頭垂直于水平面豎直向上放置，配合 高性能模擬相機建立魚眼鏡頭全向視覺系統(tǒng)；
步驟二、航標構(gòu)建采用兩種不同顏色組建航標對，利用顏色閾值區(qū)分單一航標，由 一組航標對組成具有拓撲特性的序列模式，構(gòu)建成序列雙色點陣式航標，有效解決移動體 運行中的航標丟失及太遠處航標撲獲識別定位困難的實際問題；
步驟三航標識別器初始化包括室內(nèi)外光照條件檢測，優(yōu)化圖像反差和顏色匹配； 系統(tǒng)初始參數(shù)設(shè)置如采樣窗口標定及顏色參數(shù)自動整定等；顏色參數(shù)自動整定步驟為在 采集圖像后，通過程序在圖像中建立顏色標定區(qū)域，將被標定航標移動至圖像中的標定區(qū) 域，系統(tǒng)自動讀取相關(guān)變量數(shù)值，進行均值及方差計算，獲得標定參數(shù)；
步驟四圖像的前期處理每次采樣獲得的圖像將利用優(yōu)化的顏色閾值對圖像進行二 值化處理，達到抑制背景突出航標的效果，同時在圖像關(guān)聯(lián)區(qū)域內(nèi)進行圖像增強濾波處理， 采用分塊統(tǒng)計收縮、膨脹的圖像平滑算法去除其中的噪聲信息；
步驟五當(dāng)前有效航標識別每次采樣選定用于定位導(dǎo)航計算的一對航標為當(dāng)前有效 航標。通過區(qū)域分割算法和連通域分析，對每個連通域進行認證，貼上標簽并計算出中心 點坐標，由標簽號大小，連通域面積和連通域中心點位置信息共同建構(gòu)辨識法則來給航標 分組，配準雙色航標對并判定當(dāng)前一對有效航標位置同時存儲航標切換時備用航標對的信 息；
步驟六序列航標切換為提高識別效率和定位精度選擇盡量靠近鏡頭的航標對為最 佳航標位置參與定位導(dǎo)航計算。為此需設(shè)定最佳航標位置區(qū)及跟蹤門起始和終結(jié)閾值。當(dāng) 檢驗到當(dāng)前航標對中的任一個點超出終結(jié)閾值線時即進行航標切換和更新，同時提取先前 已備份的新航標對的位置信息；
步驟七移動體制導(dǎo)策略為控制移動體運行實現(xiàn)自主制導(dǎo)，在快速采樣小偏差情 況下可采用圖像坐標相對定位方法進行制導(dǎo)計算。即隨時檢測航標對連線相對圖像坐標系 的位姿，用角度和位置偏差值加權(quán)處理后獲得移動體驅(qū)動控制的反饋信息進行導(dǎo)航。對由 兩后輪速度差驅(qū)動的履帶式移動機器人為自主導(dǎo)航的移動體而言兩輪電機驅(qū)動電壓差應(yīng) 和這個角度和位置偏差值加權(quán)求和的值成正比。
本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果
參基于魚眼鏡頭建立的全向視覺圖像采集系統(tǒng)。魚眼鏡頭垂直于水平面豎直向上放 置，每幀圖像可攝取前后左右及上方整個半球域的全部場景，無需依靠單臺攝像機的轉(zhuǎn)動 或多臺攝像機的影像合成，將周圍環(huán)境一眼看遍，非常適用移動體制導(dǎo)的應(yīng)用。參根據(jù)魚眼圖像信息量大的特點，設(shè)計了一種序列雙色點陣式航標，用于移動載體 自主制導(dǎo)。航標的大小、高度、形狀、及航標間距包括顏色搭配均可根據(jù)實際應(yīng)用場合進 行調(diào)整。序列雙色點陣式航標模式在室內(nèi)外結(jié)構(gòu)環(huán)境中具有貼近自然景物的拓撲特征、簡 單實用、易于設(shè)置和維護，在魚眼全向視覺大場景畸變圖像中，可有效地提高航標自動識 別和跟蹤效率。
參系統(tǒng)自動進行顏色參數(shù)整定，無需人為設(shè)置。
特定航標多目標識別跟蹤的綜合算法，集成了一系列有效的圖像處理手段和圖像 增強濾波算法并進行了優(yōu)化、改進和創(chuàng)新，消除了干擾信息對航標識別造成的影響，計算 速度快、識別效果好。
參對圖像中的多個航標可以進行動態(tài)處理和跟蹤并實時選擇最佳位置航標，優(yōu)化處 理程序，適時進行航標切換，提高了系統(tǒng)的精確性、可靠性及魯棒性。
參應(yīng)用于大場景畸變圖像環(huán)境中的制導(dǎo)策略簡單、有效，提供了可以廣泛應(yīng)用到移 動體自主制導(dǎo)的一種可行解決方案。
參依托于嵌入式DSP平臺，構(gòu)成一套完整的、軟硬件結(jié)合的、實時性強集成度高的 車載制導(dǎo)系統(tǒng)。


圖1是全向視覺自主制導(dǎo)方法與系統(tǒng)框圖2是航標設(shè)置模式示例；
圖3是全向視覺識別器程序框圖4是制導(dǎo)策略；
圖5是自動顏色參數(shù)整定；
圖6-A是原始圖像；
圖6-B是航標識別器的航標識別結(jié)果。
具體實施方式
實施例1:
基于序列雙色點陣航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法與系統(tǒng)如圖1所示，過程由七個 步驟組成魚眼鏡頭全向視覺系統(tǒng)建立、航標設(shè)置、航標識別器初始化、圖像的前期處理、 當(dāng)前有效航標識別、序列航標切換、移動體制導(dǎo)策略。
下面的實用案例具體說明了本發(fā)明的實施步驟和應(yīng)用效果。
步驟一試驗環(huán)境為室外，利用8支燈桿，每兩支為一對，每對分別由黃色、藍色組 成，建立燈桿序列航標。
步驟二以魚眼鏡頭FE185C046HA-1及Watec221S模擬相機建立全向視覺圖像采集系統(tǒng)，圖像采集、輸出分辨率均為720X576。 ICETEK-DM642-PCI為DSP圖像處理硬件平臺。 采用由兩后輪速度差驅(qū)動的履帶式移動機器人為自主導(dǎo)航的移動載體。
步驟三航標識別器初始化。對室外光線進行檢測，調(diào)整FE185C046HA-1魚眼鏡頭光 圈。顏色匹配優(yōu)化，保證與周圍環(huán)境及航標對顏色之間的反差，將燈桿序列分別設(shè)定為黃 色和藍色。航標采樣窗口配置，根據(jù)實施例現(xiàn)場情況，將圖像橫坐標150到550，縱坐標 0到300設(shè)定為航標采樣窗口。顏色閾值的自動整定，將黃色、藍色航標分別移動至圖像 中的顏色自動標定區(qū)域，系統(tǒng)自動讀取相關(guān)變量數(shù)值，進行均值及方差計算，分別得到藍 色Y、 Cb、 Cr閾值限定范圍為80<Y<120、 130<Cb<160 、 100<Cr<125，黃色Y、 Cb、 Cr閾值限定范圍為9(XY〈130、 70<Cb<100 、 130<Cr<160。
步驟四圖像的前期處理。利用步驟三中得到的圖像閾值范圍對航標采樣窗口內(nèi)的每 一像素點進行圖像二值化處理，不在閾值范圍內(nèi)的像素點的灰度值均被置為O，屬于藍色
范圍內(nèi)的像素灰度值被置為100，屬于黃色范圍內(nèi)的像素灰度值被置為150。將航標采樣 窗口劃分為2500個圖像模塊，每塊為6X8的矩形，統(tǒng)計模塊內(nèi)非零點的個數(shù)，小于20 個非零點即被認定為噪聲，將此模塊內(nèi)的每一個像素灰度值置零。
步驟五當(dāng)前有效航標識別。在航標采樣窗口范圍內(nèi)，按照灰度值100和灰度值150 分別進行兩次八連通域分析，分析的同時給每個連通域貼上標簽?；叶戎禐镮OO的連通域 標簽號由奇數(shù)組成；灰度值為150的連通域標號由偶數(shù)組成，同時計算出圖6-B中的四個 連通域的中心點坐標，從左邊第一行起分別為(449， 161)、 (223， 175)、 (468， 285)、 (217， 291);面積分別為237、 201、 493、 481。圖6-B中左上航標標簽號為2，左下航 標標簽號為4，右上航標標號為1，右下航標標號為3。確認當(dāng)前有效航標的策略為，必 須同時滿足三個條件 一，奇、偶標簽號中的最大值。二，面積值在每種顏色航標中最大。 三、中心點坐標在每種顏色航標中距離圖像中心點(360， 288)最近。用十字線標識當(dāng)前 有效航標。處理結(jié)果如圖6-B中所示。
步驟六航標切換判斷。檢驗是否需要對當(dāng)前航標進行切換，具體方法為實時監(jiān)測當(dāng) 前有效航標對，當(dāng)兩個航標中的任意一個中心點的X或者Y坐標超出圖像有效區(qū)域(X 方向150-550， Y方向0-300)則舍棄當(dāng)前航標組，切換到標簽號相鄰的下一組航標。
步驟七移動載體自動制導(dǎo)。制導(dǎo)方法如圖4所示，在圖6-B的實例中當(dāng)前兩個有效 航標連線的中心點O'，其坐標為(383， 287)，角度偏差0等于-3° ，位置偏差r為23。 Speed為左、右輪默認速度，等于0.2單位為米每秒，Id等于0.007， K2等于0.002 (Id、 K2 需根據(jù)不同的移動載體求出)。在圖6-B狀態(tài)下，按照用公式1進行計算履帶式移動機器 人輪速計算，結(jié)果為左輪速度0.267米每秒，右輪速度0.133米每秒。 S戸dl = S戸d - (iH x + AT2 x Ar) S戸d及=S戸d + (in x + x Ar)
權(quán)利要求
