機器視覺定位系統(tǒng)是一項綜合技術(shù)，包括數(shù)字圖像處理技術(shù)、機械工程技術(shù)、控制技術(shù)、電光源照明技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)、傳感器技術(shù)、模擬和數(shù)字視頻技術(shù)、計算機軟硬件技術(shù)、人機界面技術(shù)等。一個成功的工業(yè)機器視覺系統(tǒng)只有在多種技術(shù)相互配合的情況下才能形成。
那么，他需要多少錢呢？價格到底貴不貴？
這個，我們先介紹他的工作原理吧，視覺定位系統(tǒng)在越來越多的工業(yè)系統(tǒng)中應(yīng)用，由于數(shù)字圖像處理和計算機視覺技術(shù)的迅速發(fā)展,越來越多的研究者采用攝像機作為全自主用移動機器人的感知傳感器。
這主要是因為原來的超聲或紅外傳感器感知信息量有限，魯棒性差,而視覺系統(tǒng)則可以彌補這些缺點。
而現(xiàn)實世界是三維的，而投射于攝像鏡頭(CCD/CMOS)上的圖像則是二維的，視覺處理的目的就是要從感知到的二維圖像中提取有關(guān)的三維世界信息。簡單說來就是對機器人周邊的環(huán)境進行光學(xué)處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計學(xué)方法構(gòu)成的學(xué)習(xí)子系統(tǒng)，再由學(xué)習(xí)子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯(lián)系起來，完成機器人的自主導(dǎo)航定位功能。
(1)攝像頭標定算法:2D-3D映射求參。
傳統(tǒng)攝像機標定主要有 Faugeras 標定法、Tscai 兩步法、直接線性變換方法、張正友平面標定法和 Weng迭代法。
自標定包括基于 Kruppa 方程自標定法、分層逐步自標定法、基于二次曲面的自標定法和 Pollefeys 的模約束法。
視覺標定有馬頌德的三正交平移法、李華的平面正交標定法和 Hartley 旋轉(zhuǎn)求內(nèi)參數(shù)標定法。
(2)機器視覺與圖像處理:
a.預(yù)處理:灰化、降噪、濾波、二值化、邊緣檢測。。。
b.特征提取:特征空間到參數(shù)空間映射。算法有HOUGH、SIFT、SURF。
c.圖像分割:RGB-HIS。
d.圖像描述識別
(3)定位算法:基于濾波器的定位算法主要有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。
也可以使用單目視覺和里程計融合的方法。以里程計讀數(shù)作為輔助信息,利用三角法計算特征點在當前機器人坐標系中的坐標位置,這里的三維坐標計算需要在延遲一個時間步的基礎(chǔ)上進行。
根據(jù)特征點在當前攝像頭坐標系中的三維坐標以及它在地圖中的世界坐標,來估計攝像頭在世界坐標系中的位姿。
這種降低了傳感器成本,消除了里程計的累積誤差,使得定位的結(jié)果更加精確。此外,相對于立體視覺中攝像機間的標定,這種方法只需對攝像機內(nèi)參數(shù)進行標定,提高了系統(tǒng)的效率。
4.定位算法基本過程:簡單的算法過程，可基于OpenCV進行簡單實現(xiàn)。輸入通過攝像頭獲取的視頻流(主要為灰度圖像，stereo VO中圖像既可以是彩色的，也可以是灰度的 )，記錄攝像頭在t和t+1時刻獲得的圖像為It和It+1，相機的內(nèi)參,通過相機標定獲得，可以通過matlab或者opencv計算為固定量。
輸出計算每一幀相機的位置+姿態(tài)基本過程：
1.獲得圖像It,It+1
2.對獲得圖像進行畸變處理
3.通過FAST算法對圖像It進行特征檢測，通過KLT算法跟蹤這些特征到圖像It+1中，如果跟蹤特征有所丟失，特征數(shù)小于某個閾值，則重新進行特征檢測。
4.通過帶RANSAC的5點算法來估計兩幅圖像的本質(zhì)矩陣5.通過計算的本質(zhì)矩陣進行估計R,t6.對尺度信息進行估計，確定旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量
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