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    基于三維視覺的動(dòng)態(tài)目標(biāo)軌跡還原方案設(shè)計(jì)

    2022-05-09 03:19:28管紅根王茂森戴勁松袁志龍
    兵器裝備工程學(xué)報(bào) 2022年4期
    關(guān)鍵詞:里程計(jì)坐標(biāo)系軌跡

    王 任,管紅根,王茂森,戴勁松,袁志龍

    (南京理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,南京 210094)

    1 引言

    動(dòng)態(tài)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡蘊(yùn)含著速度與空間位置等重要信息,在多種場(chǎng)景中有著重要的應(yīng)用前景。如在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域需要測(cè)量病人的肢體運(yùn)動(dòng)軌跡以用于病理分析,在無人機(jī)導(dǎo)航問題中需要實(shí)時(shí)獲取動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)軌跡?,F(xiàn)有的軌跡方法追蹤往往局限于指定單類目標(biāo)的追蹤,限制了其應(yīng)用的場(chǎng)景。文獻(xiàn)[2]中基于卡爾曼濾波算法對(duì)行人進(jìn)行跟蹤,得到了二維圖像坐標(biāo)系下的行人運(yùn)動(dòng)軌跡。但該方法得到的是行人像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡,不具有行人實(shí)際的運(yùn)動(dòng)距離尺度信息。文獻(xiàn)[3]通過背景差分、閾值分割的方法追蹤魚類,并通過單目攝像頭還原魚兒的運(yùn)動(dòng)軌跡,由于單目相機(jī)本身存在缺乏和實(shí)際軌跡對(duì)應(yīng)的尺度信息,因此該方案也無法直接得到追蹤目標(biāo)物的具有客觀運(yùn)動(dòng)尺度大小的軌跡。此外,通過背景差分和閾值分割追蹤的目標(biāo)穩(wěn)定性較差,在光照變化或者有其他動(dòng)態(tài)目標(biāo)干擾時(shí)容易失效。文獻(xiàn)[4-5]利用激光雷達(dá)產(chǎn)生的點(diǎn)云進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)的軌跡檢測(cè)追蹤,但激光雷達(dá)價(jià)格昂貴,而且計(jì)算量較大,無法在計(jì)算性能有限的移動(dòng)設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行。文獻(xiàn)[6]通過MEMS傳感器對(duì)室內(nèi)的消防員定位,借助人的運(yùn)動(dòng)特征改善了傳感器本身的漂移缺陷。文獻(xiàn)[7]使用單一GPS傳感器對(duì)進(jìn)行室內(nèi)外的機(jī)器人定位與軌跡追蹤,但在室內(nèi)環(huán)境,GPS信號(hào)往往很差,存在很大定位誤差。文獻(xiàn)[8]通過YOLO、SSD、Faster RCNN等3種深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)網(wǎng)球進(jìn)行軌跡追蹤,但前提是網(wǎng)球起點(diǎn)位置已知并且擊打到指定高度,從而獲得網(wǎng)球的實(shí)際運(yùn)動(dòng)軌跡尺度大小信息。為了避免傳統(tǒng)基于人工特征的目標(biāo)檢測(cè)算法的普適性和準(zhǔn)確性缺陷,本文使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別算法,對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行分離并在二維圖像中定位??梢宰⒁獾剑诋?dāng)前眾多的軌跡還原方案中,主要存在目標(biāo)檢測(cè)種類單一、準(zhǔn)確性低以及不能得到目標(biāo)物實(shí)際運(yùn)動(dòng)尺度大小等缺點(diǎn)。

    本文主要針對(duì)動(dòng)態(tài)單個(gè)目標(biāo)的三維軌跡還原問題,提出基于視覺的解決方案。采用視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別,設(shè)計(jì)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換接口將目標(biāo)物在二維像素中的位置轉(zhuǎn)換到世界參考坐標(biāo)系中。在計(jì)算能力有限的移動(dòng)設(shè)備上部署,程序運(yùn)行采用有序多線程,充分利用設(shè)備資源以保證實(shí)時(shí)性。并以籃球?yàn)槔M(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,具有良好的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性。對(duì)無人機(jī)導(dǎo)航以及肢體軌跡追蹤等場(chǎng)景具有工程實(shí)際應(yīng)用借鑒意義。

