12、基于视觉的移动机器人定位技术：双目视觉与相机校准解析

基于视觉的移动机器人定位技术：双目视觉与相机校准解析

1. 双目视觉概述

在移动机器人的视觉系统中，单目视觉在已知物体形状和属性或遵循特定假设时，可从图像的二维特征推断三维信息，但通常无法直接从单张图像获取三维环境信息。而双目视觉测距方法则模仿人类利用双目感知距离。人类双眼从略有不同的角度观察客观三维世界的场景，由于几何光学投影，不同距离的物体点在左右眼视网膜上的图像位置不同，这种位置差异被称为双目视差，它反映了客观场景的深度（或距离）。

双目立体相机由两个具有固定位置关系的单目相机组成。首先，使用两个或多个相同的相机从不同位置对同一场景进行成像，以获取立体图像对。然后，通过各种算法匹配相应的图像点来计算视差，最后基于三角测量方法恢复距离。立体视觉测距的难点在于如何选择合理的匹配特征和匹配标准，以确保匹配的准确性。

与单目相机相比，立体相机模型需要添加两个矩阵来对应两个相机之间的位置关系，分别是旋转矩阵 (R) 和翻译矩阵 (T)：
[
R =
\begin{bmatrix}
1 & \cos\theta & \sin\theta \
\cos\theta & 1 & \sin\theta \
\sin\theta & \cos\theta & 1
\end{bmatrix}
]
[
T = [T_x, T_y, T_z]
]

通过计算视差可以实现各种场景点的深度恢复。由于数字图像的离散性质，视差值是整数。在实际应用中，可以使用一些特殊算法将视差计算精度提高到亚像素级别。对于给定的一组相机参数，提高场景点