视觉方向导航新方法

ｙ确定，平移变换由成像中心相对世界坐标系原点的偏移量确
定。如果将上述变换后的像平面方程看成是滚动角ａ的函数，
则绕机体主轴转动的像平面就是满足公式（３）的平面族兄：
ｆBaidu Nhomakorabea耳广ｚ‘ｏ）出１
置＝（【’，】归】陋】Ｍ）Ｉ（”旷讲）匆ｌ＋墨
（３）
１ｌ ．，厂 ＪＪ
上式中，其中，为摄像机焦距，（‰，蛳）为像平面主点的像素坐
标，出和咖分别为每个像素在石轴和Ｙ轴方向上的物理尺寸；
（％ｙｉ）为参考点的图像坐标；Ｍ、［口】、嘲、【’，］分别为由Ｋ、口４３、ｙ
确定的基元变换矩阵。
经过以上分析．参考点Ａ的像点坐标应同时满足上述直线
和平面约束，故将空间直线方程和像平面方程联立，即：
ｘ．－ｘ＝ｏ
（４）
卜妒舌奉一ｓｉｎａ＊Ｂ－ｃｏｓａ＊Ｃ ｌｙ；－ｖ旷毒·面－ｓｉｎＫ＊Ａ＋ｃｏｓｇ（ｃｏｓａ＊胍Ｂ＋晶ｓｉｎ五ｃｔ百＊Ｃ） 将方程（４）视为以ｔ、孙竹为参数的方程，可以求出不含参
＾
ｘ毯椒。ｘ。＋ＡＲｏＲ鼍
其中：兄为空间某一点的在世界坐标系中的坐标；五为该点在 摄像机坐标系中的坐标；瓦为摄像机坐标系原点与机体坐标 系原点之间的偏移量；置为摄像机光学中心在世界坐标系中的
坐标。足：为摄像机坐标系到机体坐标系的旋转矩阵，Ｒ：由摄像
机相对机体的安装角度确定；Ｒ。是机体坐标系到世界坐标系的 旋转矩阵，毛由机体姿态角的方向余弦确定；Ａ为比例因子。
Ｂ＝－ｓｉｎｙｓｉｎｆｌ（戈ｄ—ｚ。）－ｃｏｓｆｌ（ｙ．－ｙ，）－ｃｏｓｙｓｉｎｆｌ（ｚ一．）
Ｃ＝ｃｏｓｙ（ｘ：ｘ，）－ｓｉｎｙ（ｚｄ－ｚ．）
Ｄ＝等
根据机器人当前瞬时位置和目标点位置，将这些参数连同 参考点的位置坐标、摄像机内参数等代入公式（６），即可得到参 考点的像点在像面上的导航曲线。分析此导航曲线方程的系 数，根据各参数的取值不同曲线可以表现为圆、椭圆和双曲线 等二次曲线形式，图２即为某实验中系统其他参数一定，摄像 机光轴在机器人纵向平面与机体主轴的夹角Ｋ分别为０、＇Ｉ饵、 ，ｒｒ／２时的导航曲线形式。
键，因此进行视觉方向导航研究对提高实际导航精度具有重要 的意义。
视觉辅助导航中视觉特征的选择及匹配决定了算法的环 境适应能力和计算复杂度，这也是视觉辅助导航研究的重点。 因为目标形状的差别，不可能为各种目标都设计专门的检测和 识别算法，另外在导航方向上也可能不存在用于跟踪导航的显 著视觉特征，所以利用与目标点位置关系已知的显著特征点作 为参考点是进行视觉导航的有效方法，这样还有利于提高算法 在不同环境中的适应能力。显著特征点是指能够在图像中便于 检测和提取的点，包括图像中的角点、直线交叉点和局部轮廓 最大曲率点等同。选择显著特征点作为参考点有以下两个方面 的考虑：一是有些导航目标本身并不具备明显的特征而不能进 行直接导航，如光滑平面的中心，物体和空间结构的内部点等； 二是目标虽然具有一定的特征，但是目标周围有很多相似特征 而不好直接确定导航目标，如场景中密集排列的地板砖块、建 筑物上尺寸相同的窗户等。在参考点数量的选择上，可以选择 易于提取、计算结果鲁棒的特征作为参考点。实际中由于特征
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
视觉方向导航新方法
于俊伟，翁璐斌，田原，杨一平 ＹＵ Ｊｕｎ－ｗｅｉ，ＷＥＮＧ Ｌｕ－ｂｉｎ，ＴＩＡＮ Ｙｕａｎ，ＹＡＮＧ Ｙｉ－ｐｉｎｇ
中国科学院自动化研究所，北京１００１９０ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９０，Ｃｈｉｎａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｕｎｗｅｉ．ｙｕ＠ｉａ．ａｃ．ｃｎ
ＹＵ Ｊｕｎ—ｗｅｉ．ＷＥＮＧ Ｌｕ—ｂｉＩＩ。ＴＩＡＮ Ｙｕａｎ。ｅｔ ａ１．Ｎｏｖｅｌ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｖｉｓｉｏｎ ｈｅａｄｉｎｇ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ。２００９．４５（３２）：１３７－１４０．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｗｉｔｈ ｎｏ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｖｉｓｕａｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ，ａ ｎｏｖｅｌ ｖｉｓｉｏｎ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎ ｔｈｅ ｖｉｓｉｏｎ
