基于視覺(jué)信息的四軸飛行器位姿估計(jì)研究

范大東+林林+熊芝

摘要：提出一種基于已知特征點(diǎn)的單目視覺(jué)位姿估計(jì)方法。根據(jù)攝像機(jī)透視投影成像關(guān)系，建立四軸飛行器視覺(jué)位姿估計(jì)模型，設(shè)計(jì)一種著陸目標(biāo)圖案，提出著陸目標(biāo)圖案特征點(diǎn)提取及標(biāo)記方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該位姿估計(jì)算法是有效的。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；四軸飛行器；位姿估計(jì)

DOIDOI：10.11907/rjdk.171358

中圖分類(lèi)號(hào)：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2017）006-0120-04

0 引言

視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)具有設(shè)備簡(jiǎn)單、信息量大、抗電子對(duì)抗和無(wú)源性強(qiáng)等特點(diǎn)，其作為自主飛行器的輔助導(dǎo)航技術(shù)已經(jīng)受到業(yè)界人士的高度重視，是目前無(wú)人飛行器導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。機(jī)載攝像機(jī)是飛行器的“眼睛”，通過(guò)它，飛行器可以實(shí)現(xiàn)避障、位姿估計(jì)以及目標(biāo)識(shí)別等。因此，將計(jì)算機(jī)視覺(jué)運(yùn)用于飛行器輔助導(dǎo)航具有明顯優(yōu)勢(shì)[1-2]。

基于特征點(diǎn)的視覺(jué)導(dǎo)航方法，是近年來(lái)視覺(jué)導(dǎo)航領(lǐng)域研究較為活躍的內(nèi)容之一。其基本原理為：將攝像機(jī)裝載在飛行器上，并在參考目標(biāo)上預(yù)先設(shè)置已知的特征點(diǎn)，通過(guò)提取已知特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像坐標(biāo)，根據(jù)攝像機(jī)透視投影模型，實(shí)時(shí)估計(jì)出攝像機(jī)相對(duì)于參考目標(biāo)的位置姿態(tài)。

本文設(shè)計(jì)了由3個(gè)黑色正方形和1個(gè)黑色三角形組成的平面著陸目標(biāo)圖案，以正方形和三角形頂點(diǎn)為圖像特征點(diǎn)，提出了一種基于平面單應(yīng)性變換的圖形特征點(diǎn)實(shí)時(shí)提取標(biāo)記方法，利用提取的特征點(diǎn)圖像坐標(biāo)及對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)，實(shí)時(shí)估計(jì)攝像機(jī)的位置參數(shù)，將其作為飛行器視覺(jué)導(dǎo)航信號(hào)。

1 著陸標(biāo)志物及特征點(diǎn)標(biāo)記

本文設(shè)計(jì)的著陸圖案如圖1（a）所示。著陸圖案的邊長(zhǎng)為60mm，其中小正方形的邊長(zhǎng)為20mm，等腰直角三角形的直角邊長(zhǎng)為20mm。在著陸圖案中，黑白相間的角點(diǎn)即為設(shè)計(jì)的特征標(biāo)記點(diǎn)集。著陸圖案可以分成4個(gè)部分，形狀包括兩種類(lèi)型：I型和II型。如圖1（b）所示，定義著陸目標(biāo)圖案的中心為世界坐標(biāo)系原點(diǎn)，類(lèi)型I的區(qū)域中心處于世界坐標(biāo)系的X軸正半軸，類(lèi)型II的區(qū)域中心依次分布在其余軸線上，采用右手法則來(lái)確定Z軸，可以看到各特征點(diǎn)在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)是明確的。

針對(duì)所設(shè)計(jì)的著陸目標(biāo)圖案，圖像處理的目的是確定標(biāo)志點(diǎn)的位置，然后提取和標(biāo)識(shí)出這些特征點(diǎn)。本文中的圖像處理算法流程如圖2所示，這里首先使用攝像機(jī)獲取圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，主要包括圖像濾波、閾值分割等，最后檢測(cè)與提取特征點(diǎn)，使用標(biāo)記算法對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記。