1、一種基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法，其特征在于該方法依次包括魚眼鏡頭全向視覺系統(tǒng)建立、航標構(gòu)建、航標識別器初始化、圖像的前期處理、當(dāng)前有效航標識別、序列航標切換、移動體制導(dǎo)策略。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法， 其特征在于所述的魚眼鏡頭全向視覺系統(tǒng)建立是，將魚眼鏡頭垂直于水平面豎直向上放 置，配合高性能模擬相機建立魚眼鏡頭全向視覺系統(tǒng)。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法， 其特征在于所述的航標構(gòu)建，采用兩種不同顏色組建航標對，利用顏色閾值區(qū)分單一航標， 由一組航標對組成具有拓撲特性的序列模式，構(gòu)建成序列雙色點陣式航標，有效解決移動 體運行中的航標丟失及太遠處航標撲獲識別定位困難的實際問題。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法，其特征在于所述的航標識別器初始化，包括室內(nèi)外光照條件檢測，優(yōu)化圖像反差和顏色匹配；系統(tǒng)初始參數(shù)設(shè)置如采樣窗口標定及顏色參數(shù)自動整定等；顏色參數(shù)自動整定步驟為 在采集圖像后，通過程序在圖像中建立顏色標定區(qū)域，將被標定航標移動至圖像中的標定 區(qū)域，系統(tǒng)自動讀取相關(guān)變量數(shù)值，進行均值及方差計算，獲得標定參數(shù)。
5、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法， 其特征在于所述的圖像前期處理，每次采樣獲得的圖像將利用優(yōu)化的顏色閾值對圖像進行 二值化處理，達到抑制背景突出航標的效果，同時在圖像關(guān)聯(lián)區(qū)域內(nèi)進行圖像增強濾波處 理，采用分塊統(tǒng)計收縮、膨脹的圖像平滑算法去除其中的噪聲信息。
6、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法， 其特征在于所述的當(dāng)前有效航標識別，每次采樣選定用于定位導(dǎo)航計算的一對航標為當(dāng)前 有效航標，通過區(qū)域分割算法和連通域分析，對每個連通域進行認證，貼上標簽并計算出 中心點坐標，由標簽號大小，連通域面積和連通域中心點位置信息共同建構(gòu)辨識法則來給 航標分組，配準雙色航標對并判定當(dāng)前一對有效航標位置同時存儲航標切換時備用航標對 的信息。
7、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法， 其特征在于所述的序列航標切換，為提高識別效率和定位精度選擇盡量靠近鏡頭的航標對 為最佳航標位置參與定位導(dǎo)航計算；需設(shè)定最佳航標位置區(qū)及跟蹤門起始和終結(jié)閾值；當(dāng) 檢驗到當(dāng)前航標對中的任一個點超出終結(jié)閾值線時即進行航標切換和更新，同時提取先前 已備份的新航標對的位置信息。
8、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于序列雙色點陣式航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法， 其特征在于所述的移動體制導(dǎo)策略，為控制移動體運行實現(xiàn)自主制導(dǎo)，在快速采樣小偏差 情況下可采用圖像坐標相對定位方法進行制導(dǎo)計算，即隨時檢測航標對連線相對圖像坐標 系的位姿，用角度和位置偏差值加權(quán)處理后獲得移動體驅(qū)動控制的反饋信息進行導(dǎo)航，對 由兩后輪速度差驅(qū)動的履帶式移動機器人為自主導(dǎo)航的移動體而言兩輪電機驅(qū)動電壓差 應(yīng)和這個角度和位置偏差值加權(quán)求和的值成正比。
全文摘要
基于序列雙色點陣航標的魚眼鏡頭全向視覺制導(dǎo)方法。包括魚眼鏡頭全向視覺系統(tǒng)建立、航標構(gòu)建、航標識別器初始化、圖像的前期處理、當(dāng)前有效航標識別、序列航標切換、移動體制導(dǎo)策略。本發(fā)明涉及魚眼鏡頭全向視覺的導(dǎo)航應(yīng)用，一次性攝取整個半球域的全部場景，無需依靠單臺攝像機的轉(zhuǎn)動或多臺攝像機的影像合成，對全方位觀測及移動體的自主制導(dǎo)極為有利；序列雙色點陣式航標模式在室內(nèi)外結(jié)構(gòu)環(huán)境中具有貼近自然景物的拓撲特征、簡單實用、易于設(shè)置和維護，在魚眼全向視覺大場景畸變圖像中，可有效地提高航標自動識別和跟蹤效率；特定航標多目標識別器依托于嵌入式DSP硬件平臺，構(gòu)成的全向視覺車載制導(dǎo)系統(tǒng)，實現(xiàn)了移動體自主制導(dǎo)的應(yīng)用目標。
文檔編號G05D1/02GK101452292SQ200810154620
公開日2009年6月10日 申請日期2008年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月29日
發(fā)明者馮為嘉, 曹作良 申請人:天津理工大學(xué)