基于单相机的全向立体视觉关键技术研究

获取全向三维信息对移动机器人导航和行动规划具有重要意义。尽管有许多其他方法可以完成这一任务，如超声传感器和激光测距仪，但是折反射立体视觉系统在大多数情况下可以获得更高的精度和更大的视场，并且不消耗额外的能量。本文采用了一种新型的折反射全向立体视觉光学装置(OSVOD)进行立体视觉的研究，OSVOD是由两个双曲面镜和一个透视相机所组成的系统，能够由单幅图像实现立体视觉。 本文重点对单相机全向立体视觉系统的标定、单幅图像匹配、运动估计和多目匹配这三项最关键的技术进行了研究。在系统标定方面，给出了一种包括OSVOD中相机和镜面位置关系在内的系统参数的标定方法。该方法利用空间坐标已知的标定点在像平面上成的像，结合系统成像模型反算出标定点的空间坐标，再利用标定点的已知空间坐标和反算出的空间坐标建立方程，运用基于Levenberg-Marquardt的反向传播算法标定相机与反射镜面间的安装偏差。该标定方法可推广到所有的折反射成像系统。 在单幅图像匹配方面，针对系统获取的立体图像对之间成像比例存在较大的差异和畸变的问题，将图像展开成柱面投影图像和俯视投影图像，并提出了一种三步算法，首先匹配非歧义的点，从而将匹配划分为小的独立的子问题，并且每条极线只匹配到最远的特征点，从而避免在远端的不可靠匹配。在随后的动态规划算法中，设计了一个特定的能量函数，对不同的纹理强度和置信程度分别加权，得到了可靠的全向致密深度图。 在运动估计与多目匹配方面，以Harris角点做为待匹配的特征，由相关性得到初匹配结果。该结果中不可避免地存在误匹配，采用随机采样一致算法来得到运动估计。完成运动估计后，利用不同位置得到的图像进行了基于边缘检测的多目匹配，快速准确地获取了障碍物信息。