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    一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的單目里程計(jì)研究

    2016-11-22 09:34顧海艷陳穎潔丁堯
    教育教學(xué)論壇 2016年43期
    關(guān)鍵詞:單目卡爾曼濾波

    顧海艷 陳穎潔 丁堯

    摘要:視覺里程計(jì)(VO)通過軌跡推算,累加運(yùn)動(dòng)矢量,得出當(dāng)前位置的相對(duì)定位方法,單目里程計(jì)僅使用單個(gè)相機(jī)作為圖像獲取載體,使獲得信息的要求更低,且能較精確地識(shí)別和定位特征點(diǎn),實(shí)時(shí)性好,成本也少很多,因此具有更廣的應(yīng)用前景。本課題采用SURF算法來同時(shí)檢測(cè)和匹配特征點(diǎn),使用一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法(SVM)自適應(yīng)卡爾曼濾波器,減緩原本卡爾曼濾波器中會(huì)出現(xiàn)的精度低和發(fā)散狀況,起到優(yōu)化單目里程計(jì)的系統(tǒng)準(zhǔn)確度。

    關(guān)鍵詞:?jiǎn)文?視覺里程計(jì);SURF算法;卡爾曼濾波

    中圖分類號(hào):G642.0 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ? ? 文章編號(hào):1674-9324(2016)43-0257-03

    移動(dòng)機(jī)器人的自主定位導(dǎo)航是機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的前提之一,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,利用機(jī)器視覺進(jìn)行導(dǎo)航逐漸成為熱點(diǎn)之一[1]。視覺里程計(jì)(VO)通過軌跡推算,累加運(yùn)動(dòng)矢量,得出當(dāng)前位置的相對(duì)定位,從而幫助機(jī)器人感知周圍環(huán)境和自由移動(dòng)。對(duì)比雙目里程計(jì),單目里程計(jì)僅使用單個(gè)相機(jī)作為圖像獲取載體,使獲得信息的要求更低,實(shí)時(shí)性好,成本也更少,因此具有更廣的應(yīng)用前景[2]。本研究課題引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)傳統(tǒng)單目視覺里程計(jì)進(jìn)行改良,提出了一種新的解決方案,優(yōu)化單目視覺里程計(jì),對(duì)后期的工程應(yīng)用有一定的實(shí)踐意義。

    一、設(shè)計(jì)單目視覺里程計(jì)系統(tǒng)模型

    單目視覺里程計(jì)模型設(shè)計(jì)分為:硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)。硬件設(shè)計(jì)就是安裝在機(jī)器上帶有調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)的單個(gè)相機(jī)。軟件模型設(shè)計(jì)包括:圖像的采集和預(yù)處理、目標(biāo)的選取特征與運(yùn)動(dòng)估計(jì)等模塊,其軟件設(shè)計(jì)工作流程如圖1所示:

    圖1中,在采集到圖像后,要進(jìn)行濾波、圖像矯正、標(biāo)定參數(shù)等預(yù)處理,相機(jī)參數(shù)標(biāo)定獲得的參數(shù)能將現(xiàn)實(shí)三維與相機(jī)二維圖像聯(lián)系起來,是單目里程計(jì)能否準(zhǔn)確定位的關(guān)鍵[3],本課題采用張友正的棋盤標(biāo)定法,較其他算法實(shí)現(xiàn)起來更簡(jiǎn)單,準(zhǔn)確度較高。

