陣列式高速視覺(jué)里程計(jì)的制作方法
【專(zhuān)利摘要】本實(shí)用新型為一種陣列式高速視覺(jué)里程計(jì)。本實(shí)用新型包括若干個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元、數(shù)據(jù)采集電路板和工控機(jī)。本實(shí)用新型包括若干個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元，呈平面或空間的幾何陣列分布，用于觀(guān)測(cè)機(jī)器人的姿態(tài)和位置參數(shù)，并行計(jì)算，獨(dú)立輸出，多個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元設(shè)置圖像各個(gè)方向上不同的長(zhǎng)寬比，所提取的特征點(diǎn)在圖像中均勻分布；數(shù)據(jù)采集電路板，連接各個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元，用于采集所述視覺(jué)測(cè)量單元監(jiān)測(cè)到的圖像數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和故障診斷，然后傳送給工控機(jī)；工控機(jī)，用于將多個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元間的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，輸出最終的機(jī)器人的姿態(tài)和位置。本實(shí)用新型具有響應(yīng)速度快、魯棒性好、參數(shù)估計(jì)精度高、能耗低、隱蔽性好和使用方便等優(yōu)點(diǎn)，完全可以滿(mǎn)足機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下對(duì)自主定位導(dǎo)航方法的實(shí)時(shí)性和魯棒性的要求。
【專(zhuān)利說(shuō)明】陣列式高速視覺(jué)里程計(jì)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本實(shí)用新型屬于機(jī)器人自主定位導(dǎo)航領(lǐng)域，具體為一種陣列式高速視覺(jué)里程計(jì)。

【背景技術(shù)】
[0002] 在機(jī)器人自主定位導(dǎo)航領(lǐng)域中，傳統(tǒng)的機(jī)器人定位定姿方法主要包括：以碼盤(pán)式 里程計(jì)和慣導(dǎo)等設(shè)備以及相應(yīng)的航跡推算算法（Dead-Reckoning)實(shí)現(xiàn)的相對(duì)定位方法； 以固定路標(biāo)和GPS技術(shù)為代表的絕對(duì)定位方法。其中，相對(duì)定位方法通過(guò)碼盤(pán)式里程計(jì)實(shí) 現(xiàn)定位，但由于碼盤(pán)式里程計(jì)存在車(chē)輪半徑測(cè)量誤差帶來(lái)的系統(tǒng)誤差和車(chē)輪滑動(dòng)造成的非 系統(tǒng)誤差，在高滑動(dòng)地形條件下誤差累積的速度非?？?，因此往往與慣導(dǎo)組合使用，利用慣 導(dǎo)實(shí)時(shí)估計(jì)機(jī)器人的姿態(tài)變化并推算其位置變化，通過(guò)數(shù)據(jù)融合相互校正。然而慣導(dǎo)存在 以時(shí)間次方速率產(chǎn)生漂移的問(wèn)題，當(dāng)機(jī)器人進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間、大范圍作業(yè)時(shí)，仍需要進(jìn)行周期性 校正。在人工環(huán)境下，這個(gè)問(wèn)題可以通過(guò)設(shè)置固定路標(biāo)或使用GPS解決，但在不存在固定路 標(biāo)的野外環(huán)境等非人工環(huán)境下，這種相對(duì)定位方法對(duì)GPS的依賴(lài)就十分嚴(yán)重了。但是由于 GPS技術(shù)的敏感性(主要由美國(guó)掌握)、不確定性(受到干擾或衛(wèi)星故障)、定位精度和應(yīng)用空 間的局限性，導(dǎo)致其在野外環(huán)境中的應(yīng)用受限甚至無(wú)法應(yīng)用，在這種情況下，傳統(tǒng)技術(shù)方法 的缺點(diǎn)更加突出，已明顯無(wú)法滿(mǎn)足機(jī)器人的技術(shù)要求。
[0003] 為了滿(mǎn)足機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下長(zhǎng)時(shí)間、長(zhǎng)距離作業(yè)時(shí)的精確自主導(dǎo)航技術(shù)要 求，上世紀(jì)80年代中期以來(lái)，出現(xiàn)了被稱(chēng)為視覺(jué)里程計(jì)（Visual Odometry)的機(jī)器人實(shí)時(shí) 定位定姿方法，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論在機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用。視覺(jué)里程計(jì)僅利用視覺(jué) 系統(tǒng)獲得的環(huán)境圖像，對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的姿態(tài)和位置變化進(jìn)行精確估計(jì)，屬于被動(dòng)非 接觸式測(cè)量方法，具有精度高、隱蔽性好、不依賴(lài)GPS校正以及不受環(huán)境地表特性和應(yīng)用空 間限制等突出的優(yōu)點(diǎn)。雖然視覺(jué)里程計(jì)仍是一種相對(duì)定位方法，但已有的研究表明，視覺(jué)里 程計(jì)的誤差呈非單應(yīng)性，即使機(jī)器人在高滑動(dòng)地形條件(滑動(dòng)比>100 % )下進(jìn)行長(zhǎng)距離（作 業(yè)距離>lkm)導(dǎo)航時(shí)，仍能有效將累積誤差控制在一定范圍內(nèi)，并且當(dāng)與測(cè)角儀和慣導(dǎo)等組 合使用時(shí)，累積誤差的范圍更小。2004年美國(guó)國(guó)家航空和宇宙航行局（NASA)將視覺(jué)里程計(jì) 應(yīng)用于火星探測(cè)并取得了巨大的成功，充分說(shuō)明了視覺(jué)里程計(jì)方法的有效性以及在某些特 定環(huán)境下的不可替代性。
[0004] 目前，現(xiàn)有的視覺(jué)里程計(jì)方法基本上都采用了"特征一特征三維位置一運(yùn)動(dòng)估計(jì)" 的方法框架，只是在結(jié)構(gòu)上有單目和雙目之分，以及具體實(shí)現(xiàn)方法的差異。現(xiàn)有的方法都存 在實(shí)時(shí)性差的瓶頸問(wèn)題(處理速度〈15Hz)。這主要是由于現(xiàn)有的這些方法對(duì)環(huán)境圖像的處 理過(guò)程采用的都是逐幀逐點(diǎn)的計(jì)算方式，這就造成當(dāng)圖像尺寸較大時(shí)，待處理的數(shù)據(jù)量很 大，而計(jì)算機(jī)的處理能力與之相比就明顯不夠。而通過(guò)減小圖像大小，降低數(shù)據(jù)量，將導(dǎo)致 視覺(jué)里程計(jì)精度的大幅下降。此外，在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下，存在各種導(dǎo)致視覺(jué)里程計(jì)失效的不 確定性因素?，F(xiàn)有的視覺(jué)里程計(jì)方法僅采用單目或雙目結(jié)構(gòu)，遇到相機(jī)或線(xiàn)路損壞等情況 時(shí)，整個(gè)視覺(jué)里程計(jì)就完全失效，魯棒性差。 實(shí)用新型內(nèi)容
[0005] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述不足之處，本實(shí)用新型要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種 解決機(jī)器人作業(yè)過(guò)程中實(shí)時(shí)精確定位定姿問(wèn)題的高速魯棒三維視覺(jué)里程計(jì)。
[0006] 本實(shí)用新型為實(shí)現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是：一種陣列式高速視覺(jué)里程計(jì)， 包括
[0007] 若干個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元，呈平面或空間的幾何陣列分布，用于觀(guān)測(cè)機(jī)器人的姿態(tài)和 位置參數(shù)，并行計(jì)算，獨(dú)立輸出，多個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元設(shè)置圖像各個(gè)方向上不同的長(zhǎng)寬比，所 提取的特征點(diǎn)在圖像中均勻分布；
[0008] 數(shù)據(jù)采集電路板，連接各個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元，用于采集所述視覺(jué)測(cè)量單元監(jiān)測(cè)到的 圖像數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和故障診斷，然后傳送給工控機(jī)；
[0009] 工控機(jī)，用于將多個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元間的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，輸出最終的機(jī)器人的姿態(tài) 和位置。
[0010] 所述視覺(jué)測(cè)量單元包括：
[0011] 相機(jī)，用于拍攝機(jī)器人圖像；
[0012] 固化算法的專(zhuān)用電路板，連接相機(jī)，用于計(jì)算圖像特征點(diǎn)的空間三維位置。
[0013] 所述相機(jī)采集的圖像大小不大于10000像素，數(shù)據(jù)傳輸速率不低于2Mbps。
