基于立体视觉的机器人视觉伺服研究

论文摘要

双目立体视觉技术是机器人视觉领域的一个重要课题。它的目的在于重构场景的三维几何信息。主要包括图像采集、图像预处理和特征提取、摄像机标定、立体匹配以及三维重建。本文重点对双目立体视觉的基本理论、方法和相关技术进行了系统研究;并在此基础上,建立了固定目标的立体视觉定位任务的实验平台—MOTOMAN-SV3XL型工业机器人视觉伺服系统。具体工作包括以下几个方面:1、根据本文的研究目的和实际具有的设备环境,应用两个数字摄像机、MOTOMAN-SV3XL机器人、计算机等搭建了双目立体视觉系统,完成了三维空间定位任务。2、利用Harris算子提取图像角点。为摄像机标定以及立体匹配提供图像特征点的像素坐标数据。3、摄像机标定方面,在利用Harris算子提取角点的基础上,以立体标定块为参照物,利用最小二乘法求解左右摄像机的投影矩阵,并利用投影矩阵求解外参数。本文还对基本矩阵的求解方法进行了研究,具体对归一化八点算法进行了仿真,在求得基本矩阵后可以通过求解Kruppa方程来求得摄像机内外参数;也可以用基本矩阵为立体匹配增加极线约束。4、立体匹配方面,首先利用灰度互相关系数法求取左右两幅图像的匹配点集,然后针对可能出现的误匹配问题,依次加入了各种约束,包括:对称性约束、视差梯度约束和极线约束。实验结果基本上可以完全消除误匹配。5、三维重建是双目立体视觉的最终目的,本文主要针对空间点的重建问题进行了研究,利用左右两幅图像的匹配点以及所求得的投影矩阵,对目标点进行三维空间坐标重建。6、利用面向对象设计与实现技术,选择C++语言与VC++开发环境,开发了图像采集、图像目标提取、角点检测、摄像机标定、三维重建以及机器人控制软件,完成了MOTOMAN机器人立体定位系统。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 机器人立体视觉概述
• 1.3 机器人双目立体视觉系统概述及其应用领域
• 1.4 国内外的研究现状与发展趋势
• 1.4.1 立体视觉的研究现状
• 1.4.2 立体视觉研究的发展趋势
• 1.5 论文的主要工作
• 2 双目立体视觉的基本原理及计算理论
• 2.1 引言
• 2.2 单目成像模型分析
• 2.3 双目立体视觉原理
• 2.4 双目立体视觉计算理论基础
• 2.4.1 匹配基元的选取
• 2.4.2 立体视觉的不确定性
• 2.5 本章小结
• 3 摄像机标定技术
• 3.1 引言
• 3.2 透视变换和摄像机模型
• 3.3 传统的摄像机标定技术
• 3.3.1 针孔模型摄像机标定技术
• 3.3.2 非线性模型摄像机标定
• 3.3.3 立体视觉摄像机标定
• 3.4 摄像机自标定技术
• 3.4.1 计算机视觉中的极线几何与基本矩阵
• 3.4.3 归一化八点算法
• 3.5 实验过程及结果
• 3.5.1 传统标定技术实验步骤及结果
• 3.5.2 基本矩阵求取步骤及结果
• 3.6 本章小结
• 4 机器人双目视觉立体匹配及三维重建
• 4.1 引言
• 4.2 立体匹配的内容
• 4.2.1 匹配基元的选取
• 4.2.2 匹配准则
• 4.3 立体匹配方法
• 4.3.1 Harris角点提取
• 4.3.2 区域相关匹配建立候选匹配点集
• 4.3.3 对称性约束
• 4.3.4 视差梯度约束
• 4.3.5 极线约束
• 4.4 三维重建
• 4.5 实验结果
• 4.5.1 立体匹配实验
• 4.5.2 三维重建实验
• 4.6 本章小结
• 5 双目立体视觉伺服实验系统
• 5.1 MOTOMAN-SV3XL机器人系统简介
• 5.2 图像采集
• 5.2.1 图像采集设备
• 5.2.2 硬件连接
• 5.2.3 图像采集软件的开发
• 5.3 图像的处理
• 5.4 本章小结
• 6 双目立体视觉定位系统实验研究
• 6.1 系统构成
• 6.2 界面设计
• 6.3 实验结果与分析
• 6.3.1 实验过程
• 6.3.2 结果分析
• 6.4 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 进一步的研究工作
• 致谢
• 参考文献