论文部分内容阅读
双目视觉测距方法最早源于仿生学,模拟人眼双目获得深度信息。采用双目摄像机对同一视场进行拍摄,从获取的双目视图中重演三维信息,再根据双目系统三角测量关系计算出待测目标到摄像机的距离。相较于常规的测距方法,双目视觉测距具有设备简单、不受传输介质干扰的优点,因而可广泛用于机器人视觉导航、视觉探测与定位、工业机器人的手眼系统等重要领域。然而双目视觉系统所涉及的算法复杂度高、计算量大和测量精度等问题,所以较难在工业生产和机器人导航领域小型化使用。本论文针对现有通用处理器信息实时处理速度慢,以及双目图像配准算法复杂的问题,开展了双目视觉测距算法及软硬件系统开发工作,具体完成的工作包括:(1)在硬件开发方面,以嵌入式AM5728处理器作为图像处理的核心处理单元,结合电源管理、双目USB摄像头、HDMI显示屏及PC通讯等辅助模块,首次设计并开发了基于AM5728的双目视觉测距硬件平台,在此平台上开展算法研究。(2)在算法研究方面,在所开发的硬件系统上研究了相机的畸变矫正、双目标定、图像匹配、图像校准、双目匹配及测距计算的相关理论基础,设计了一种自适应帧内及帧间图像匹配加速策略,提高了图像匹配的搜索速度和匹配效果,并根据三角测量原理计算出目标点到相机之间的距离,采用卡尔曼滤波算法对测量结果进行优化改善测量精度,完成了双目视觉测距系统模型的构建。(3)在软件方面,通过在Linux系统下QT create和OpenCV的联合编程,完成人机交互界面的设计,并通过GCC交叉编译器,对系统内核与文件系统进行编译,最终完成了AM5728端双目视觉测距相关算法的集成与嵌入任务。(4)完成了双目视觉测距样机设计,通过硬件及相关算法软件测试,验证了软硬件设计的合理性,双目视觉测距实验结果显示,系统可实现双目图像同时同步采集、左右视频源切换、深度图像显示、测距结果输出的功能,对于分辨率为640×480的图像,系统的处理速度可达25fps。多次实验分析表明,系统的最佳测量范围为0.2m~1.8m,距离测量的相对误差小于5%,可以满足一般应用需求。