一種有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及有標(biāo)識物S維視覺跟蹤領(lǐng)域，特別設(shè)及一種具有慣性MEMS傳感器和 無線通訊網(wǎng)絡(luò)的有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)，W及標(biāo)識物辨識和預(yù)測算法。
【背景技術(shù)】
[0002] =維視覺跟蹤系統(tǒng)隨著計(jì)算機(jī)和電子技術(shù)的發(fā)展，被用在越來越多的領(lǐng)域。廣為 人知的是=維物體測量，物體運(yùn)動(dòng)捕捉，機(jī)器人導(dǎo)航和體感操作。=維視覺跟蹤系統(tǒng)利用視 覺圖像傳感器，仿照生物的視覺原理，或者通過不同位姿攝像機(jī)獲取空間中一個(gè)對象的多 個(gè)圖像，或者通過同一攝像機(jī)獲取空間中一個(gè)對象在不同投影平面上的多圖像，利用幾何 光學(xué)得到該對象的具體空間位置和姿態(tài)(后面統(tǒng)一簡稱為位姿)。要達(dá)到亞毫米和小于一角 分的高精度位姿，通常采用具有標(biāo)識物的=維視覺系統(tǒng)，稱為=維視覺測量或跟蹤系統(tǒng)。該 技術(shù)的關(guān)鍵，一是獲取特征點(diǎn)在圖像中的精確圖像像素坐標(biāo)位置；二是將標(biāo)識物的物理特 征點(diǎn)與圖像特征點(diǎn)一一匹配，注意由于遮擋，大多情況無法將所有物理特征點(diǎn)匹配到圖像 特征點(diǎn)，圖像特征點(diǎn)通常少于物理特征點(diǎn)數(shù)量。
[0003] 現(xiàn)有具有標(biāo)識物的=維視覺采集系統(tǒng)，有下面標(biāo)識物類型；一種是使用分時(shí)發(fā)光 的標(biāo)識物，也就是保證每帖圖像中只有可辨識的特征點(diǎn)被采集(很多時(shí)候僅一個(gè)發(fā)光點(diǎn))， 最大問題是特征點(diǎn)越多則系統(tǒng)響應(yīng)速度越慢；第二種是使用立體形狀互不相同的標(biāo)識物， 最大問題是標(biāo)識物設(shè)計(jì)難度高，且在標(biāo)識物鄰近或遮擋時(shí)，易發(fā)生匹配失??；第=種則是每 個(gè)標(biāo)識物使用互不相同的平面圖案，因?yàn)橐孀R圖案，造成標(biāo)識物體積較大，且大大提高了 對視頻圖像解析的難度。
[0004] 我們研究了現(xiàn)有的各種算法，發(fā)現(xiàn)其對圖像帖的帖間信息利用很少，甚至根本沒 有使用，大多采用將視頻分割為孤立的靜態(tài)帖進(jìn)行處理。而如果將標(biāo)識物視為剛體目標(biāo)，物 體在帖間的位姿變化是受到運(yùn)動(dòng)學(xué)方程約束的，使用該些約束，將視頻帖聯(lián)系起來，可W提 供額外的辨識信息。同時(shí)，使用運(yùn)動(dòng)學(xué)方程可較精確地估算下一圖像帖中的特征點(diǎn)位置，可 W大大降低圖像處理運(yùn)算量。因此相鄰帖具有大量的冗余信息，可W被復(fù)用，而不是每次求 解，對于低速跟蹤對象，尤其顯著。
[0005] 有鑒于此，現(xiàn)有技術(shù)有待改進(jìn)和提高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種有標(biāo)識物6自由度視覺跟 蹤系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方法。W解決現(xiàn)有技術(shù)中的標(biāo)識物或者體積較大，或者需要視覺采集系統(tǒng) 的高強(qiáng)度運(yùn)算，因而造成=維視覺跟蹤和測量系統(tǒng)成本高昂，使用不便的問題。
[0007] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采取了 W下技術(shù)方案： 一種具有慣性MEMS傳感器和無線通訊網(wǎng)絡(luò)的有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)，其中： 所述有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)包含智能視覺標(biāo)識、視覺標(biāo)識控制器，視覺跟蹤處理 器；其中，所述視覺標(biāo)識控制器分別連接智能視覺標(biāo)識和視覺跟蹤處理器。
[0008] 所述的具有慣性MEMS傳感器和無線通訊網(wǎng)絡(luò)的智能標(biāo)識物系統(tǒng)，其中，所述智能 視覺標(biāo)識包含第一無線通訊網(wǎng)絡(luò)模塊、第一微控制器、MEMS慣性傳感器、電池和一組指示 燈；其中，所述MEMS慣性傳感器至少具有六軸，即位移加速度和旋轉(zhuǎn)角速度； 所述智能視覺標(biāo)識的外形為一個(gè)非對稱的多面體，其任意兩棱邊邊長不能相等。每一 智能視覺標(biāo)識具有一個(gè)唯一的標(biāo)識ID，存儲(chǔ)在其第一微控制器中。
[0009] 所述的具有慣性MEMS傳感器和無線通訊網(wǎng)絡(luò)的有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)， 其中，所述視覺標(biāo)識控制器包含與第一無線通訊網(wǎng)絡(luò)模塊無線連接的第二無線通訊網(wǎng)絡(luò)模 塊、第二微控制器和用于與視覺跟蹤處理器相連的接口；所述第二微處理器分別連接第二 無線通訊網(wǎng)絡(luò)模塊和接口。
[0010] 所述的具有慣性MEMS傳感器和無線通訊網(wǎng)絡(luò)的有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)， 其中，所述第二微控制器可W和視覺跟蹤處理器共用同一個(gè)物理計(jì)算機(jī)處理單元。
[0011] 所述的具有慣性MEMS傳感器和無線通訊網(wǎng)絡(luò)的有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)， 其中，所述視覺跟蹤處理器包含圖像采集接口和圖像處理器。