    圖片在成像過程中會(huì)出現(xiàn)畸變、失真等情況,可以采用灰度插值法或雙線條插值法進(jìn)行矯正,以起到減小里程計(jì)誤差的作用。由于估算圖像特征的運(yùn)動(dòng)參數(shù)是估算相機(jī)運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵,因此特征的選取顯得尤為重要。選擇具體的物體作為特征,在復(fù)雜的外部環(huán)境中是不現(xiàn)實(shí)的,所以,應(yīng)該盡可能的選擇簡(jiǎn)單,明顯的點(diǎn)線面、角點(diǎn)、特定區(qū)域作為特征。在計(jì)算圖像特征運(yùn)動(dòng)時(shí),需要檢測(cè)出兩幅連續(xù)的圖像中對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn),然后找出所有特征點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行匹配[4]。常用的特征點(diǎn)提取算法有Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法,SUSA(smallest univalve segment assimilating nucleus)角點(diǎn)檢測(cè)算法,SIFT,SURF,F(xiàn)AST角點(diǎn)算法等。Harris算法定義局部領(lǐng)域內(nèi)極大興趣值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)為檢測(cè)的特征點(diǎn),并不如SURF(Speeded Up Robust Features)算法選取的特征點(diǎn)明顯[5],所以相較于兩者SURF更適合于本課題的研究,SURF基于積分圖像提取特征點(diǎn),通過Haar小波濾波器描述特征點(diǎn),是一種集特征提取和描述于一體的算法,其抗干擾能力強(qiáng),運(yùn)算量低于SIFT算法,運(yùn)算速度卻更快,并且結(jié)合了SIFT算法的許多優(yōu)點(diǎn),因此本文選用SURF算法進(jìn)行特征提取和匹配。由于SURF算法具有平移、旋轉(zhuǎn)時(shí)尺寸不變的優(yōu)勢(shì),因此所檢測(cè)出的特征無論在哪個(gè)角度都是同一個(gè)特征,首先給特征點(diǎn)確定一個(gè)主方向,以特征點(diǎn)為原點(diǎn),建立二維直角坐標(biāo)系,獲得一個(gè)64維特征向量r來描述特征點(diǎn)。之后SURF對(duì)特征點(diǎn)的匹配就可分為兩步:第一步,快速索引進(jìn)行初步匹配,但是會(huì)存在較大的誤差,第二步進(jìn)行最近鄰匹配算法運(yùn)算,若最近鄰歐氏距離與次近鄰歐式距離的比值在一定閾值范圍內(nèi),則認(rèn)為特征點(diǎn)匹配正確,反之則是匹配錯(cuò)誤[6],能快速有效的剔除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)。SURF算法的流程圖如圖2所示:

    SURF最近鄰歐式距離算法如式1所示:

    dis(j)=(dis(rr)) (式1)

    SURF次近鄰歐氏距離算法如式2、式3所示:

    dis(j)=(dis(rr)) ?(式2)

    R= (式3)

    式(1)中,dis(j)——兩個(gè)特征點(diǎn)間的最近鄰歐氏距離,r中第j個(gè)向量與r中第i個(gè)向量的歐式距離最小;

    式(2)中,dis(j)——兩個(gè)特征點(diǎn)間的次近鄰歐氏距離,r中第j個(gè)向量(除第j個(gè)向量外)與r中第i個(gè)向量的歐式距離最小;

    式(3)中,R為最近鄰歐氏距離與次近鄰歐氏距離之比。設(shè)閾值為R,當(dāng)R≤R時(shí),特征向量匹配成功,反之則失敗。

    二、單目視覺里程計(jì)目標(biāo)定位:

    在設(shè)計(jì)完單目視覺里程計(jì)的模型后,進(jìn)行計(jì)算,得出現(xiàn)實(shí)中的點(diǎn)的三維坐標(biāo);首先先確立相機(jī)的位置關(guān)系,就是在本質(zhì)矩陣E(一個(gè)有5個(gè)自由度,秩為2的三階矩陣)中分解出旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T,可以由E=UDV,計(jì)算出R=UGV,其中G=,

