基于视觉的移动机器人定位技术:双目视觉与相机校准详解
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。然而,通常情况下,难以直接从单张图像获取三维环境信息。
双目视觉测距方法则模仿人类利用双目感知距离。人类双眼从两个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成像位置不同,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。其工作过程如下:
1. 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,得到立体图像对。
2. 通过各种算法匹配相应的图像点,计算视差。
3. 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准则,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,即旋转矩阵 (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,视差值为整数。在实际应用中,可以
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