    2 硬件平臺(tái)

    本方案基于Ubuntu系統(tǒng),有關(guān)硬件如圖1所示。核心計(jì)算板卡采用盈馳的微型主機(jī),主控芯片為主頻2.3 GHz的酷睿I5系列CPU。具有四核心八線程,無獨(dú)立顯卡。傳感器包含Intel的D435I實(shí)感相機(jī)和小覓智能的MYNTEYES1030相機(jī)。D435I用于檢測(cè)捕捉目標(biāo)物在相機(jī)視野下的軌跡。D435I相機(jī),最遠(yuǎn)捕捉距離為10 m,在戶外陽光下也可以使用。D435I可以輸出像素對(duì)齊的彩色圖和深度圖,且具有圖像畸變校正功能。分辨率為640×480,幀率最高可達(dá)90 FPS。另一個(gè)相機(jī)為小覓智能的MYNTEYE相機(jī),用于運(yùn)行視覺慣性里程計(jì)定位算法,可以將相機(jī)視野下的軌跡關(guān)聯(lián)到世界坐標(biāo)系。該相機(jī)內(nèi)置六軸IMU傳感器,與雙目相機(jī)圖像保持硬件時(shí)間同步,2個(gè)攝像頭的分辨率均為750×480,幀率為30 FPS,IMU頻率高達(dá)1 000 Hz,滿足SLAM算法對(duì)穩(wěn)定定位時(shí)的圖像和IMU條件要求。

    圖1 系統(tǒng)硬件圖

    3 系統(tǒng)軟件處理設(shè)計(jì)

    本方案采用ROS框架,總體流程如圖2所示。主要由目標(biāo)檢測(cè),還原目標(biāo)物在相機(jī)坐標(biāo)系下的軌跡,視覺慣性里程計(jì)將相機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系關(guān)聯(lián),軌跡濾波等4個(gè)部分組成。

    圖2 軟件總體流程框圖

    為了實(shí)現(xiàn)在計(jì)算資源有限的嵌入式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)目標(biāo)軌跡還原,綜合考慮性能和精度,本方案主要利用了2種方法:基于YOLO的目標(biāo)檢測(cè)方法和基于視覺慣性里程計(jì)的方法。

    3.1 目標(biāo)檢測(cè)

    還原目標(biāo)物在相機(jī)參考坐標(biāo)系下的軌跡需先獲取目標(biāo)物在彩色圖像中的位置信息,通過對(duì)象檢測(cè)的方法實(shí)現(xiàn)。對(duì)象檢測(cè)需要確定目標(biāo)在圖像中的位置和類別,目前主要有2種方法:第1種以HOG+SVM為代表的傳統(tǒng)檢測(cè)方法;第2種為基于深度學(xué)習(xí)的方法。第2種方法又可以細(xì)分為以RCNN為代表的2階段檢測(cè)器和以YOLO為代表的基于回歸問題的單級(jí)檢測(cè)器。盡管RCNN算法準(zhǔn)確,但比較復(fù)雜、速度很慢,不能滿足在計(jì)算能力有限的平臺(tái)上實(shí)時(shí)工作。相比2階段檢測(cè)法,YOLO系列算法不需要候選區(qū)域,通過端到端的方法對(duì)目標(biāo)分類識(shí)別,速度更快。因此本方案采用速度更快的YOLO方法。