要研究领域为模式识别，多源信息融合技术等；田原（１９６４一），男，博士，研究员，主要研究领域为模式识别，计算机视觉等；杨一平 （１９６２一），男，研究员．主要研究领域为语义信息处理、知识管理、智能控制等。 收稿口期：２００８一１１－２８ 住【ｎＪ口期：２００９－０２—１６
万方数据
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
摘要：针对运行方向上导航目标本身不具有明显视觉特征的情况，提出了一种新的视觉导航方法。该方法利用环境中与目标位 置关系已知的显著特征点作为参考点，根据参考点的成像位置确定系统运动的姿态调整量，实现机器人运行方向的导航。为了提 高算法对环境的适应能力，该算法只利用一个参考点，具有结构简单和计算复杂度小等特点。实验结果表明，该文方法能够有效地 消除导航过程的方向误差，能够配合位置导航装置实现机器人的方向导航，具有较高的实用性和稳定性。 关键词：计算机视觉；方向导航；显著特征点；运动控制 ＤＯＩ：１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２—８３３１．２００９．３２．０４３ 文章编号：１００２—８３３１（２００９）３２—０１３７—０４ 文献标识码：Ａ 中图分类号：ＴＰ２４２．６
２基于单个特征点的视觉方向导航原理 采用计算机视觉方法确定系统与目标的相对位置和姿态，
需要引入以下几种坐标系：世界坐标系ｗ、机体坐标系Ｂ、摄像 机坐标系ｃ和图像坐标系Ｉ，各坐标系的具体定义参见文献【ｌ】。 由摄像机线性模型，像点、成像中心和空间物点满足共线方程， 这就是如图１所示的成像定位原理［６１。基于上述约束，某一点的 空间坐标与其像点的坐标满足公式（１）：
扛（躺）￡＋置 直线跗可以表示为参数方程：
（２）
其中，ｔ为自由参数，置＝（％儿，五）‘和Ｘｏ＝（ｘ。，扎，毛）’分别为成像
中心和参考点的世界坐标。
根据摄像机坐标系和图像坐标系的定义，将像平面坐标经
过旋转和平移变换，能够得到像平面在世界坐标系下的表示，
其中旋转变换由摄像机的安装角Ｋ和机体的３个姿态角ｄ胡、
基金项日：中国科学院知识创新工程重要方向项目（ｔｈｅ Ｉｍｐｏｒｔａｎｔ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｐｒｏｊｅｃｔ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，ＮＱＤｌ０７Ｎ０１）。 作者简介：于俊伟（１９８０－）．男，博士研究生，主要研究领域为计算机视觉，图像处理，多源信息融合技术；翁璐斌（１９７９一），男，博士，助理研究员，主
ｈｅａｄｉｎｇ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｓａｌｉｅｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔ ｗｉｔｈ ｋｎｏｗｎ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｉｓ ｃｈｏｓｅｎ ａｓ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｉｎｔ．Ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｓｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ａｒｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｉｎｔ．Ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎ－ ｔａｌ ａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ，ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＵｓｅＳ ｏＩｌｌｙ ｏｎｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ｈａｓ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｓｉｍｐｌｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｌｏｗ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｖｉｓｉｏｎ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｄｅｖｉｃｅ ｃａｒｌ ｅｌｉｍｉｎａｔｅ ｔｈｅ ｐｏｓｅ ｅｒｒｏｒ８ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ａｒｅ ｖｅｒｉｆｉｅｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ；ｈｅａｄｉｎｇ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ；ｓａｌｉｅｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔ；ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ
数ｔ的耘和ｙｌ的表达式：
…，、
将毛和竹联合起来并消去参数Ｏｔ，得到参考点的像点在像
面上的导航曲线方程：
【（即ｌｌｏ）出卜（ｃ。ｓｋＤｓｉｎｋ）【（扩”。）西，＿墨岩譬嚣耋舞生降
图１成像定位原理示意图
根据视觉导航信息可观测性分析阿，在只有一个参考点时 对成像系统全部姿态参数进行估计是—个欠约束问题。该文不 用完全求解系统的姿态参数，根据绕机体前进方向的转动不影 响系统运行方向的特性，提出了一种新的视觉方向导航方法， 其原理如下：在视觉导航过程中，如果给机体增加一个绕机体 主轴的转动量，摄像机的像平面将随着机体转动，空间参考点 在像平面上的成像位置也会不断变化，当机体转动一周时空间 参考点的像点在像面上记录为一条平面曲线。系统运行的每个 位置都能确定一条这样的理想曲线，即图像导航曲线，如果系 统没有对准目标点方向运行，参考点的实际像点就会落在导航 曲线外，通过调整机体姿态参数使参考点实际成像点落到此导 航曲线上，即可达到使系统始终指向目标运行的导航目的。
确定了参考点的导航曲线后，可以定义距离函数Ｌ表示实 际像点与曲线的关系，当距离函数小于阈值缸时，即认为像 点在此导航曲线上，否则，为了使系统始终指向目标运行，需要 调整机体姿态，使参考点成像到此理论曲线上。
１引言 随着计算机视觉技术的发展，基于视觉的定位和导航方法
在移动机器人技术中得到了广泛的研究和应用【ｌ】。视觉定位和导 航是机器人自主技术的前沿技术，它根据图像传感器获得的图 像信息来估计机器人相对于空间环境的位置和姿态。很多研究 者在机器人视觉导航领域做了大量的研究工作，例如，Ｔｏｍｏｎｏ田 通过对走廊、门牌等物体的识别，提出了一种基于模型识别的 室内机器人视觉导航方法；Ｓａｅｅｄｉｔ３Ｉ在对室外未知环境特征提 取和对应方法研究的基础上，利用立体视觉的方法实现了机器 人三维定位和轨迹跟踪；ＤｅＳｏｕｚａｔ玳对机器人视觉导航技术在过 去二十几年的发展做了综述性研究。目前计算机视觉相关研究 内容中，ＳＦＭ（Ｓｈａｐｅ ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ）和ｓＬＡＭ嘲（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏ— ｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）等问题的研究多注重于对场景结构的 描述，考虑到实时性和场景适应性要求，对于场景结构已知的 环境有必要根据实际应用开展有针对性的研究。谢绍丽ｌｑ等人 的研究指出在图像传感器的位置和姿态角等参数中，姿态角参 数反映了导航系统运行的方向，也是决定系统定位精度的关
上述像点的导航曲线方程可通过空间定直线和转动的像 平面相交的方法求取。根据摄像机线性模型，参考点的像点必 在由成像中心Ｓ和物点Ａ所确定的直线上，在世界坐标系中此
２篮
（、６。）７
ｃｏｓ ｇ－Ｄｓｉｎ２９
在公式（５）和公式（６）中：
Ａ：ｃｏ袖ｉ叫（算一。）－ｓｉ够（础）＋ｃｏｓ归ｃｏｓｙ（ｚ．－－ｚ，）
（１）ｃ
点的提取、匹配以及空间测量及算法的计算量等方面的考虑， 主要讨论只有—个参考点的情况。
将摄像机安装在机器人前方构建视觉导航系统，定义机体 主轴通过机器人中心并指向前方，摄像机光轴方向可以与导航 方向基本一致，也可以有较大夹角。如果通过视觉方法确定了摄 像机的位姿，根据摄像机在机器人上的安装位置和姿态，很容易 通过变换关系求得机器人在空间中的状态。结洽具有显著特征的 环境结构信息，提出了一种基于单个特征点的视觉方向导航方 法，对导引系统指向目标点方向的运动进行方向导航，该系统可 以用于诸如现代码头装卸车的自导引系统，自动化生产线中的自 动导航小车（ＡＧＶ），工业生产中的自动贴标机和自动钻孑Ｉ栅．，还 有图书馆、博物馆、医院等熟悉环境下的导引机器人等系统中。