一種多目視覺三維測距系統(tǒng)設(shè)計

佘彩云， 胡賢洪， 唐 坤

（上海無線電設(shè)備研究所，上海200090）

0 引言

空間交會對接測量技術(shù)是指兩航天器在空間交會對接時，采用測量敏感器對相對位置和相對姿態(tài)進行測量及其他相關(guān)的技術(shù)［1］。兩飛行器在距離較近時，相對于雷達和其他方法，采用光學(xué)成像和圖像信息處理的方法，識別和跟蹤性能好，且能夠反近距射頻干擾。通常，逼近段目標(biāo)位置姿態(tài)的估計主要由光學(xué)成像敏感器完成［2-3］。

本文介紹了一種對近距離目標(biāo)實現(xiàn)快速定位的多目視覺測距系統(tǒng)設(shè)計。系統(tǒng)硬件采用低成本、小型化、低功耗的CMOS傳感器實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，采用低功耗的高性能信號處理器完成圖像處理與目標(biāo)位置的精確測量。

系統(tǒng)由三個攝像頭模塊組成，采用了共線構(gòu)型的布局，任意兩個攝像頭模塊都可以組成一個雙目視覺系統(tǒng)。相比于雙目視覺系統(tǒng)，由三個攝像頭組成的多目視覺系統(tǒng)很好地解決了測量精度與測量范圍之間的矛盾。

1 雙目視覺測距原理

1.1 雙目視覺測距模型

雙目視覺測距原理是利用目標(biāo)在成像平面之間投影位置的不同，解算深度信息或三維坐標(biāo)。

圖1 雙目立體成像示意圖

圖1為平視雙目立體成像原理圖［5］，左攝像機坐標(biāo)系為OC1X1Y1Z1，圖像坐標(biāo)系為O1U1V1；右攝像機坐標(biāo)系為OC2X2Y2Z2，圖像坐標(biāo)系為O2U2V2。左攝像機光心OC1和右攝像機光心OC2的連線距離即為基線b，兩個攝像機的焦距為f?？臻g點P 在左圖像和右圖像中投影坐標(biāo)分別為（u1，v1）和（u2，v2），P1和P2為空間點P 的匹配點對。

假定兩攝像機的圖像在同一平面上，由三角幾何關(guān)系可得

式中：（x，y，z）為點P 在左攝像機坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；b為基線距；f 為兩個攝像機的焦距。

視差為某一點在兩幅圖像中相應(yīng)點的位置差，可表示為

由式（1）和式（2），可導(dǎo)出空間某點P 在左攝像機坐標(biāo)系中的坐標(biāo)

由此可見，只需找出同一空間點在左、右圖像中對應(yīng)的匹配點對，即可得到目標(biāo)的位置信息。

1.2 雙目視覺圖像特征匹配技術(shù)

由上節(jié)的模型分析可知，利用雙目視覺原理進行測距的關(guān)鍵就是求出兩匹配點對的坐標(biāo)信息［4］。系統(tǒng)設(shè)計采用基于Harris算子的角點檢測算法提取特征點［6］，采用灰度相關(guān)匹配法進行特征點匹配。

（1）基于Harris算子的角點檢測算法

基于Harris 算子的角點檢測法包括三個步驟。

步驟1：對灰度圖像上的每個像素點計算其在橫向和縱向的一階導(dǎo)數(shù)及兩者的乘積。對應(yīng)值分別為gx、gy和gxgy，其中g(shù)x為x 方向的梯度，gy為y 方向的梯度。

步驟2：對灰度圖像上的每個像素點進行高斯濾波得到Harris自相關(guān)矩陣。矩陣表達式為

式中：G（ˉs）為高斯濾波模板；?為卷積符號。

步驟3：計算每個像素點的興趣值R。興趣值表達式為

式中：det（M）表示矩陣M 的行列式；k 為權(quán)值系數(shù)，取值0.04～0.06；trace（M）表示矩陣M 的跡。

設(shè)M 具有 特征值r1、r2，當(dāng)r1和r2都很大，對應(yīng)像素點為角點，對應(yīng)Harris算子的興趣值R值大。因此篩選出函數(shù)R 的局部極大值點所對應(yīng)的像素點即為Harris角點。