[0014] 所述數(shù)據(jù)采集電路板還用于關(guān)閉失效的視覺(jué)測(cè)量單元通道。
[0015] 1.本實(shí)用新型以小尺寸圖象作為輸入，通過(guò)底層并行計(jì)算的高速視覺(jué)測(cè)量單元陣 列，實(shí)現(xiàn)了高速處理，解決了由于對(duì)整幀大尺寸圖像逐點(diǎn)計(jì)算的低效串行計(jì)算方式和計(jì)算 機(jī)處理能力不足所導(dǎo)致的現(xiàn)有視覺(jué)里程計(jì)方法實(shí)時(shí)性差的瓶頸問(wèn)題。
[0016] 2.本實(shí)用新型通過(guò)多個(gè)高速視覺(jué)測(cè)量單元組成陣列、各測(cè)量單元定向敏感和測(cè)量 單元間的數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)在大幅提高視覺(jué)里程計(jì)實(shí)時(shí)性的同時(shí)，保證其高精度的參數(shù)估計(jì) 輸出，解決了現(xiàn)有視覺(jué)里程計(jì)方法通過(guò)減小圖像大小提高實(shí)時(shí)所導(dǎo)致的精度下降的問(wèn)題。
[0017] 3.由于非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下存在各種導(dǎo)致視覺(jué)里程計(jì)失效的不確定因素，而現(xiàn)有視覺(jué) 里程計(jì)方法僅采用單目或雙目結(jié)構(gòu)，當(dāng)某一相機(jī)失效時(shí)，整個(gè)視覺(jué)里程計(jì)就完全失效，魯棒 性差。在本實(shí)用新型中，由多個(gè)高速視覺(jué)測(cè)量單元組成的陣列為方法的魯棒性提供了硬件 實(shí)現(xiàn)條件，通過(guò)在數(shù)據(jù)采集和處理過(guò)程中，建立故障診斷和陣列重構(gòu)機(jī)制，從而即使出現(xiàn)多 個(gè)相機(jī)同時(shí)失效的極端條件下，仍可以保證視覺(jué)里程計(jì)底層數(shù)據(jù)輸出的有效性，具有很好 的魯棒性。
[0018] 4.在本實(shí)用新型中，多個(gè)高速視覺(jué)測(cè)量單元的陣列分布設(shè)計(jì)不局限于實(shí)例中所示 的圓周分布，理論上可以為任意分布。在應(yīng)用中，由于測(cè)量單元的定向敏感，用戶(hù)僅需要將 高速視覺(jué)測(cè)量單元盡可能地在各個(gè)方向上均勻分布，即可很好地保證系統(tǒng)精度。因此，用戶(hù) 的使用十分方便。
[0019] 5.本實(shí)用新型是一種三維視覺(jué)里程計(jì)，并且不依賴(lài)環(huán)境先驗(yàn)知識(shí)（已知的環(huán)境信 息)，屬于被動(dòng)式非接觸測(cè)量方法，不受環(huán)境地質(zhì)地貌條件的限制，非常適用于環(huán)境信息動(dòng) 態(tài)變化或復(fù)雜未知的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境。
[0020] 6.本實(shí)用新型精度高、誤差累積小，既可不依賴(lài)GPS獨(dú)立使用，也可與GPS、碼盤(pán)、 慣導(dǎo)和測(cè)角儀等設(shè)備組合使用，應(yīng)用靈活且不受環(huán)境空間的限制(如GPS尚無(wú)法應(yīng)用于外 太空星球探測(cè)等)。
[0021] 7.本實(shí)用新型為模塊化設(shè)計(jì)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，通用性好，適用于各種機(jī)器人平臺(tái)， 具有能耗低、成本低廉和維護(hù)保養(yǎng)方便等突出的性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)。
[0022] 8.本實(shí)用新型的底層硬件設(shè)備，如高速CCD相機(jī)、數(shù)據(jù)采集卡等已有成熟的技術(shù) 產(chǎn)品，無(wú)需獨(dú)立研制，因此，可以大大降低制造成本，便于迅速產(chǎn)業(yè)化。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0023] 圖1為本實(shí)用新型的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0024] 圖2為本實(shí)用新型的系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)示意圖；
[0025] 其中，1為工控機(jī)，2為數(shù)據(jù)采集電路板，3為多個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元組成的陣列，4為固 化算法的專(zhuān)用電路板，5為相機(jī)；
[0026] 圖3為本實(shí)用新型的視覺(jué)測(cè)量單元算法結(jié)構(gòu)示意圖；