    由于要部署在微型主機(jī)上,沒有獨(dú)立GPU計(jì)算單元,因而考慮采用NCNN推理框架。NCNN是騰訊優(yōu)圖于2017年推出的高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向計(jì)算框架,可不依賴GPU運(yùn)行。該推理框架為實(shí)現(xiàn)在移動(dòng)端部署做了專門的優(yōu)化,支持多核并行計(jì)算加速,優(yōu)化內(nèi)存,直接內(nèi)存零拷貝引用加載網(wǎng)絡(luò)模型。NCNN支持YOLO網(wǎng)絡(luò)模型。YOLO智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誕生至今已有多個(gè)版本的迭代,本方案采用YOLO-Fastest版本的網(wǎng)絡(luò)模型算法。該算法對(duì)單目標(biāo)檢測(cè)做了針對(duì)性優(yōu)化,適合部署在計(jì)算能力有限的平臺(tái)。NCNN推理YOLO-Fastest網(wǎng)絡(luò)模型得到的目標(biāo)邊界框由5個(gè)預(yù)測(cè)要素組成,分別是邊框左邊界、邊框右邊界、邊框上邊界、邊框下邊界和置信度。彩色圖的目標(biāo)邊框信息和深度圖如圖3所示。我們?nèi)【匦芜吙蛑行狞c(diǎn)作為軌跡還原的中心點(diǎn)。該中心點(diǎn)像素坐標(biāo)為(,),其計(jì)算公式為:

    (1)

    由圖3可以看到,計(jì)算出的(,)目標(biāo)檢測(cè)框的中心坐標(biāo)可以直接對(duì)齊到深度圖上。

    圖3 彩色圖的目標(biāo)邊框信息和深度圖像素直接對(duì)齊圖

    3.2 還原目標(biāo)物在相機(jī)視野下的軌跡

    目標(biāo)物在相機(jī)坐標(biāo)下的軌跡點(diǎn)通過D435I相機(jī)的射影逆變換計(jì)算得到。相機(jī)模型的成像過程如圖4所示。

    圖4 針孔成像模型過程示意圖

    設(shè)為---相機(jī)坐標(biāo)系,坐標(biāo)系原點(diǎn)為相機(jī)光心。相機(jī)坐標(biāo)系中軸正向指向相機(jī)正前方,軸正向垂直于軸豎直向下,軸正向指向相機(jī)右端。設(shè)空間點(diǎn)為[,,],其中為空間點(diǎn)到相機(jī)光心的距離也即深度。點(diǎn)穿過相機(jī)光心并在物理成像平面上形成點(diǎn)′為[′,′,′]。和′之間的坐標(biāo)變換根據(jù)圖5中的相似三角形關(guān)系可得。

    (2)

    式(2)中:為焦距,是光心到物理成像平面的距離;為了表示倒立成像,公式添加了負(fù)號(hào)。

    圖5 投影相似三角形示意圖

    式(2)反映的是空間點(diǎn)和其成像點(diǎn)′之間的坐標(biāo)關(guān)系,但本方案的實(shí)際操作都是先以像素為單位進(jìn)行的。需要將物理成像平面上的點(diǎn)轉(zhuǎn)換到像素平面上。像素坐標(biāo)系定義為--,為圖片左上角原點(diǎn),和軸分別與軸和軸方向相同。因此需要將物理成像平面上的點(diǎn)進(jìn)行平移縮放,才能得到--中對(duì)應(yīng)的點(diǎn)。設(shè)為軸的縮放系數(shù),為軸的縮放系數(shù),[,]為原點(diǎn)平移量。則坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)縮放可以表示為:

    (3)

    式(3)中,和的單位為像素m,表示單位距離上的像素個(gè)數(shù)。將相機(jī)的焦距轉(zhuǎn)化為在,方向上的像素度量表示。則可令=,=。代入式(3)可得:

    (4)

    式(4)中,的單位為m,的單位為像素。將式(4)寫成齊次坐標(biāo)的形式為:

    (5)

    式(5)中,矩陣稱為內(nèi)參矩陣。通過該內(nèi)參矩陣可以將物理世界中的點(diǎn)投影到相機(jī)坐標(biāo)系。

    在本方案系統(tǒng)中,[,,1]為從公式得到的已知量,空間點(diǎn)為目標(biāo)量,對(duì)式(5)變換得到:

    (6)

