[发明专利]基于三维点云分割的双目视觉障碍物检测方法有效
申请号: | 201410146864.4 | 申请日: | 2014-04-14 |
公开(公告)号: | CN103955920B | 公开(公告)日: | 2017-04-12 |
发明(设计)人: | 袁华;曾日金;莫建文;陈利霞;张彤;首照宇;欧阳宁;赵晖 | 申请(专利权)人: | 桂林电子科技大学;桂林宇辉信息科技有限责任公司 |
主分类号: | G06T7/11 | 分类号: | G06T7/11;G06T17/00 |
代理公司: | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司45112 | 代理人: | 巢雄辉 |
地址: | 541004 广西*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 三维 分割 双目 视觉 障碍物 检测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及自主移动机器人和自动驾驶等基于双目立体视觉障碍物自动检测领域,具体是基于三维点云分割的双目视觉障碍物检测方法。
背景技术
双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,这种视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式,简便可靠,在许多领域均极具应用价值,如机器人导航与航测、三维测量、智能交通及虚拟现实等。双目立体视觉是由不同位置的两台或者一台摄像机经过移动或旋转拍摄同一幅场景,通过计算空间点在两幅图像中的视差,获得该点的三维坐标值。在自主移动机器人和自动驾驶等领域的研究中,最基本条件是要求机器人或自动驾驶车配备有视觉装置。该视觉系统应能完成类似人眼的基本功能,为路径的规划提供可靠的视觉信息。障碍物的目标检测和距离信息的获取是自主移动机器人和自动驾驶中的关键部分。基于双目立体视觉的障碍物检测的关键在于:(1)双目图像对的立体匹配,计算三维点云;(2)障碍物目标的提取,即识别出障碍物位置和大小。通常自主移动机器人和自动驾驶等应用环境复杂,受光学失真和噪声、平滑表面的镜面反射、投影缩减、透视失真、低纹理、重复纹理、透明物体和重叠和非连续区域因素的影响,无法保证通过立体匹配计算可得到稠密的视差图。另外,在复杂的道路环境下,仅依靠道路颜色经验值或道路边线检测来对单幅图像道路检测的正确性不高,无法直接应用到实际场合中。
随着对机器视觉的不断深入研究,目前已有不少高效且能获得较稠密视差图的立体匹配算法应用到实际场景当中,如三维重建、智能交通、智能检测等。图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤。研究人员已不断改进原有的彩色图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的适应特定场合的分割方法。
发明内容
本发明的目的是要提供一种基于三维点云分割的双目视觉障碍物检测方法,该方法在三维点云上初步分割出路面点云和高于地面的障碍物点云,再结合彩色图像分割算法融合判决,最终确定障碍物。
实现本发明目的的技术方案是:
一种基于三维点云分割的双目立体视觉的障碍物自动检测方法,包括如下步骤:
(1)通过不同位置的两台摄像机获取两路彩色图像,利用立体标定方法对双目摄像机进行标定,计算两个摄像机的内外参数和相对位置关系,根据这些参数分别对两个摄像机进行消除畸变和行(或列)对准,使两路彩色图像的成像原点坐标一致,得到校正后的双目彩色视图。由传感器获取或预先确定摄像机相对路面的俯仰角和高度;
(2)对步骤(1)校正后得到的双目彩色视图,选择其中一幅视图作为基准图。利用立体匹配算法对基准图进行匹配计算,得到初步的视差图。对基准图进行彩色图像分割,得到颜色相近的图块。根据步骤(1)获得的摄像机相对路面位置关系数据,计算点云分割的阈值,包括在一定精度下可检测到障碍物的最近距离、最远距离、最大高度和最大宽度。
(3)在步骤(2)计算得到的视差图后,利用步骤(1)计算得到两个摄像机相对位置关系数据(重投影矩阵)进行视差图三维重构,计算出三维点云。
(4)根据步骤(1)获取的摄像机相对地面的位置数据,校正由步骤(3)计算得出的三维点云,使路面点云相对于摄像机的高度一致。
(5)对步骤(4)校正后的三维点云进行检测出路面高度(路面相对摄像机的高度),由步骤(2)计算的分割阈值分割出障碍物、路面和未知点云。
(6)融合步骤(5)分割的点云和步骤(2)对基准图图像分割的图块,确定障碍物、路面和未知区域,并标记显示出来。
上述整个过程,所述的两个摄像机是始终保持同规格的,即像素、焦距、光圈等性能相同或接近,考虑到影响立体匹配计算的因素,尽量选择高清晰度的摄像机。两个摄像机的相对位置和焦距是固定的,即一经标定不再改变两摄像机的相对位置和焦距。两个摄像机相与路面的俯仰角度和高度可以固定,也可以变动。步骤(1)中两个摄像头的分辨率综合设备的计算性能而确定,通常可采用640x480或1027x768等分辨率。标定摄像机可采用人工标定、平面棋盘标定或圆(平面圆或平行圆)标定等,计算出切向畸变、径向畸变、焦距、成像原点、校正映射矩阵和重投影矩阵。校正映射用于校正两个摄像机的彩色视图,使两幅图像成像原点坐标一致,两摄像头光轴平行、左右成像平面共面、对极线行或列对齐。摄像机相对路面的位置包括俯仰角和高度,其中高度为可选项。
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