[0027] 圖4a為本實(shí)用新型實(shí)施實(shí)例的視覺(jué)測(cè)量單元的陣列分布俯視圖；
[0028] 圖4b為本實(shí)用新型實(shí)施實(shí)例的視覺(jué)測(cè)量單元的陣列分布右視圖；
[0029] 圖5為本實(shí)用新型實(shí)施實(shí)例的視覺(jué)測(cè)量單元定向敏感的圖像采集示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0030] 下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本實(shí)用新型做進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。
[0031] 本實(shí)用新型的原理是受昆蟲(chóng)復(fù)眼特性的啟發(fā)。蜜蜂等具有復(fù)眼結(jié)構(gòu)的昆蟲(chóng)具有驚 人的自主導(dǎo)航能力和運(yùn)動(dòng)敏感性，如蜜蜂飛行4. 5 X 105km卻不會(huì)迷路，對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的反應(yīng) 時(shí)間僅為〇. ois。生物神經(jīng)學(xué)家Wehner等人對(duì)蒼蠅等昆蟲(chóng)復(fù)眼（Compound Eye)的研究成 果表明，這種復(fù)眼屬于陣列式結(jié)構(gòu)，由數(shù)目不等的小眼依次排列組成，其視覺(jué)系統(tǒng)分為視網(wǎng) 膜層和中樞神經(jīng)層，其中視網(wǎng)膜層由許多面向不同方向的視神經(jīng)感桿組成，每個(gè)視神經(jīng)感 桿由8個(gè)單向垂直交叉的感光器（Photoreceptor)組成，而且這些感光器僅對(duì)與其同向的 偏振光（Polarized Light)敏感。這就在視網(wǎng)膜上形成了一個(gè)偏振敏感陣列，最后由中樞 神經(jīng)進(jìn)行處理，從而為昆蟲(chóng)帶來(lái)了全向快速的運(yùn)動(dòng)感知能力。根據(jù)昆蟲(chóng)復(fù)眼視覺(jué)系統(tǒng)的結(jié) 構(gòu)和特性，本實(shí)用新型以底層硬件并行計(jì)算、視覺(jué)單元單向敏感和集中處理的思想作為框 架，建立故障診斷和陣列重構(gòu)機(jī)制，以計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論為基礎(chǔ)，形成一種新的高速魯棒視覺(jué) 里程計(jì)方法。
[0032] 本實(shí)用新型是一種陣列式高速魯棒三維視覺(jué)里程計(jì)，：主要貢獻(xiàn)（創(chuàng)新）有以下 四個(gè)方面（1)由多個(gè)算法硬件化高速測(cè)量單元組成的陣列，各個(gè)測(cè)量單元以小尺寸圖像作 為輸入，并行計(jì)算，獨(dú)立輸出，實(shí)現(xiàn)高速的視覺(jué)處理過(guò)程；（2)如圖5所示，根據(jù)昆蟲(chóng)復(fù)眼偏 振敏感的特點(diǎn)，在本實(shí)用新型中的高速視覺(jué)測(cè)量單元設(shè)計(jì)中，將測(cè)量單元陣列分布，通過(guò)設(shè) 置圖像的不同長(zhǎng)寬比和提取的特征點(diǎn)在圖像中均勻分布，使每個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元對(duì)某一方向 上的機(jī)器人姿態(tài)和位置參數(shù)變化估計(jì)具有很高的精度，從而實(shí)現(xiàn)測(cè)量單元的定向敏感性； (3)通過(guò)多個(gè)測(cè)量單元間的數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人全部姿態(tài)和位置變化參數(shù)的精確估計(jì)，有 效解決了小尺寸圖像對(duì)單一視覺(jué)測(cè)量單元精度的影響，保證了高速視覺(jué)里程計(jì)方法的終端 輸出精度；（4)在本實(shí)用新型中，多個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元組成的陣列為提高視覺(jué)里程計(jì)方法的 魯棒性提供了硬件實(shí)現(xiàn)條件，在此基礎(chǔ)上，我們?cè)跍y(cè)量單元數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，將引入故障診 斷和陣列重構(gòu)的機(jī)制，以保證高速視覺(jué)里程計(jì)方法的底層數(shù)據(jù)輸出有效性，從而實(shí)現(xiàn)方法 的魯棒性。