主要算法如下：

（1）閾值分割。閾值分割是指根據(jù)像素的灰度、顏色、紋理等特性按照一定的原則將一副圖像或景物分割成若干個(gè)特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的部分或者子集，并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。閾值分割后圖像如圖3（b）所示。

（2）邊緣檢測(cè)。邊緣是不同區(qū)域的分界線，是圖像局部強(qiáng)度變化最顯著的那些像素的集合。本文邊緣檢測(cè)的目的是提取圖像中3個(gè)四邊形的邊緣和1個(gè)三角形的邊緣。邊緣提取后圖像如圖3（c）所示。

（3）角點(diǎn)檢測(cè)。圖像中的角點(diǎn)是指圖像中具有高曲率的點(diǎn)，本文使用的是Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法[3]。角點(diǎn)檢測(cè)后圖像如圖3（d）所示。

（4）分割標(biāo)志圖案上的三角形。首先篩選出連通區(qū)域輪廓，對(duì)提取的輪廓進(jìn)行直線簡(jiǎn)化，然后計(jì)算4個(gè)區(qū)域輪廓的周長(zhǎng)為：Ci（i=1～4）。搜索4個(gè)周長(zhǎng)中的最小值min（Ci），則min（Ci）所對(duì)應(yīng)的區(qū)域I即為三角形區(qū)域。

3 實(shí)驗(yàn)

得到特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)系的坐標(biāo)（u，v）及世界坐標(biāo)系的坐標(biāo)（xw，yw，zw）后，根據(jù)兩步法標(biāo)定原理，利用Matlab/GUI工具 [9]，得到位姿估計(jì)模型GUI界面如圖6所示。

本文采用如下方案來(lái)驗(yàn)證所建立的位姿估計(jì)模型的正確性[10]，在著陸目標(biāo)平板上繪制兩個(gè)相同的特征圖案，如圖7所示，設(shè)定它們的距離分別為100mm、150mm、200mm、250cm和300mm。

將攝像機(jī)（攝像機(jī)為Prosilica GT2750 CCD工業(yè)相機(jī)、16mm鏡頭，圖像大小為像素）固定在著陸目標(biāo)圖案的上方對(duì)該著陸目標(biāo)圖案進(jìn)行拍照，然后利用上述位姿估計(jì)模型解算出相對(duì)位置估計(jì)測(cè)量值，得到表1的測(cè)量結(jié)果。由表1可知，位置估計(jì)誤差在11mm以?xún)?nèi)，本文建立的位姿估計(jì)模型基本滿(mǎn)足位置估計(jì)要求。

4 結(jié)語(yǔ)

本文以飛行器自主著陸階段為研究對(duì)象，根據(jù)攝像機(jī)透視投影成像關(guān)系，建立了飛行器視覺(jué)位姿估計(jì)模型，設(shè)計(jì)了一種著陸目標(biāo)圖案，并對(duì)其進(jìn)行圖像處理、角點(diǎn)提取和特征點(diǎn)標(biāo)記，利用兩步法攝像機(jī)標(biāo)定原理對(duì)攝像機(jī)位姿進(jìn)行了解算，使用Matlab/GUI工具對(duì)該算法加以實(shí)現(xiàn)，最后利用實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的條件對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果證明，本文提出的圖像處理及相關(guān)位姿估計(jì)算法具有一定的導(dǎo)航精度。但是由于需要進(jìn)行大量的圖像處理，耗時(shí)較多，還很難滿(mǎn)足飛行器自主著陸階段實(shí)時(shí)性的要求，因此縮短圖像處理時(shí)間將是后續(xù)研究的重點(diǎn)。

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（責(zé)任編輯：孫 娟）