ccd視覺定位系統工作原理及過程

ccd視覺定位由于數字圖像處理和計算機視覺技術的迅速發展,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,而視覺系統則可以彌補這些缺點

攝像頭標定算法：傳統攝像機標定主要有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、基于絕對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 旋轉求內參數標定法。

ccd視覺定位算法：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上進行。

定位算法基本過程：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，相機的內參,通過相機標定獲得，可以通過matlab或者opencv計算為固定量。

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總結

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