基于双摄像机的集装箱水平位置校正方案

基于双摄像机的集装箱水平位置校正方案

1总述

本方案主要通过双摄像机图像对比解决集装箱与车箱相对位置的校对问题，方案中摄像机与集装箱的中心位置相对固定，实际变化的是车箱位置。

2数据采集方案

集装箱装车时需要确定的主要是水平方向的位置，因此理想状态是从垂直方向拍摄整个场景的水平图，然而实际情况并不允许这样做。一方面得到整个水平图需要无限高的摄像机位置或与场景相同大的摄像头孔径，这两个条件显然都无法达到。另一方面，集装箱与车箱的尺寸很接近，从垂直方向看车箱很可能被完全遮挡。因此，只能采用侧上斜拍的方式，根据吊装环境的实际情况，可供选择的拍摄点有吊车室和司机室上的三个位置，既图1中的P1、P2、P3。其中P2，P3所拍摄到的图像中会包含司机室，为减少后续处理的复杂度，本文的研究主要采用P2、P3作为拍摄点.

图1摄像机的位置

3系统射影模型

由于车箱与集装箱相对摄像机的距离不相同，图像中直接观察到的位置关系并不等价于它们实际的位置关系。成像过程实际上是从三维到二维的映射过程，为从图像中获得实际事物的位置关系,必须恢复这种映射。从二维图像恢复到三维的映射是个困难的问题，通常还是病态的(ill-posed)问题，但集装箱的定位问题有一些有利条件使问题简化。首先，集装箱与车箱的方向通常都是平行或接近平行的，因此在计算它们位置关系时通常只需要考虑它们在某一个截面上的位置关系，也就是说我们只需要考虑将一个面映射到一条线的关系。其次，摄像机的高度是固定的，车箱高度也固定,因此可以事先确定摄像机到车箱的竖直高度H1。同时，我们还可以得到吊具的宽度，从而可以从图像中的吊具宽度推算集装箱的宽度和位置等信息。根据各种已知条件,我们可以抽象出如图2所示的门吊系统成像模型，其中F为摄像机的焦距。

图2门吊系统的射影模型

其中红色横线为成像线。

从实际双摄像机图像能直接得到的是现场的俯视图，如图3所示。由于摄像机位置固定，集装箱中心（吊具中心）位置与照片两边的边距应始终相等（至少边距固定），因此可以考虑使用车箱的边距来估计车箱与集装箱的相对位置。

图3双摄像机俯视图

4车箱高度估计方案

从图2与图3可以看出，车箱的边距可以反映车箱与集装箱的距离，但这个边距还会受到车箱高度的影响，因此还需要估计车箱的高度。可以采用车箱边距的和与差来联合估计车箱的高度。虽然测得的边距除了车箱侧面外还有一部分水平地面，但地面部分的和是不变的，边距和随着车箱高度增加而增长。当集装箱处理车箱中心位置时，车箱两侧边距相等，随着中心的偏移，一侧边距增大，另一侧则减小，而它们的和可以保持几乎不变或缓慢增长。于是可以得到车箱高度的初步估计方法：)(c d d k H r l t -+='，其中l d 与r d 分别为车箱的左边距与右边距，c 为地面部分产生的边距和，k 为垂直距离与图像距离的比值（根据实测值确定）。

进一步考虑由中心偏移产生的边距和增长，可以得到车箱高度的精确估计方法： ))((min max r l r

l r l t d d D D S S c d d k H -----+= （I ） 其中max S 为测得的最大边距和，l D 与r D 为对应的左右边距，min S 最小边距和（两侧边距相等），max S 与min S 均采用车箱高度的中值进行测量。

补充说明：图3所示模型的中间部分必须以图像融合技术才能产生，不能用于车箱高度的估计。

5水平位置估计方案

定位的最终目的是要确定集装箱与车箱在水平方向的位置偏差，因此图像中车箱的水平位置估计是定位计算的关键。在图2所示的模型中，只要计算车箱高度（得到H1）就能根

据L7计算出车箱的与图像两侧的水平距离，于是得到集装箱水平位置的最终计算公式：

)77()77(1r l t r l r l L L F

H H L L F H W W Dev --=-=

-=其中H 为摄像机距地面的高度。 6误差分析

此方案的误差来源主要有以下几方面，一是线性化过程，二是在公式（I ）中将水平距离的和视为常数，三是max S 与min S 的不精确性，四是图像处理中的数字化过程误差。

线性化过程误差是提将车箱侧边距和的增长看作是线性增长的，这一过程产生的误差需要实际试验才能获得，并且可以通过调整系数使误差尽量减少，因此可以先忽略这一误差。

将水平距离和视为常数所产生的误差主要是由拍摄角度不同而产生的，这个误差可以通过系统反馈进行逼近，即通过计算得到的角度来修正水平距离和，使误差逐步减小甚至消除。

max S 与min S 的不精确性仅表现在

（I ）式的第四项上，即使它的误差达到最大值（50cm ），通过与l D 与r D 相比，再与也r l d d -相乘，这个误差也会减小到5mm 之类。

最后是图像处理所产生的误差，由于图像处理中是使用像素为单位的，只要每毫米像素超过一个，则误差可以小于1 毫米。

综合来看，系统的总体误差完全可以小于10mm 。