基于視覺傳感器的智能車攝像頭標(biāo)定技術(shù)研究(上)

　　引言

　　本文以飛思卡爾智能車大賽為背景，使用飛思卡爾(Freeseale)生產(chǎn)的16位微控制器MC9S12XS128作為控制核心，制作一個(gè)能巡線快速行駛的攝像頭小車。由于攝像頭光軸與地面呈一定夾角，于是其成像存在梯形失真;為了擴(kuò)大視野，廣角鏡頭越來越為很多隊(duì)伍所采用，于是又存在桶形失真。這兩種失真，是每個(gè)采用廣角鏡頭的攝像頭隊(duì)伍都要遇到的問題。很多隊(duì)伍都回避這個(gè)問題，直接采用圖像預(yù)處理后的像素點(diǎn)進(jìn)行控制。但若將像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為實(shí)際物理坐標(biāo)，無疑更直觀，對(duì)程序的編寫或建模帶來很大的方便，并且本文提出的這個(gè)方法，可有效解決這兩種失真，實(shí)際操作并不復(fù)雜。

　　各隊(duì)解決方案綜述

　　文獻(xiàn)[1]提出的方法是：可以通過對(duì)于每行提取的道路位置通過一個(gè)線性修正來消除梯形失真，可通過實(shí)驗(yàn)的方式確定線性補(bǔ)償?shù)南禂?shù)。但是該實(shí)驗(yàn)方法比較繁雜，并且不能消除桶形失真。

　　文獻(xiàn)[2]制作了一個(gè)圖像標(biāo)定板，如圖1所示。

　　其原理是：圖1(a)中陰影部分是車體放置的位置。在標(biāo)定板上等間距地貼了許多黑線，給標(biāo)定板拍照后，就可以知道實(shí)際中的位置與圖像中的位置的相互關(guān)系。這個(gè)方法由于黑線有一定寬度，所以會(huì)存在較大誤差。

　　文獻(xiàn)[3]采用非均行采集的方案。所謂非均行采集是與均行采集對(duì)應(yīng)的。在均行采集中，AD模塊所采集的行均勻分布于攝像頭輸出的圖像中。而非均行采集則是指，AD模塊所采集的行按某種規(guī)則非均勻地分布在原始圖像中，而這種規(guī)則是保證采集得到的圖像在縱向上(小車中軸方向)與現(xiàn)實(shí)景物不畸變。然后再確定每一行的橫向畸變系數(shù)。

　　如圖2所示，非均行采集時(shí)，遠(yuǎn)處采得密，近處采得稀。由于攝像頭安裝方式在實(shí)驗(yàn)時(shí)會(huì)經(jīng)常變動(dòng)，以確定最佳俯角和最佳高度，每當(dāng)變動(dòng)就需要重新標(biāo)定。這個(gè)方案就不大方便了。文獻(xiàn)[4]建立了一個(gè)光路幾何模型圖，如圖3所示。

　　實(shí)驗(yàn)方案：量取攝像頭架固定螺釘?shù)母叨菻與攝像頭中心相對(duì)于豎直桿的偏轉(zhuǎn)角度(俯角)θ。由于光學(xué)中心的計(jì)算完全由這兩個(gè)數(shù)據(jù)及近端距固定桿的距離S(即測量保險(xiǎn)杠距固定桿的距離S0和近端距保險(xiǎn)杠距離S'相加得到，也可直接在實(shí)驗(yàn)板上測量由近端黑線到攝像頭固定桿的距離S)確定，因此要做到越精確越好。由O點(diǎn)做垂線長度為H至點(diǎn)A，做水平線AB，截取AD長為S，DB過O點(diǎn)做與垂直線成θ的射線交AB于C，過D做DE垂直于OC，并使OC為DE的垂直平分線，連接BE并延長，交OC與O’，則O’為光學(xué)中心。從圖上能算得O’距底邊距離為H’，俯角不變。