11、立体视觉与ROS协作系统：原理、应用与优化策略

立体视觉与ROS协作系统：原理、应用与优化策略

1. 视场同步

在立体视觉与ROS协作系统中，视场同步是一个关键问题。理想情况下，ROS定位器和孔径扫描仪的位移应能覆盖立体视觉生成的所有感兴趣区域（ROIs）。然而，由于物理结构和参数变化（如相机焦距和ROS基线），ROS的视场（FOV）可能大于或小于立体视觉的视场。

不同系统的视场受不同子组件限制。对于立体系统，视场由镜头焦距（f）和相机基线（b）决定，f和b值越大，视场越窄，反之亦然。视场角（FA）可通过以下公式计算：
[FA = 2 \arctan(\frac{L}{f})]
其中，L是CMOS或CCD相机传感器的宽度，L和f以毫米为单位，FA以度为单位。

ROS的视场由基线和孔径及定位器的缺口定义。较宽的缺口和较短的基线（a）值可获得更宽的视场，但需注意缺口不能完全打开，以防止光线不足产生噪声。对于融合系统，ROS的视场宽于立体视觉更为方便，可确保在深度重新计算或补充的冗余过程中覆盖所有ROIs。

2. 深度数据同步

系统间的数据同步会使ROS对特定点进行扫描，这些点由于某些区域信息缺失或立体视觉深度估计置信度低而需要重新估计。为实现ROS在感兴趣区域的精确扫描，两个系统需共享矩形坐标估计的相同原点，因此需要进行校准以确保中心点一致。通常将ROS原点设为协作系统原点，因为定位器和孔径的位置易于固定。

已知立体系统的垂直和水平视场，图像像素可按其角度位置划分，该角度位置在每个像素的深度估计中保持不变。匹配完成后，对应像素的角度位置可使激光指向相同的（x, y）坐标进行测量。通过左右图像像素的角度位置（θ1和θ2），可使用海伦公式计算r：