    Z=。而得到的平移向量T是一個(gè)比例值,只能根據(jù)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算出,因此平移向量還是一個(gè)未知數(shù)。在現(xiàn)實(shí)相機(jī)標(biāo)定時(shí)可直接選用張友正的棋盤標(biāo)定算法,使用ROS下的標(biāo)定庫,通過camera_calibration直接標(biāo)定插入電腦的相機(jī),當(dāng)拍攝照片達(dá)到一定量之后,標(biāo)定程序會(huì)自動(dòng)開始計(jì)算各種參數(shù),我們只需要選定焦距值,圖像尺寸大小,主點(diǎn)坐標(biāo)(u,v)。知道兩張相片的坐標(biāo)分別為A=(x,y,z),A=(x,y,z),可以通過數(shù)學(xué)計(jì)算來獲取目標(biāo)的三維坐標(biāo), 由先前得到的相機(jī)坐標(biāo)位置關(guān)系可得式4:

    A=RA+T (式4)

    由于(u,v)和(u,v),R,T均可得出所以可以求出x,y如式5所示:

    x=y= (式5)

    z和平移系數(shù)可由最小二乘法得出。算出結(jié)果后我們可以的得出A=(x,y,z)為當(dāng)前相機(jī)坐標(biāo)系下算出的目標(biāo)點(diǎn)的三維坐標(biāo),因此目標(biāo)點(diǎn)被定位成功。

    三、基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的Kalman濾波改良設(shè)計(jì)

    卡爾曼濾波器(Kalman Filtering)是一種軟件濾波方式,以最小方差估計(jì)為算法基礎(chǔ),通過狀態(tài)方程來描述被估計(jì)量的動(dòng)態(tài)變化過程,利用相機(jī)上一時(shí)刻的狀態(tài)和當(dāng)前時(shí)刻傳感器的測(cè)量值來估計(jì)當(dāng)前的狀態(tài)值[7]?;究枮V波器算法,適用于解決隨機(jī)線性離散系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)問題,卡爾曼濾波器在濾波過程中不需要存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù),有效地減少了計(jì)算量,大大節(jié)省了運(yùn)算時(shí)間。但是基本卡爾曼濾波器會(huì)因?yàn)閷?shí)際噪聲和其使用的噪聲不相符,而導(dǎo)致濾波運(yùn)算精度低,甚至?xí)霈F(xiàn)濾波器發(fā)散的現(xiàn)象。為了直觀地理解卡爾曼濾波器的應(yīng)用,可給出其運(yùn)行流程圖如圖3所示:

    研究者們?cè)岢鲎赃m應(yīng)卡爾曼濾波器(AKF)來克服這一缺點(diǎn),其中Sage-Husa自適應(yīng)濾波器算法因?yàn)樵砗?jiǎn)單,實(shí)時(shí)性好,受到廣泛的關(guān)注,但存在著時(shí)間窗口難以設(shè)置的問題,時(shí)間窗口是指測(cè)量數(shù)據(jù)選取的時(shí)間長(zhǎng)度,若設(shè)得過大,算法效率會(huì)變得很低,動(dòng)態(tài)性能也變差;若過小,算法中用到的數(shù)據(jù)就顯得過少,估算出的當(dāng)前相機(jī)狀態(tài)值會(huì)發(fā)生偏差。所以本文介紹了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法SVM(支持向量機(jī))的自適應(yīng)卡爾曼濾波設(shè)計(jì)方法。支持向量機(jī)(SVM)是一種將結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法[8],在解決非線性問題領(lǐng)域有著極大的優(yōu)勢(shì),恰好在基于SVM的新型自適應(yīng)卡爾曼濾波算法中,正是運(yùn)用SVM的回歸預(yù)測(cè)分析(SVR),將原本復(fù)雜的非線性問題通過構(gòu)造線性函數(shù)轉(zhuǎn)化成線性問題,進(jìn)而動(dòng)態(tài)的調(diào)節(jié)卡爾曼濾波器算法中的噪聲矩陣參數(shù)。巧妙地避開了選取時(shí)間窗口的難題,并且這一新型的算法增加了單目里程計(jì)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

