基于机器视觉的汽车用电子仪检测轮椅定位的研究

基于机器视觉的汽车用电子仪检测轮椅定位的研究

1利用计算机视觉检测四烷分析目前，大多数采用了激光和红外齿轮定位仪。这两种四轮定位仪在检测精度以及使用方便性上较以往的水准式、光学式和拉线式四轮定位有了很大的提高,然而在实际使用中,它们还存在以下缺点:(1)结构复杂,制造困难。(2)成本高,维护性差。(3)操作繁琐,检测速度慢。为此,本文提出了利用计算机视觉检测四轮定位的方法。该方法在检测原理上与传统的四轮定位仪有着质的区别。22.1像素位置的表示图像坐标系:摄像机采集的图像以BMP文件格式存储于计算机中,图像的左上顶点为坐标原点,图像坐标系的横坐标和纵坐标分别平行于图像的横边与竖边,每一像素的坐标(u,v)分别表示该像素的列数和行数。为了用物理单位表示每个像素的位置,还需要建立以毫米为单位的图像坐标系,该坐标系以图像中心点为坐标原点,x和y轴分别平行于u和v轴。摄像机坐标系O-X世界坐标系O-X2.2摄像机焦距的选取摄像机模型采用针孔模型表示,任一空间点P在摄像机坐标系中的坐标为(Xx=fX其中f表示摄像机焦距。2.3车轮运动前后的两对方向基模型车轮的运动可以唯一分解成一个绕坐标原点的轴的旋转和一个平移。假设平移在旋转之后。设车轮运动前后的一对对应点是P和P′,它们的坐标分别是(XP′=RP+T(2)其中,R是一个3×3的旋转矩阵;T是一个三维向量,称为平移向量。旋转矩阵R与旋转轴以及旋转角之间有如下关系:式中的θ为空间点绕旋转轴旋转的角度;n2.4图像坐标是规一化的坐标假设f=1,此时称图像坐标为规一化坐标,当摄像机经过标定以后得到内部参数时,可以将图像坐标转化为规一化坐标。本文下面的推导过程中,图像坐标都是规一化坐标。由公式(1)和(3)得:x′=(r式中r(ΔX(5)式是一个含有6个未知数ΔX2.5车轮点运动的解解当汽车向前移动一段距离时,车轮上的点的运动分解成一个绕过摄像机坐标系原点的轴的旋转和平移。由(5)式求得n3平板图像转色法根据所建立的数学模型,本文利用机床分度头做了几组实验(由于篇幅所限,实验数据略),实验步骤如下:(1)建立世界坐标系O-X(2)在分度头上装夹一根轴,轴的另一段固定一黑色平板,平板上标记了50个白点;(3)用摄像机拍下平板图像,转动分度头夹盘20°,拍下平板的第二幅图像;(4)利用摄像机内部参数将两幅图像中平板上50个对应点的图像坐标转化为规一化坐标,代入(5)式求出R矩阵;(5)由R矩阵求出平板旋转轴线即分度头装夹轴线在摄像机坐标系中的方向向量,然后再利用摄像机的外部参数将它化为在世界坐标系中的方向向量;(6)由平板旋转轴线在世界坐标系中的方向向量求出它与各坐标轴之间的角度。按照以上步骤,求得平板旋转轴线与世界坐标系各坐标轴之间的夹角为:α=89.6432°β=0.5184°γ=90.3716°这里误差为0.3568°,0.5184°,0.3716°,系统误差主要与摄像机分辨率、摄像机标定、求解算法、标记点的选取和数量以及图像处理方法有关。4车轮运动参数的检测算法经过实验验证,说明根据汽