[0033] 如圖1所示，本實(shí)施例包括三個(gè)部分：（1)由8個(gè)高速視覺(jué)測(cè)量單元組成圓周陣 列，各測(cè)量單元并行計(jì)算、獨(dú)立輸出；（2)陣列數(shù)據(jù)集中采集，在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中對(duì)各測(cè)量 單元進(jìn)行輸出數(shù)據(jù)校驗(yàn)和故障診斷，并關(guān)閉失效的測(cè)量單元數(shù)據(jù)通道，進(jìn)行陣列分布重構(gòu)； (3)對(duì)各測(cè)量單元的進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并反饋陣列信息，對(duì)陣列信息進(jìn)行校正。具體為：
[0034] (1) 8個(gè)高速視覺(jué)測(cè)量單元組成的圓周陣列。
[0035] 本實(shí)施例中，視覺(jué)里程計(jì)的高速視覺(jué)測(cè)量單元陣列分布俯視及右視圖如圖4所 示，可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)精確估計(jì)機(jī)器人本體6個(gè)自由度的姿態(tài)參數(shù)變化和空間三維位置變化。這 樣的陣列設(shè)計(jì)來(lái)源于我們從昆蟲(chóng)復(fù)眼結(jié)構(gòu)獲得的啟發(fā)。與昆蟲(chóng)小眼類(lèi)似，每個(gè)測(cè)量單元偏 重于某一姿態(tài)參數(shù)的精度，因此，這樣的設(shè)計(jì)非常有利于提高數(shù)據(jù)融合的精度。同時(shí)這樣 做的另一個(gè)好處是可在圓心建立一個(gè)平面坐標(biāo)系，僅由半徑r以及各測(cè)量單元和圓心的連 線(xiàn)與坐標(biāo)軸所成的夾角Θ兩個(gè)參數(shù)，就可以表示各個(gè)測(cè)量單元的平面坐標(biāo)（即陣列分布 信息)，這樣陣列分布信息的重構(gòu)和校正過(guò)程就變成了對(duì)兩個(gè)參數(shù)的調(diào)整過(guò)程，十分簡(jiǎn)單方 便。
[0036] 每個(gè)高速視覺(jué)測(cè)量單元的硬件組成主要包括：一個(gè)高速圖像采集相機(jī)，采集的圖 像大小不大于10000像素，相機(jī)數(shù)據(jù)傳輸速率不低于2Mbps ;固化算法的專(zhuān)用電路板。在高 速測(cè)量單元的算法方面，每個(gè)測(cè)量單元將獨(dú)立計(jì)算其圖像特征點(diǎn)的空間三維位置，通過(guò)設(shè) 置相機(jī)鏡頭方向（如圖2所示）和均勻提取特征，使其對(duì)設(shè)定方向的參數(shù)估計(jì)精確；其中每 個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元的算法流程如圖3所示：在相機(jī)已經(jīng)標(biāo)定的條件下，在高頻圖像序列中用 Harris算子提取特征點(diǎn)，通過(guò)MNCC相關(guān)性對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤；然后根據(jù)相機(jī)標(biāo)定后得到的 基礎(chǔ)矩陣和本質(zhì)矩陣來(lái)計(jì)算相機(jī)的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T ;最后利用結(jié)合特征點(diǎn)跟蹤的 結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)的三維重建。
[0037] 通過(guò)3幀圖像來(lái)優(yōu)化計(jì)算圖像中的特征點(diǎn)空間三維位置，計(jì)算過(guò)程實(shí)際上是三個(gè) 三角測(cè)量值的最小二乘加權(quán)平均，算法復(fù)雜度很低；根據(jù)測(cè)量單元的陣列分布位置，為每一 個(gè)測(cè)量單元設(shè)置相應(yīng)的精度加權(quán)系數(shù)，加權(quán)系數(shù)將隨陣列分布校正或重構(gòu)同步進(jìn)行校正和 重置，并與特征點(diǎn)的三維空間位置信息一起被用于測(cè)量單元間的數(shù)據(jù)融合。
[0038] (2)數(shù)據(jù)采集、故障診斷和陣列重構(gòu)
[0039] 通過(guò)硬件通訊，對(duì)各測(cè)量單元的計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行集中采集，并在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，利 用數(shù)據(jù)間的陣列分布關(guān)系進(jìn)行相互校驗(yàn)，根據(jù)數(shù)據(jù)校驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行故障診斷，如果某一測(cè) 量單元被認(rèn)為已失效，則關(guān)閉其數(shù)據(jù)通道，將其從陣列中剔除，并對(duì)陣列信息進(jìn)行重構(gòu)。重 構(gòu)的陣列信息將隨有效測(cè)量單元計(jì)算數(shù)據(jù)一起輸出。通過(guò)硬件通訊，對(duì)各測(cè)量單元的計(jì)算 數(shù)據(jù)進(jìn)行集中采集
[0040] (3)數(shù)據(jù)融合和陣列反饋
