[发明专利]基于动态路由机制的视觉测量定位及校正系统

权利要求书

1.一种基于动态路由机制的视觉测量定位及校正系统，其特征在于：它包括：定位算法模块、调度算法模块、校正及容错算法模块，定位算法模块负责整个系统的基本定位实现，是整个系统的核心；调度算法模块实现节点间传感器的无干扰调度，并将多个传感器信息进行汇总融合；校正及容错算法模块实现节点定位的校正，并对丢失的节点实现寻找、容错。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态路由机制的视觉测量定位及校正系统，其特征在于：所述的所述定位算法模块包括：透视变换物体定位算法、多跳路由机制定位算法、动态路由优化算法；

所述透视变换物体定位算法是指：透视变换有8个自由度，由摄像机画面上的四个点和定位平面内的四个点的对应关系来确定透视变换矩阵，通过画面上待定位点的坐标来求出该点在定位平面上的位置；

所述多跳路由机制定位算法是指：由于摄像头的视野有限，所以当目标区域较大时无法对所有位置进行定位，因此本发明类比网络传输中的多跳路由机制，在定位网络中了引入路由机制的定位算法，利用多跳传递定位信息，完成整个定位网络中所有节点的定位；

所述动态路由优化算法是指：整个网络采用加权图的形式描述，要求整个网络最高效率的定位调度，就是要求解这个图的最小生成树，采用Kruskal算法完成最小生成树的求解，以系统节点为根节点，以叶子节点为终端节点，其余节点为路由节点，每个节点的定位由其父节点完成，完成算法计算后将优化选择的路由加入路由表中。

3.根据权利要求2所述的一种基于动态路由机制的视觉测量定位及校正系统，其特征在于：所述的整个定位网络是由协调节点、路由节点、终端节点构成，其中路由节点作为坐标标定标志，终端节点作为被定位物体，协调节点设为整个网络的第一个摄像头节点，因为需要在一个固定的坐标系下对所有节点定位，因此需要协调节点固定位置，协调节点作为一个普通路由节点相对于在其视野范围内的其余节点定位，并且它还是整个网络的信息处理融合和处理中心，负责计算定位结果。

4.根据权利要求1所述的一种基于动态路由机制的视觉测量定位及校正系统，其特征在于：所述调度算法模块包括：多节点无干扰调度算法、信息融合贝叶斯估计算法；

所述多节点无干扰调度算法是指：对节点上的超声传感器等进行无干扰的调度，用于移动节点的避障，或者是为算法的校正采集距离信息，其过程为： 

一、利用定位信息，建立节点间干扰的概率模型，根据实际需求化为0-1干扰度矩阵；

二、构建动态复合优先级模型，包括普通优先级、紧急优先级和等待优先级，根据节点状态实时变化；

三、根据0-1干扰度矩阵建立图着色模型；

四、利用遗传算法对着色图问题求解，并利用模拟退火方法对此问题进行局部寻优；

五、得出优先级最高的一组完成调度； 

所述信息融合贝叶斯估计算法是指：在节点上装载多个测距传感器，利用信息融合中贝叶斯估计的方法计算出高精度的测量数据和测距数据的概率分布，为之后的校正提供依据。

5.根据权利要求1所述的一种基于动态路由机制的视觉测量定位及校正系统，其特征在于：所述校正及容错算法模块包括：混合遗传校正算法、视觉容错机制算法；

所述混合遗传校正算法是指：在测距概率分布的基础上，对定位值进行调整，使其以最大概率为真，其调整流程为：

一、虚拟力导向局部校正，

假设目标区域内各个节点对其他节点均施加大小不等的引力或斥力，各节点根据所受到的合力的大小和方向移动相应的距离，直到达到受力平衡或移动距离的上限，节点S_i与S_j之间的作用力，既可能为吸引力，也可能为排斥力，S_i与S_j之间的作用力根据当前及相应调整的情况存在的概率确定，以吸引为正，以排斥为负，即当两节点靠近时存在概率增大作用力为正，反之为负，力的大小可以量化为这两个概率的差；

二、混合遗传算法全局校正，运用遗传算法对全局进行校正，直至当前状态存在概率达到最大，所述视觉容错机制算法是指：采用谱残余方式进行计算环境图像显著度分析，提取图像的调整区域，最小化图像中的冗余信息，而突出谱上的不平滑的区域，对于图像I，计算图像的傅立叶对数谱L(I)，融合可计算得残余谱R(I)：

A(I)为图像的平滑谱线，可由L(I)进行平滑处理得到，将R(I)进行傅立叶逆变换可得显著度图像，再将丢失节点采集到的特征区域与其他节点采集到的特征区域进行匹配，若匹配成功，双方可通过对此物体的定位实现对丢失节点的多跳定位，完成丢失节点的容错。