（2）灰度相關(guān)匹配法

相關(guān)匹配法通過計算特征點周圍像素的相似度來計算匹配度，當(dāng)兩像素相似度最大且大于設(shè)定的閾值則認為兩特征點匹配?；叶认嚓P(guān)函數(shù)表達式為

式中：A 為以左圖像中的特征點為中心的m×n區(qū)域的灰度窗口；A-為窗口A 內(nèi)的灰度均值；B 為以右圖像的特征點為中心的m×n區(qū)域的灰度窗口；B-為窗口B 內(nèi)的灰度均值。

窗口完全相似時，相關(guān)分數(shù)值為1，本系統(tǒng)將相關(guān)分數(shù)閾值設(shè)為0.9，即大于0.9 的點被認為是候選匹配點。此外，利用圖像匹配約束條件可以提高匹配的速度和準(zhǔn)確性。雙目視覺特征匹配的主要約束條件：

a）極線約束，左圖像上的任一點，在右圖像上的對應(yīng)點只可能位于一條特定的被稱為極線的直線上；

b）唯一性約束，左圖像上的一個特征點只與右圖像的特征點唯一對應(yīng)；

c）位置約束，左圖像上的特征點必須位于右圖像上特征點的右邊，即右圖像上的特征點的橫坐標(biāo)必須小于左圖像上的特征點的橫坐標(biāo)。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

2.1 系統(tǒng)硬件架構(gòu)

系統(tǒng)硬件主要由CMOS光電傳感器、高速可讀寫存儲器SRAM、基于數(shù)字信號處理器DSP和現(xiàn)場可編程門陣列FPGA 構(gòu)成。

CMOS光電傳感器實現(xiàn)對圖像進行感應(yīng)并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號；FPGA 負責(zé)圖像數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、存儲以及與其它模塊的通信；DSP 為主控芯片，負責(zé)圖像處理算法和三維信息計算，以及對存儲和通信模塊的控制。系統(tǒng)框圖如圖2所示。

2.2 多目視覺攝像頭模塊布局設(shè)計

圖2 系統(tǒng)框圖

在雙目視覺系統(tǒng)中，當(dāng)攝像頭的視角范圍固定時，攝像頭之間基線越長，測量的精度越高，但盲區(qū)越大。為了兼顧測量精度與測量范圍，系統(tǒng)設(shè)計采用左、中、右三個攝像頭，并采用共線構(gòu)型的攝像頭模塊布局。

為了提高測量精度，左、右兩攝像頭基線設(shè)計為結(jié)構(gòu)小型化允許最大尺寸100mm。為了保證左、中攝像頭的視場重疊盡可能大，同時考慮攝像頭模塊的體積大小，左、中兩攝像頭基線設(shè)計為30mm。目標(biāo)為邊長不大于150 mm 的立方體，位于左、中兩個攝像頭的正前方，左、右兩個攝像頭組成的雙目視覺系統(tǒng)只能獲取到與基線的距離大于458mm 的目標(biāo)整體輪廓。因此，系統(tǒng)設(shè)計在目標(biāo)距離基線500mm 以上時，左、右兩個攝像頭工作；目標(biāo)距離基線100mm～500mm 時，左、中兩個攝像頭工作。

如圖3所示，目標(biāo)距離攝像頭基線100 mm時，左、右兩個攝像頭不能獲取目標(biāo)的共同邊沿特征，也無法在左、右攝像頭視場重疊部分利用目標(biāo)的特征點進行測距。但此時采用左、中攝像頭工作，能夠利用兩個攝像頭視場重疊部分的目標(biāo)特征點進行測距。