[0041] 利用特征點(diǎn)集的三維位置變化，通過(guò)無(wú)色卡爾曼濾波（UKF)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和 處理，得到高精度的機(jī)器人姿態(tài)和位置變化估計(jì)。此外，在視覺(jué)里程計(jì)初始化校正過(guò)程中對(duì) 陣列設(shè)計(jì)分布和實(shí)際分布之間的誤差進(jìn)行校正。
[0042] 本實(shí)用新型所述的改進(jìn)的MNCC算法為現(xiàn)有技術(shù)，參考杜英魁，韓建達(dá)，唐延?xùn)|， Feature Matching And Tracking For Visual Odometry Of Mobile Robot【C^Proceedings of The International Conference Information Computing and Automation, Volsl-3. Singapore. World Scientific Publ Co Pte Ltd. 2007, 927-930.
[0043] 本實(shí)用新型所述的外極線(xiàn)校正、視差約束、雙向一致性約束、唯一性約束和極線(xiàn)約 束條件在馬頌德，張正友所著：計(jì)算機(jī)視覺(jué)一計(jì)算理論與算法基礎(chǔ)【M】北京：科學(xué)出版社， 1998.中有論述。
[0044] 本實(shí)用新型所述的 Hartley 八點(diǎn)法參考：R. Hartley，In Defense of The8_Point algorithm [J]IEEE Transaetions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1 997, 19(6) :580-593.
[0045] 本實(shí)用新型所述的RANSAC法、計(jì)算逆投影誤差的方法、加權(quán)最小二乘法、稀疏LM 算法、位姿推算算法在周船，杜英魁所著：一種基于雙目重建不確定性分析的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法 【J】?jī)x器儀表學(xué)報(bào)，2007, 28⑶：15-17.中有論述。
【權(quán)利要求】
1. 一種陣列式高速視覺(jué)里程計(jì)，其特征在于，包括 若干個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元，呈平面或空間的幾何陣列分布，用于觀(guān)測(cè)機(jī)器人的姿態(tài)和位置 參數(shù)，并行計(jì)算，獨(dú)立輸出，多個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元設(shè)置圖像各個(gè)方向上不同的長(zhǎng)寬比，所提取 的特征點(diǎn)在圖像中均勻分布； 數(shù)據(jù)采集電路板，連接各個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元，用于采集所述視覺(jué)測(cè)量單元監(jiān)測(cè)到的圖像 數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和故障診斷，然后傳送給工控機(jī)； 工控機(jī)，用于將多個(gè)視覺(jué)測(cè)量單元間的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，輸出最終的機(jī)器人的姿態(tài)和位 置。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的陣列式高速視覺(jué)里程計(jì)，其特征在于，所述視覺(jué)測(cè)量單元包 括： 相機(jī)，用于拍攝機(jī)器人圖像； 固化算法的專(zhuān)用電路板，連接相機(jī)，用于計(jì)算圖像特征點(diǎn)的空間三維位置。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的陣列式高速視覺(jué)里程計(jì)，其特征在于，所述相機(jī)采集的圖像 大小不大于10000像素，數(shù)據(jù)傳輸速率不低于2Mbps。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的陣列式高速視覺(jué)里程計(jì)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集電路板 還用于關(guān)閉失效的視覺(jué)測(cè)量單元通道。
【文檔編號(hào)】G01C11/00GK203848826SQ201320890660
【公開(kāi)日】2014年9月24日 申請(qǐng)日期:2013年12月31日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月31日
【發(fā)明者】杜英魁, 韓建達(dá) 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所