提出了基于Kinect攝像機(jī)的機(jī)器視覺測速方法,用于實(shí)時(shí)的測量運(yùn)用目標(biāo)的速度信息。首先,設(shè)計(jì)出固定在運(yùn)動目標(biāo)上的由五個(gè)已知位置關(guān)系的圓組成的標(biāo)識物,利用圖像處理算法根據(jù)標(biāo)志物的拓?fù)潢P(guān)系檢測出運(yùn)動目標(biāo)標(biāo)志物在Kinect坐標(biāo)系下的位置;然后,將Kinect坐標(biāo)系坐標(biāo)通過坐標(biāo)變換轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系;最后,根據(jù)采樣時(shí)間內(nèi)測出的距離求出速度信息。通過以上3步驟,依次解決運(yùn)動目標(biāo)檢測和運(yùn)動目標(biāo)測速問題。理論分析和試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法在移動機(jī)器人運(yùn)動或者靜止情況下能夠處理運(yùn)動目標(biāo)作直線運(yùn)動、原地轉(zhuǎn)動及其合成的曲線運(yùn)動等不同運(yùn)動形式下的速度測量,應(yīng)用范圍廣泛,計(jì)算實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性高。 

【文章來源】：光電子·激光. 2017,28(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

圖１測速系統(tǒng)構(gòu)成Ｆｉｇ．１Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆｔｈｅｖｅｌｏｃｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ

量，具有針對各種環(huán)境的。２系統(tǒng)構(gòu)成與坐標(biāo)系定義２．１系統(tǒng)構(gòu)成本文測速系統(tǒng)由裝有定位裝置的移動機(jī)器人和微軟Ｋｉｎｅｃｔ攝像機(jī)所組成，如圖１所示。定位裝置可以實(shí)時(shí)反應(yīng)移動機(jī)器人運(yùn)動過程中的位姿；Ｋｉｎｅｃｔ攝像機(jī)安裝在移動機(jī)器人上，它能夠以３０ＦＰＳ采集圖像，通過圖像處理的方法對環(huán)境中運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測，并測量出運(yùn)動目標(biāo)的位姿。圖１測速系統(tǒng)構(gòu)成Ｆｉｇ．１Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆｔｈｅｖｅｌｏｃｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ２．２坐標(biāo)系定義如圖２所示，移動機(jī)器人通過Ｋｉｎｅｃｔ攝像機(jī)測量運(yùn)動目標(biāo)速度，需要定義如下坐標(biāo)系：圖２坐標(biāo)系定義Ｆｉｇ．２Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ１）世界坐標(biāo)系。按照右手定則，建立三維笛卡爾世界坐標(biāo)系Ｗ－ＸｗＹｗＺｗ，其中Ｗ點(diǎn)為世界坐標(biāo)系原點(diǎn)，Ｘｗ、Ｙｗ和Ｚｗ分別表示世界坐標(biāo)系中３個(gè)相互垂直的坐標(biāo)軸。世界坐標(biāo)系下每一點(diǎn)的坐標(biāo)可以表示為（ｘｗ，ｙｗ，ｚｗ）。２）機(jī)器人坐標(biāo)系。根據(jù)機(jī)器人移動本體運(yùn)動學(xué)模型［２０，２１］，建立三維笛卡爾機(jī)器人坐標(biāo)系Ｒ－ＸｒＹｒＺｒ，其中Ｒ點(diǎn)為機(jī)器人坐標(biāo)系原點(diǎn)且在世界坐標(biāo)系ＸｗＷＹｗ平面上，ＸｒＲＹｒ平面與ＸｗＷＹｗ平面平行，Ｙｒ軸平行于兩驅(qū)動輪中心點(diǎn)連線，Ｘｒ軸垂直于Ｙｒ軸，Ｚｒ軸平行于世界坐標(biāo)系的Ｚｗ軸。機(jī)器人坐標(biāo)系下的每一點(diǎn)坐標(biāo)可以表示為（ｘｒ，ｙｒ，ｚｒ）。３）攝像機(jī)坐標(biāo)系。以深度相機(jī)的中心為原點(diǎn)Ｉ，建立攝像機(jī)笛卡爾

圖４運(yùn)動目標(biāo)及其標(biāo)識物Ｆｉｇ．４Ｔｈｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔａｎｄｉｔｓｍａｒｋｅｒ３．２．２檢測算法所使用的帶有標(biāo)識物的運(yùn)動目標(biāo)在動靜態(tài)的復(fù)雜環(huán)境中由于環(huán)境噪聲和攝像頭精度的影響，要想使用常規(guī)方法從環(huán)境中實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地檢測出很不容易。故而，采用常規(guī)圖像處理算法結(jié)合運(yùn)動目標(biāo)標(biāo)識物拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測。具體的圖像處理算法流程圖如圖５所示，其圖像處理效果如圖６所示。１）常規(guī)圖像處理算法。在尋找目標(biāo)橢圓之前的圖像處理過程均屬于常規(guī)處理過程。（ａ）將Ｋｉｎｅｃｔ獲取的ＲＧＢ圖像輸入圖像處理系統(tǒng)；（ｂ）灰度化是為了將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，方便以后的處理過程；（ｃ）平滑處理也稱“模糊處理”，是一項(xiàng)簡單且使用頻率很高的圖像處理方法，平滑處理是為了減少圖像上的噪聲；（ｄ）二值化為了剔除一些低于或高圖５圖像處理算法流程Ｆｉｇ．５Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ圖６圖像處理效果過程Ｆｉｇ．６Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ于一定值的像素，為后面的邊緣檢測做準(zhǔn)備，本文二值化閾值為１００；（ｅ）Ｃａｎｎｙ邊緣檢測算法能夠盡可能地標(biāo)識出圖像中的實(shí)際邊緣，本文Ｃａｎｎｙ邊緣檢測算法上下限閾值比為３∶２；（ｆ）查找輪廓，并將獲取的輪廓信息存放到序列中；（ｇ）橢圓擬合利用最小二乘法，將序列中的輪廓信息擬合成橢圓，并選擇像素面積、擬合橢圓的長短軸比例和角度作為篩選條件，選擇出更接近目標(biāo)的橢圓。２）尋找目標(biāo)橢圓算法。根據(jù)運(yùn)動目標(biāo)標(biāo)識物的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，５個(gè)圓的圓心之間的特殊位置關(guān)系，利用此幾何特征，可以方便地尋找

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3322981