[0012] 一種所述的具有慣性MEMS傳感器和無線通訊網(wǎng)絡(luò)的有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其中，所述方法包括W下步驟： S100、預(yù)先將智能視覺標(biāo)識設(shè)置在各待測或待跟蹤物上； S200、按照固定的采集周期，視覺標(biāo)識控制器通過第二無線通訊網(wǎng)絡(luò)模塊采集各標(biāo)識 物的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，包括標(biāo)識物的旋轉(zhuǎn)角速度和位移加速度；并將運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)發(fā)送到視覺跟 蹤處理器； S300、視覺跟蹤處理器按照標(biāo)識物辨識和預(yù)測算法完成標(biāo)識物位姿解算。
[0013] 相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的一種有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方 法。具有W下優(yōu)點(diǎn)： 可W大大降低圖像處理計(jì)算量，從而提高=維跟蹤的精度，W及=維跟蹤系統(tǒng)的響應(yīng) 速度。而所使用的器件和技術(shù)，都是成熟可靠，易于獲得的。從而可W將原有造價(jià)高，體積 龐大的=維視覺跟蹤系統(tǒng)，改進(jìn)為移動(dòng)的、嵌入式的系統(tǒng)。
【附圖說明】
[0014]圖1為一種具有慣性MEMS傳感器和無線通訊網(wǎng)絡(luò)的智能標(biāo)識系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框 圖。
[0015] 圖2為本發(fā)明實(shí)例使用的坐標(biāo)系及其相互關(guān)系。
[0016] 圖3為本發(fā)明的一種具有慣性MEMS傳感器和無線通訊網(wǎng)絡(luò)的智能標(biāo)識系統(tǒng)的實(shí) 現(xiàn)方法的流程圖。
[0017] 圖4為本發(fā)明實(shí)例使用的標(biāo)識物辨識流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018] 本發(fā)明提供一種有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方法，為使本發(fā)明的目 的、技術(shù)方案及效果更加清楚、明確，W下參照附圖并舉實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。 應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用W解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0019] 請參閱圖1，其為一種具有慣性MEMS傳感器和無線通訊網(wǎng)絡(luò)的智能標(biāo)識系統(tǒng)的系 統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖。如圖所示，所述有標(biāo)識物6自由度視覺跟蹤系統(tǒng)包含智能視覺標(biāo)識100、視覺 標(biāo)識控制器200,視覺跟蹤處理器300 ;其中，所述視覺標(biāo)識控制器200分別連接智能視覺標(biāo) 識100和視覺跟蹤處理器300。
[0020] 具體來說，所述智能視覺標(biāo)識100包含第一無線通訊網(wǎng)絡(luò)模塊110、第一微控制器 120、MEMS慣性傳感器130、電池140和一組指示燈（圖中未示出);其中，所述MEMS慣性傳感 器至少具有六軸，即位移加速度和旋轉(zhuǎn)角速度。所述智能視覺標(biāo)識的外形為一個(gè)非對稱的 多面體，其任意兩棱邊邊長不能相等。每一智能視覺標(biāo)識具有一個(gè)唯一的標(biāo)識ID，存儲(chǔ)在其 微控制器中。所述視覺標(biāo)識控制器200包含與第一無線通訊網(wǎng)絡(luò)模塊110無線連接的第二 無線通訊網(wǎng)絡(luò)模塊210、第二微控制器220和用于與視覺跟蹤處理器相連的接口 230 ;所述 第二微處理器220分別連接第二無線通訊網(wǎng)絡(luò)模塊210和接口 230。所述視覺跟蹤處理器 300包含圖像采集接口 310和圖像處理器320。
[0021] 視覺跟蹤處理器按照標(biāo)識物辨識和預(yù)測算法完成標(biāo)識物位姿解算，步驟如下： 為了描述方便，參考附圖2,我們將第一個(gè)圖像視角（或攝像機(jī))設(shè)定為世界坐標(biāo)系W，其 原點(diǎn)為攝像機(jī)光屯、，光軸由光屯、指向被攝對象為Z軸，圖像平面的X方向?yàn)閄軸，y方向?yàn)?Y軸。第二視角（或攝像機(jī))坐標(biāo)系相對世界坐標(biāo)系的平移為P占，而旋轉(zhuǎn)為，在世界坐標(biāo) 系框架中。慣性傳感器坐標(biāo)系相對世界坐標(biāo)系的平移為，而旋轉(zhuǎn)為qiv，位移速度為yi. ，在世界坐標(biāo)系框架中。慣性傳感器測量得到的位移加速度記為，旋轉(zhuǎn)角速度記為Vaoj， 二者都具有測量偏移誤差，位移加速度偏移記為ba，旋轉(zhuǎn)角速度偏移記為\，a ;同時(shí)也具有 高斯白噪聲類型的檢測噪聲，位移加速度噪聲記為旋轉(zhuǎn)角速度噪聲記為Ilya。
[0022] 從而我們可W的到系統(tǒng)的狀態(tài)描述向量：
并且該狀態(tài)受下面的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程約束：
其中，C(qi,，）是根據(jù)旋轉(zhuǎn)角度得到的旋轉(zhuǎn)矩陣，而Q則是根據(jù)旋轉(zhuǎn)角速度得到的旋 轉(zhuǎn)矩陣。和byg這兩個(gè)偏移誤差分布方式可W查閱對應(yīng)的MEMS巧片手冊得到。g為重力 加速度 而由于第二視角與第一視角的相對位姿是固定的，且可W通過標(biāo)定得到