[发明专利]一种智能巡检机器人摄像机角度自适应调整方法

摘要

本发明公开了一种智能巡检机器人摄像机角度自适应调整方法，其步骤为：建立单目移动式视觉测量模型，获取摄像机的内参标定数据，根据机器人初始图像目标点位置，确定后续不同时刻机器人所获取的图像目标点，再结合求解出单应性矩阵，寻找目标点在初始图像中对应的图像匹配点，利用三角测量原理，实现不同时刻机器人获取的同一目标点在摄像机坐标系下的三维位姿信息，最后得到摄像机的偏转角度。本发明解决了智能巡检机器人在工作时目标偏离机器人摄像机视野中心的问题，在机器人定位误差和云台转动误差存在的情况下，可以自适应调整摄像机角度，实现目标的精准定位与准确识别，完成机器人目标的智能巡检、故障诊断、识别和预警。

主权项

1.一种智能巡检机器人像机角度自适应调整方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤A、根据摄像机的针孔成像模型，利用平面方格点的摄像机标定方法，即三维空间坐标点与平面二维坐标点的映射关系，建立单目移动式测量系统模型；/n步骤B、根据三维空间坐标点与平面二维坐标点的映射关系，求出像机的内参数矩阵；其中内参数矩阵指像机自身特性相关的参数，包括像机的焦距和像素大小；/n步骤C、通过智能巡检机器人的像机，获得在同一位置处两个不同时刻的巡检机器人拍摄的两幅图像，求出基础矩阵和本质矩阵的表达式；其中基础矩阵表示两视图对极几何的内在射影关系，本质矩阵为归一化图像坐标下的基本矩阵；/n步骤D、根据步骤C所得两幅图像的投影方程，提取两个图像特征点的位置信息，包括特征点的二维坐标值；/n步骤E、结合步骤四提取的图像特征点，利用8点算法，求解出基础矩阵F，再结合步骤B获得的内参数矩阵，求解出本质矩阵E，利用SVD算法对本质矩阵分解，可以求得摄像机外参矩阵R和t；外参矩阵实现了把点从世界坐标系转换到摄像机坐标系的方法；其中摄像机外参矩阵包括旋转矩阵R和平移矩阵t；/n步骤F、根据匹配的特征点，利用至少4对匹配点，结合SVD算法求解两幅图像之间的单应性矩阵；其中单应性矩阵表示一个图像到另外一个图像的投影映射关系；/n步骤G、根据步骤F求出的单应性矩阵，求出两幅图像特征点对应的虚拟空间三维点，结合双目立体视觉测量原理和步骤E求出的像机外部结构参数矩阵，求出像机转动的角度，其中像机转动的角度就是机器人云台转动的角度。/n