相比于雙目視覺系統(tǒng)，由三個攝像頭組成的多目視覺系統(tǒng)有三個優(yōu)勢：

a）增加特征點匹配的約束條件；

b）擴大測量范圍；

c）提高測量精度。

圖3 多目視覺系統(tǒng)的作用范圍示意圖

2.3 視頻數(shù)據(jù)采集模塊

視頻數(shù)據(jù)采集模塊為系統(tǒng)提供原始視頻數(shù)據(jù)，主要由三個攝像頭模塊組成。每個攝像頭模塊包括一個鏡頭和一個CMOS 圖像傳感器MT9D112。MT9D112是由Micron公司生產(chǎn)的一款1／4英寸、200萬像素的CMOS圖像傳感器，集成自動聚焦和光學(xué)變焦、片內(nèi)10位ADC 以及兩線串行的控制接口。

整個系統(tǒng)級芯片SoC 可以在低照度條件下具備卓越的性能，同時功耗較低。FPGA 通過I2C 總線對三個攝像頭模塊的輸出格式、縮放大小和特殊效果進行控制，三個攝像頭模塊分別輸出10位數(shù)字信號Dout、隨路時鐘PIXCLK 以及對應(yīng)的同步信號FRAME＿VALID 和LINE＿VALID，實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的采集功能。

2.4 測距控制模塊

多目視覺三維測距系統(tǒng)的工作過程由DSP芯片主控。DSP 對當(dāng)前存儲的兩個攝像頭圖像數(shù)據(jù)進行獲取、分析處理，計算出當(dāng)前目標(biāo)的距離，并進行分析，選擇下一次需要進行圖像存儲的兩個攝像頭，以便FPGA 對這兩個攝像頭的圖像數(shù)據(jù)進行存儲。

測距控制流程圖如圖4所示。

2.5 通信接口模塊

圖4 測距控制示意圖

多目視覺三維測距系統(tǒng)與主控計算機間采用422接口全雙工通訊方式。共采用兩個422接口：一個422接口的通訊內(nèi)容為系統(tǒng)發(fā)送給主控計算機的測量數(shù)據(jù)幀，包括相對位置、相對角度、方位角、高低角、攝像日期和時間；另一個422接口的通訊內(nèi)容為系統(tǒng)發(fā)送給主控計算機的圖像數(shù)據(jù)幀。為了減少通信接口的數(shù)據(jù)傳輸量，系統(tǒng)設(shè)計先對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮，數(shù)據(jù)傳輸完成后，再在主控計算機上恢復(fù)圖像。該系統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)壓縮率為1／64，有效地減少了數(shù)據(jù)傳輸量。

3 測試結(jié)果

在室內(nèi)布置一個黑背景，將邊長為150 mm的立方體置于多目視覺三維測距系統(tǒng)前，目標(biāo)與背景如圖5所示。

圖5 目標(biāo)與背景實物圖

由近及遠多次改變目標(biāo)距離進行測試。實驗測量結(jié)果如表1所示。測試表明，該測距系統(tǒng)在近距離測量目標(biāo)時，能夠準(zhǔn)確測量出目標(biāo)位置信息。

表1 距離測量結(jié)果

4 結(jié)束語

本文介紹了一種基于CMOS視覺傳感器、現(xiàn)場可編程門陣列FPGA 和DSP 信號處理器的多目視覺三維測距系統(tǒng)的設(shè)計。設(shè)計和研制結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有體積小、重量輕、功耗小等優(yōu)點。靜態(tài)實物測距試驗表明，系統(tǒng)具有較高的測距精度，能夠滿足航天器對空間非合作目標(biāo)的相對位置測量要求，對航天器的在軌實時測距，具有應(yīng)用價值。

［1］ 任行行.空間交會接近視覺測量方法研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2008.

［2］ 高雷.交會對接逼近階段飛行器空中位置和姿態(tài)的視覺測量［D］.長沙：國防科技大學(xué)，2010.

［3］ 岳曉奎.基于Rodrigues參數(shù)的視覺相對位姿確定算法［J］.宇航學(xué)報，2010，32（1）.

［4］ 邱河波.基于DSP 的移動機器人雙目視覺技術(shù)研究［D］.成都：電子科技大學(xué)，2013.

［5］ 劉凱.非合作目標(biāo)視覺測量方法研究及系統(tǒng)實現(xiàn)［D］.西安：西安電子科技大學(xué)，2011.

［6］ 于浛.非合作航天器雙目視覺位姿估計算法研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2011.