    通過式(6)即可得到相機(jī)參考坐標(biāo)系下的目標(biāo)物軌跡點(diǎn)。

    3.3 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換接口設(shè)計(jì)

    經(jīng)過3.1和3.2節(jié),可以得到相機(jī)固定不動(dòng)時(shí)目標(biāo)物在相機(jī)視野下的軌跡。當(dāng)目標(biāo)物運(yùn)動(dòng)范圍過大,超出了D435I相機(jī)固定時(shí)的視野范圍時(shí),我們需要相機(jī)跟隨目標(biāo)物運(yùn)動(dòng),以保持目標(biāo)物始終在相機(jī)視野范圍內(nèi),形成對(duì)目標(biāo)物軌跡的完整捕捉。為了得到相機(jī)運(yùn)動(dòng)時(shí)目標(biāo)物在世界參考坐標(biāo)系下的軌跡,考慮對(duì)相機(jī)本身的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行定位。本方案采用視覺慣性里程計(jì)解決相機(jī)本身的軌跡定位問題。現(xiàn)有的視覺里程計(jì)主要分為2類:第1類以O(shè)RB-SLAM和VINS-MONO為代表的基于優(yōu)化的方法;第2類以MSCKF為代表的基于濾波器的方法。前者通常精度更高但對(duì)設(shè)備的計(jì)算性能要求也更高。本方案最終要在微型移動(dòng)設(shè)備平臺(tái)落地,因此主要考慮基于濾波器的S-MSCKF方法。

    為了將相機(jī)坐標(biāo)系下的目標(biāo)物軌跡還原到世界坐標(biāo)系,我們需要對(duì)相機(jī)坐標(biāo)系和里程計(jì)坐標(biāo)系固連,相機(jī)坐標(biāo)系和S-MSCKF里程計(jì)坐標(biāo)系之間的固連通過旋轉(zhuǎn)平移實(shí)現(xiàn)。旋轉(zhuǎn)平移矩陣可以反映這層變換關(guān)系。數(shù)學(xué)上用3×3的方陣表示旋轉(zhuǎn),3×1的向量表示平移。將二者合并,可以寫成4×4的齊次方陣,即:

    (7)

    設(shè)備運(yùn)行時(shí)坐標(biāo)關(guān)系如圖6所示。在進(jìn)行坐標(biāo)系變換之前需要先明確本系統(tǒng)所涉及的3個(gè)坐標(biāo)系:① 以設(shè)備運(yùn)行時(shí)的起始出發(fā)點(diǎn)作為坐標(biāo)原點(diǎn)的全局坐標(biāo)系,在圖6中記為world;② S-MSCKF追蹤系統(tǒng)設(shè)備本身運(yùn)動(dòng)的里程計(jì)參考坐標(biāo)系,在圖6中記為odom;③ 和里程計(jì)坐標(biāo)系之間存在固定的旋轉(zhuǎn)平移關(guān)系的相機(jī)參考坐標(biāo)系,在圖6中記yolo_traj_d435。

    圖6 設(shè)備運(yùn)行時(shí)坐標(biāo)關(guān)系圖

    ROS自身有static_transform_publisher工具,用以發(fā)布2個(gè)參考坐標(biāo)系之間的靜態(tài)變換,但在本系統(tǒng)方案中,該工具并不適用,因?yàn)槠洳粌H會(huì)對(duì)當(dāng)前時(shí)刻軌跡點(diǎn)做一個(gè)坐標(biāo)變換,而且也會(huì)對(duì)歷史時(shí)刻的軌跡點(diǎn)做坐標(biāo)變換,導(dǎo)致在世界坐標(biāo)系下目標(biāo)物軌跡還原方向錯(cuò)誤,因而需要自己重新設(shè)計(jì)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換接口。

    令里程計(jì)坐標(biāo)系用來表示,固定參考系用表示,相機(jī)參考系用表示,則從相機(jī)參考系下的點(diǎn)轉(zhuǎn)變到世界參考坐標(biāo)系下的點(diǎn)公式依據(jù)為:

    =

    (8)

    坐標(biāo)轉(zhuǎn)換接口程序流程如圖7所示,對(duì)應(yīng)的具體步驟如下:

    圖7 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換接口程序流程界面

    1在S-MSCKF的msckf_vio.cpp源文件中,我們用Eigen::Isometry3d表示式(7)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣。式(8)中表示從D435I相機(jī)坐標(biāo)系到里程計(jì)坐標(biāo)系的變換。程序中用T_i_yolo表示。

    2式(8)中表示從里程計(jì)坐標(biāo)系到全局參考坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)平移變換,通過S-MSCKF的T_i_w獲得。T_i_w*T_i_yolo得到D435I相機(jī)坐標(biāo)在世界參考系下的表示。

    3在createRosIO()中設(shè)置personOdomCallback()話題回調(diào)函數(shù),接收來自yolodect進(jìn)程發(fā)布的相機(jī)視野下的目標(biāo)點(diǎn)位置話題/odom_traj,對(duì)應(yīng)式(8)中。

    4T_yolo2w*d435point_translation得到式(8)中,也即全局參考坐標(biāo)系下的目標(biāo)物軌跡點(diǎn)。

    3.4 軌跡濾波

    實(shí)際測(cè)試中發(fā)現(xiàn),設(shè)備還原的軌跡存在少量的無效點(diǎn)。這些無效點(diǎn),視覺上體現(xiàn)為軌跡的位移突變。必須剔除這些無用的軌跡點(diǎn)。

    經(jīng)過多次實(shí)際運(yùn)行發(fā)現(xiàn),這些異常點(diǎn)通常只有當(dāng)目標(biāo)物處于相機(jī)視野邊緣且運(yùn)動(dòng)速度較快時(shí)候出現(xiàn)。而系統(tǒng)正常還原軌跡的前提是保證NCNN推理出的目標(biāo)物邊框中心點(diǎn)對(duì)齊到深度圖像的像素點(diǎn)正確。當(dāng)目標(biāo)物處于相機(jī)視野邊緣,由于目標(biāo)物的不完整以及運(yùn)動(dòng)速度較快不利于實(shí)時(shí)解算,因此很可能發(fā)生目標(biāo)物中心點(diǎn)計(jì)算錯(cuò)誤或者計(jì)算卡頓,導(dǎo)致NCNN計(jì)算出的邊框中心點(diǎn)比深度圖像中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)位置滯后,從而導(dǎo)致如圖8所示的異常值點(diǎn)。

    圖8 包含異常點(diǎn)軌跡圖

    我們用=[,,]表示時(shí)刻的點(diǎn)位置,相鄰時(shí)刻的軌跡點(diǎn)間位移可表示為:

    (9)

    根據(jù)實(shí)際測(cè)試經(jīng)驗(yàn),在設(shè)備穩(wěn)定還原估計(jì)速度范圍內(nèi),目標(biāo)物單次處于相機(jī)圖像邊緣位置時(shí)的異常點(diǎn)不超過3個(gè)。為了應(yīng)對(duì)異常軌跡點(diǎn)更多的極端不利情況,我們維護(hù)一個(gè)從時(shí)刻開始的元素為Δ的5元數(shù)組+1+2+3+4}。

    當(dāng)Δ≥,為目標(biāo)物外接長方體中最短棱長,此處對(duì)應(yīng)為籃球直徑,將Δ存入數(shù)組,依次計(jì)算之后的4個(gè)Δ。當(dāng)異常軌跡點(diǎn)數(shù)量越多,中的元素大于的就越多,最不利情況下,中所有元素都大于,因此只要判定+5時(shí)刻Δ+5≤是否成立,其中為尺寸系數(shù),需要根據(jù)實(shí)際目標(biāo)物尺寸測(cè)試調(diào)整,對(duì)于籃球,取=0.6。當(dāng)Δ+5≤成立,軌跡在正常速度捕捉范圍內(nèi),便可以剔除中Δ≥的點(diǎn)。當(dāng)Δ+5>時(shí),則目標(biāo)物運(yùn)動(dòng)狀態(tài)超出本設(shè)備速度捕捉能力范圍。試驗(yàn)者手持籃球并走出一個(gè)近似字母q的軌跡形狀,在ROS中顯示如圖8所示,可以看到有幾處偏離實(shí)際軌跡的異常點(diǎn)。實(shí)際濾波效果后的軌跡圖如圖9所示。

