论文部分内容阅读
当UUV在水下近距离接近目标进行自主作业时,双目视觉系统能够精确的提供相对完整的环境信息,引导UUV准确的识别与定位目标。本论文正是从这一实际应用需求出发,以UUV近距离抵达作业目标为背景,开展了近距离范围内利用双目视觉来获取目标的位置与姿态的研究。本文的主要工作有:首先,详细介绍了U V进行水下自主作业时,双目视觉系统的硬件构成(水下摄像机、图像采集卡、水下照明灯)及安装方案。建立起摄像机的成像模型,介绍了双目视觉中的常用坐标系,线性摄像机模型以及非线性畸变摄像机模型;接下来阐述了张正友标定法的基本原理和畸变矫正技术,并对Tornado黑白摄像机进行了标定试验,分别求解出两个摄像机的内外参数以及它们之间的空间位置参数,为接下来的三维坐标的求解奠定基础。其次,介绍了几种经典的角点提取方法,主要包括Harris和FAST算法。针对UUV作业过程中将角点选作目标特征这一特点,提出了高质量的改进型FAST -Harris角点检测方法。该算法首先利用自适应阈值的FAST算法对图像中检测出的点进行初步的筛选;其次利用改进的Harris算法选出符合要求的特征点,最后采用3*3的圆域对检测出的角点进行非极大值抑制。通过三种算法的对比试验,验证了改进型FAST-Harris角点检测方法在角点定位和实时性等方面的优越性。然后,针对双目视觉的匹配技术分别介绍了匹配约束,四项关键技术以及匹配基元的选取。提出了改进的基于点匹配的图像匹配算法。在利用改进型FAST-Harris算法检测完角点之后,结合SIFT算子的特征描述符生成特征向量,完成了基于欧式距离法的角点匹配,并通过最相关和次相关比例法消除错误的匹配点。对比SIFT匹配算法与本文改进的图像匹配算法,验证了本文算法应用到水下图像中的有效性。最后,研究了场景中典型作业目标位置与姿态的测定方法。分别介绍了基于非平行双目视觉模型的基本三维重建方法与基于最小二乘法的三维坐标求解。在求解出的三维坐标中任意选取三个间隔比较大的三维坐标点,利用右手定则建立旋转坐标系,并根据世界坐标系与旋转坐标系之间旋转矩阵与欧拉角之间的转换关系,求解出真实目标在世界坐标系中的位置与姿态。文中搭建了 UUV双目视觉模拟试验系统,进行了模拟UUV的水池实验,运用前几章研究的算法对钢管与球状目标进行了角点提取与图像匹配。在此基础上利用最小二乘法求解出三维坐标,并分别对它们进行了姿态与位置的测定,对比预先设置的目标的主朝向与深度,在误差允许的范围内,证明了本文提出的算法的可行性。