基于垂足的视觉定位算法贺庆刘伟胡超孙波.pdfVIP

Vol. 4 No.3/ Mar.Vol. 4 No.3/ Mar. 010010 基于垂足的视觉定位算法 贺庆　刘伟　胡超　孙波 摘 要 三位空间定位是机器视觉的核心问题，具有广泛的应用价值。本文首先综述了当前主要的视觉定位方法，主要包 括最小二乘法、空间估计法和重投影方法。在分析上述定位方法特点的基础上提出了，基于垂足的视觉定位方法(PFM)， 这种方法具有明确的物理含义，且计算简单，可解析求解。通过和空间估计法(LSM)进行对比的仿真实验表明，不但在算 法复杂度上PFM方法更胜一筹，在一定情况下，在定位准确性上也存在一定的优势。 关键词 视觉定位；最优化；垂足 1 引言 计算机视觉的研究始于上个世纪50年代，当时 的工作主要集中在二维图像的分析和识别上。60年代 Roberts通过计算机程序从数字图像中提取诸如立方 体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体 [1] 形状及物体的空间关系进行描述 。Roberts的研究 工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉 的研究。70年代中期，以Marr等人提出了一整套视 图1 视觉定位的应用 觉计算的理论来描述视觉过程，其核心是从图像恢复 Roll (rad) Pitch (rad) yaw (rad) (mm) f (mm) [2] 1 0 0 0 -2006 6 物体的三维形状 。Marr的视觉计算理论使计算机视 基础上。两个相机对同一场景同时拍摄时，会形成两 2 0 0 0 200 06 6 3 0 - /4 0 -5005006 6 觉研究有了一个较为明确的体系，是计算机视觉研究 幅不同视角的图像，这两幅图像我们称为“同步图 4 0 /4 0 5005006 6 领域的划时代成就。随着计算机、控制理论、模式识 像”。一个空间点在两幅同步图像上均有投影点，则 别、人工智能和生物技术的发展，计算机视觉在机器 这两个投影点称为“匹配点”或者“共轭点”。如 (mm) / (mm) (a) (LSM) (LSM) (PFM) 人、工业检测、物体识别、卫星图象分析、医学辅助 果这两个相机符合“针孔模型”，那么两幅同步图 0.5 5.21mm / 2.63mm 1.69mm / 0.63mm 1.56mm / 0.59mm 1 10.2mm / 5.94mm 3.57mm / 1.28mm 3.25mm / 1.25mm 诊断、航空测绘和军事技术中的应用越来越广。 像上的共轭点存在“极线约束”关系。参见下图2，