    圖9 軌跡濾波剔除異常值點(diǎn)圖

    3.5 數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)多線程設(shè)計(jì)

    動(dòng)態(tài)目標(biāo)軌跡還原的實(shí)時(shí)性是本方案力求保證的一個(gè)重要指標(biāo)。保證這一指標(biāo)的核心是協(xié)同處理好系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸。如何合理配置讀取攝像頭數(shù)據(jù)并處理的任務(wù)是本文研究的重點(diǎn)。

    本方案設(shè)計(jì)yolodetect進(jìn)程處理D435I數(shù)據(jù),并通過ROS話題與S-MSCKF進(jìn)程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。對(duì)于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)通信,通常只需要一個(gè)話題發(fā)布者和一個(gè)話題接收回調(diào)函數(shù)。此種單線程的方式,各個(gè)回調(diào)函數(shù)以串行的方式進(jìn)行,若某個(gè)圖像回調(diào)函數(shù)的處理時(shí)間過長,會(huì)導(dǎo)致其他的回調(diào)函數(shù)被阻塞,極易造成數(shù)據(jù)來不及處理而被新數(shù)據(jù)覆蓋丟失問題。多任務(wù)未經(jīng)設(shè)計(jì)安排的系統(tǒng)資源使用情況如圖10所示,其中yolodetect進(jìn)程CPU使用率為36%。

    圖10 改進(jìn)前系統(tǒng)資源使用界面

    針對(duì)yolodect進(jìn)程的性能表現(xiàn),作出如下改進(jìn):

    1) 分別為彩色、深度圖像處理以及接收坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)顯示開辟任務(wù)回調(diào)線程imageCallback()、depthCallback()、yolo_trajCallback();

    2) 將NCNN解算目標(biāo)物程序段位置從main()函數(shù)的while()循環(huán)處理改為在imageCallback()線程中,形成一幀彩色圖像到來銜接一次解算,避免了NCNN的無效或重復(fù)解算;

    3) 當(dāng)彩色圖像幀的目標(biāo)物位置未解算完成,而新一幀的深度圖像到來時(shí),depthCallback()會(huì)被調(diào)用。為了保證depthCallback()線程調(diào)用時(shí),對(duì)應(yīng)時(shí)刻的目標(biāo)物位置已經(jīng)解算出來,我們采用unordered_map容器數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)標(biāo)記每一幀彩色圖像時(shí)間戳對(duì)應(yīng)的目標(biāo)物位置是否解算完成,若未解算完成,則退出depthCallback(),避免做無用功。

    由圖11可知,由于采用了有序的多線程,yolodetect進(jìn)程的總CPU使用率降低了24%,獲得了顯著的性能提升。內(nèi)存則從30 MiB升至55.4 MiB。這是因?yàn)閥olodetect進(jìn)程中并行有序處理著彩色圖像和深度圖像,內(nèi)存稍有上升。其中第一個(gè)nodelet進(jìn)程由于增加了3.3節(jié)的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換接口任務(wù),CPU使用率相比S-MSCKF源程序有所增加。大幅度性能提升將更有利于本方案系統(tǒng)部署在無人機(jī)、移動(dòng)機(jī)器人等計(jì)算資源有限的實(shí)際工程應(yīng)用中。

