發(fā)布時間：2020-06-08 16:30

【摘要】：近年來隨著小型無人機向自主化、智能化方向的迅速發(fā)展,其應用范圍越來越廣,尤其是在無衛(wèi)星導航條件下的使用需求日漸強烈。無人機發(fā)展初期主要是針對消費級用戶去設計的,并未過多的考慮其在工程或實際應用中可能遇到的場景,其主要倚靠操控手通過肉眼去辨別飛行方向,在環(huán)境復雜的情況下,對操控人員提出了很高的要求,即使技術高超也難以保證無人機的安全,同時夜晚缺少光線,操控人員很難在沒有外力的幫助下看清無人機本身。傳統(tǒng)的由慣性測量單元和GPS組成的導航系統(tǒng)無法滿足要求。本課題基于雙目立體視覺技術利用在不同視角下獲得的圖像,通過視差獲取圖像的深度信息,獲取場景的三維信息,進而進行無人機避障。作為機器視覺的一個重要分支,雙目立體視覺可以獲取三維場景中物體的深度信息,它主要分為像機標定、圖像獲取、圖像預處理、特征檢測、立體匹配以及障礙物距離信息的獲取等六個步驟。本文主要聚焦其中的攝像機標定、圖像獲取及立體匹配這三個步驟。在像機標定方面,采用了張正友平面標定法,結合Matlab的標定工具箱,分別成功標定了左右兩個攝像頭的內(nèi)外參數(shù)以及這兩個攝像頭之間的旋轉平移參數(shù),標定得到的這些參數(shù)的精度很高,完全滿足本文的雙目立體視覺系統(tǒng)的需求。圖像獲取是整個雙目視覺系統(tǒng)中最基礎的一步,改善圖像采集的性能有利于改善系統(tǒng)的整體性能。在FPGA上設計實現(xiàn)的采集模塊通過攝像頭的同步信號并行的對兩個攝像頭進行圖像采集,通過內(nèi)部總線,由DAM將采集到的圖像對傳輸?shù)紻DR中,這種方法提高了圖像采集與傳輸?shù)男?降低了CPU的負擔,提高了整個雙目視覺系統(tǒng)的性能。作為雙目立體視覺中最重要、最關鍵的一個步驟—立體匹配,通過對左右兩幅圖像中的區(qū)域灰度特征、點特征或相位特征等特征進行匹配,得到匹配的兩個投影點后,再經(jīng)過三角形原理計算獲得對應的景物點的距離信息。本文基于Harris角點特征檢測算法與SIFT立體匹配算法,通過將這兩種算法結合的方法,實現(xiàn)高效精確的雙目立體匹配。該方法首先使用Harris算子對左右兩幅圖像進行檢測,然后對檢測到的角點生成SIFT特征向量,最后根據(jù)獲得的SIFT特征向量,對兩幅圖像中的角點進行匹配,得到匹配點。該方法角點檢測耗時較少,且匹配效率和正確率都比單獨使用SIFT算法要高。
【圖文】：

基于雙目視覺的無人機障礙物檢測研究第2章 雙目視覺原理及相機標定目立體視覺檢測障礙物的的研究中，雙目攝像機的內(nèi)外參數(shù)和配是十分重要的。雙目攝像機的標定算法精度會對相機模型參的影響；而立體匹配算法作為獲取深度圖像的核心部分，其算的生成產(chǎn)生很大的影響。本章主要對平行雙目視覺如何獲取深紹了雙目視覺原理以及張正友標定法，并進行了實驗仿真。視覺理論基礎機雙目系統(tǒng)中主要有：世界、相機、圖像 3 個坐標系：3 個坐標 所示，點 P 是世界坐標系中的某一點， 和 分別是點 P 投影到下的坐標。

校正后的左右圖圖 2.5 校正前后對比圖通過對比可以得到，左圖和右圖分別以光軸為基準進行了一定角度的旋轉。而這兩個攝像機焦點之間的連線與坐標的行線平行。αθ圖 2.6 以光軸為基準旋轉示意圖校正后圖的行線用紅線進行說明。通過對比原圖和校正后的圖，可以總結得到，左圖和右圖的行線轉動的角度分別為 和 。我們以上圖中（圖左）為例，來進行相關說明。假設hR 代表旋轉矩陣，則它有如下定義： h1 2 3R e e e（2.34）
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：V279;V249

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本文編號：2703343