    四、提高單目里程計(jì)算法的研究

    如何提高單目里程計(jì)算法,可以從三個(gè)角度進(jìn)行分析:魯棒性、實(shí)時(shí)性和精確度。

    1.提高系統(tǒng)的魯棒性。魯棒性可以是指,控制系統(tǒng)在參數(shù)攝動(dòng)情況下保持系統(tǒng)某個(gè)性能指標(biāo)保持不變,即抗干擾能力。在視覺里程計(jì)中,局部視覺特征能有效的提高系統(tǒng)的魯棒性,局部視覺特征有尺寸不變特性,并且對(duì)復(fù)雜的外部環(huán)境有很好的檢測(cè)能力,適用于室外等復(fù)雜場(chǎng)地,若與GPS等設(shè)備結(jié)合使用,實(shí)現(xiàn)多傳感器信息融合。

    2.提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。在特征檢測(cè)和匹配時(shí),選取有效的少量特征進(jìn)行檢測(cè)和匹配,并運(yùn)用好的數(shù)據(jù)加以描述,能有效的提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,簡(jiǎn)而言之,特征的選取要易跟蹤,匹配算法要高效可行??梢詮膬蓚€(gè)角度提高算法的實(shí)時(shí)性:數(shù)據(jù)處理并行優(yōu)化和數(shù)據(jù)降維。數(shù)據(jù)降維能高效利用有限的計(jì)算能力,主成分分析PCA(Principle component analysis)方式已有效的運(yùn)用于SIFT數(shù)據(jù)降維中,可以在大大降低計(jì)算量的情況下,達(dá)到了相同的特征匹配效果。

    3.提高系統(tǒng)的精確度。視覺里程計(jì)是一個(gè)數(shù)據(jù)迭代累加的過程,但在迭代累加過程中,都會(huì)存在誤差的累積,如何有效地減少誤差的累加,就成了視覺里程計(jì)特高精確度的關(guān)鍵。減少誤差的累加,應(yīng)該從選取特征點(diǎn)這一源頭開始。由此特征的選取,檢測(cè)和匹配都要選擇合適的方式[9]。特征點(diǎn)的選取應(yīng)盡量選擇靜止物體的顯著特征,減少特征帶來誤差和大量的無用外點(diǎn)。運(yùn)用圖的最大團(tuán)內(nèi)點(diǎn)檢測(cè)方法對(duì)錯(cuò)誤匹配有很強(qiáng)的制約能力。

    視覺里程計(jì)作為移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航的重要組成部分,已成功運(yùn)用于海陸空及宇宙探索中,本文主要研究了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的單目里程計(jì)算法,僅使用一個(gè)攝像機(jī),在不借助于其他傳感設(shè)備的幫助下,實(shí)現(xiàn)機(jī)器的自主定位。本課題引入SURF算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征匹配,提高了系統(tǒng)的魯棒性,同時(shí)較SIFT算法提高了運(yùn)算速度。利用機(jī)器學(xué)習(xí)改善傳統(tǒng)的卡曼濾波,有效的抑制了噪聲發(fā)散。通過上述改善,本課題所研究設(shè)計(jì)的單目里程計(jì)在魯棒性、實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)性上有了一定的提高。

    參考文獻(xiàn):

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    A Study on Monocular Mileage based on Machine Learning Algorithm

    GU Hai-yan 2,CHEN Ying-jie 1,DING Yao 1

    (1.Nanjing University Jinling College,Nanjing,Jiangsu 210089,China;2. Jiangsu Police Institute,Nanjing,Jiangsu 210000,China)

    Abstract:Visual odometry(VO) through the trajectory calculation,cumulative motion vector,the relative positioning method of current position. Monocular odometer using only a single camera as image acquisition carrier,make information requirements lower,and can identify and locate the feature point accurately,real-time,cost much less,so it has more wide prospect of application. This paper uses SURF algorithm to simultaneously detect and match feature points,using a machine learning algorithm based on adaptive Calman filter (SVM),slow down will appear originally Calman filter in low precision and divergence,to system optimization of monocular odometric accuracy.

    Key words:Single camera;Visual odometry;SURF;Calman filter

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