    圖11 改進(jìn)后系統(tǒng)資源使用界面

    4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

    為了驗(yàn)證前述動(dòng)態(tài)目標(biāo)追蹤的效果,進(jìn)行如下實(shí)驗(yàn)。本次實(shí)驗(yàn)在南京理工大學(xué)319幢一樓的走廊和樓道之間實(shí)施。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地如圖12所示?;@球沿著紅色真值點(diǎn)線路放置,共18個(gè)放置點(diǎn)。本方案系統(tǒng)的雙目相機(jī)MYNT-EYE用于運(yùn)行S-MSCKF并對(duì)設(shè)備本身定位,深度相機(jī)D435I用于捕捉籃球的離散化軌跡。為了保持籃球運(yùn)動(dòng)軌跡的估計(jì)值和實(shí)際位置的時(shí)間戳一致性,將籃球置于每個(gè)路徑點(diǎn)較長時(shí)間。利用ROS系統(tǒng)的錄制包功能,記錄下設(shè)備對(duì)籃球的放置軌跡點(diǎn)還原數(shù)據(jù)。

    圖12 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地示意圖

    4.1 標(biāo)定

    軌跡還原中的射影變換需要獲取相機(jī)內(nèi)參,相機(jī)內(nèi)參通過Kalibr工具標(biāo)定獲得。標(biāo)定完成后獲得參數(shù)如表1、表2所示。

    表1 D435I相機(jī)標(biāo)定參數(shù)Table 1 D435I Camera calibration parameters

    表2 MYNTEYE相機(jī)標(biāo)定參數(shù)Table 2 MYNTEYE Camera calibration parameters

    4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練

    為了識(shí)別籃球目標(biāo),需預(yù)先對(duì)籃球圖片進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練基于Darknet框架。當(dāng)損失函數(shù)值趨于平穩(wěn)不變時(shí),則認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)模型收斂。訓(xùn)練過程如圖13所示。

    圖13 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程曲線

    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    軌跡還原誤差評(píng)定參數(shù)如表3所示。

    從表3計(jì)算結(jié)果參數(shù)來看,對(duì)于籃球在真值總長8.1 m路徑上的軌跡點(diǎn)還原,最小誤差為0.073 m。平均誤差為0.156 m,為籃球直徑的63.4%,最大誤差為0.305 m,結(jié)合圖14三維估計(jì)點(diǎn)的分布情況可知,在轉(zhuǎn)彎處由于S-MSCKF產(chǎn)生了漂移,導(dǎo)致誤差較大,以至后面的軌跡點(diǎn)整體誤差也變大。在紋理更為豐富的場(chǎng)景中,視覺慣性里程計(jì)的漂移會(huì)有所減少。

    表3 軌跡還原誤差評(píng)定參數(shù)(m)Table 3 Evaluation parameters of trajectory restoration error

    圖14 軌跡點(diǎn)還原三維曲線

    5 結(jié)論

    針對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的三維軌跡還原問題,設(shè)計(jì)了基于三維視覺和深度學(xué)習(xí)并能部署在計(jì)算資源有限的移動(dòng)平臺(tái)上的方案。在坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換方面,設(shè)計(jì)了坐標(biāo)轉(zhuǎn)換接口,克服了ROS自帶的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換工具的缺陷。引入NCNN和視覺慣性里程計(jì)實(shí)現(xiàn)無需相機(jī)固定且具有實(shí)際客觀尺度信息的動(dòng)態(tài)目標(biāo)物軌跡還原功能。對(duì)于軌跡還原過程中的異常軌跡點(diǎn)進(jìn)行判定剔除,從而得到更符合目標(biāo)物實(shí)際運(yùn)動(dòng)的軌跡。設(shè)計(jì)了有序的多線程任務(wù),降低了方案的CPU資源使用率,方便部署在計(jì)算資源有限的平臺(tái)上。實(shí)驗(yàn)表明,本文設(shè)計(jì)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)軌跡還原系統(tǒng)可以對(duì)經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)物進(jìn)行軌跡還原,可以達(dá)到30 FPS的實(shí)時(shí)效果,并在ROS中直觀可視化顯示其軌跡,實(shí)現(xiàn)了在計(jì)算能力有限的平臺(tái)實(shí)時(shí)捕捉三維軌跡的應(yīng)用需求。

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