基于雙目視覺的車輛行駛跑偏在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)

周興林　李　程　劉漢麗　蔣難得　張　云　胡怡瑋

武漢科技大學(xué)，武漢，430081

基于雙目視覺的車輛行駛跑偏在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)

周興林李程劉漢麗蔣難得張?jiān)坪|

武漢科技大學(xué)，武漢，430081

為了解決車輛行駛跑偏測(cè)量問題，研制了一種車輛行駛跑偏在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過建立的雙目機(jī)器視覺模型實(shí)現(xiàn)了車輛行駛跑偏量的自動(dòng)測(cè)量，研制的大視場(chǎng)激光光源解決了測(cè)量中的環(huán)境干擾問題，采用優(yōu)化數(shù)據(jù)處理算法解決了測(cè)量精度不高的難題，構(gòu)建的無線網(wǎng)絡(luò)測(cè)試系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了車輛行駛跑偏在線自動(dòng)檢測(cè)。該系統(tǒng)測(cè)量精度高、運(yùn)行穩(wěn)定可靠，可廣泛應(yīng)用于汽車生產(chǎn)企業(yè)及各種車輛檢測(cè)線上車輛行駛跑偏量的在線自動(dòng)測(cè)量。

車輛行駛跑偏；雙目視覺；激光光源；在線測(cè)量

0　引言

汽車行駛跑偏是汽車運(yùn)行中常見的故障，跑偏的危害很大，輕則造成啃胎或輪胎報(bào)廢，重則導(dǎo)致爆胎、車輛失控或引發(fā)嚴(yán)重的交通事故。

目前國內(nèi)外車輛跑偏的檢測(cè)方法[1-4]相對(duì)較多，主要分為傳統(tǒng)測(cè)量法和現(xiàn)代測(cè)量法，傳統(tǒng)測(cè)量法主要是人工主觀判斷和灑水定位，其判斷效率低下、易出錯(cuò)且檢測(cè)精度低；現(xiàn)代測(cè)量法主要有GPS、激光測(cè)距及攝影測(cè)量等方法，這些方法或精度較低，不能滿足測(cè)量要求，或成本相對(duì)較高，不能推廣應(yīng)用，或環(huán)境因素影響測(cè)量精度，不能全天候檢測(cè)。因此，有必要研究新的測(cè)量方法并開發(fā)不受外界環(huán)境影響、檢測(cè)精度高的在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，應(yīng)用于汽車生產(chǎn)線及各種車輛檢測(cè)線，提高企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。

1　測(cè)量模型

1.1檢測(cè)系統(tǒng)建模

整個(gè)車輛行駛跑偏測(cè)試系統(tǒng)設(shè)置兩個(gè)檢測(cè)點(diǎn)，如圖1所示，駕駛員在行進(jìn)至檢測(cè)點(diǎn)一到檢測(cè)點(diǎn)二這段距離的過程中保持方向盤不轉(zhuǎn)動(dòng)，檢測(cè)系統(tǒng)整體測(cè)量坐標(biāo)系為OXYZ，在檢測(cè)點(diǎn)一和檢測(cè)點(diǎn)二處分別通過激光雙目視覺傳感器獲取t1時(shí)刻的測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)P1(X1,Y1,Z1)和t2時(shí)刻的測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)P2(X2,Y2,Z2)，通過對(duì)t1時(shí)刻獲取的圖像邊緣進(jìn)行檢測(cè)[5-6]，得到t1時(shí)刻被測(cè)車輛與道路中心線之間的入射角θ1，連接P1P2并延長，P1P2與水平線夾角為θ2，則跑偏參數(shù)如下。

圖1　車輛行駛跑偏測(cè)量系統(tǒng)模型

(1)

(2)被測(cè)車輛百米跑偏量ΔL(單位：cm)為

(2)

(3)被測(cè)車輛的跑偏角(本文定義跑偏角為被測(cè)車輛的入射角與出射角之差)Δθ為

Δθ=θ2-θ1=arctan[(Y2-Y1)/(X2-X1)]-θ1

(3)

(4)被測(cè)車輛的跑偏方向?yàn)?假定Δθ>0時(shí)跑偏方向向左，Δθ<0時(shí)跑偏方向向右。

若能求出兩檢測(cè)點(diǎn)P1和P2的三維坐標(biāo)，代入對(duì)應(yīng)公式即可得到(1)～(4)中的跑偏參數(shù)。為此筆者利用雙目視覺測(cè)量技術(shù)來獲取兩測(cè)點(diǎn)的三維坐標(biāo)。

1.2雙目視覺模型

根據(jù)雙目視覺原理[7-8]可抽象出圖2所示的空間幾何模型：左右攝像機(jī)平行擺放，Ol和Or為兩CCD(charge coupled device)攝像機(jī)的光心，以O(shè)l和Or為原點(diǎn)，Z軸與攝像機(jī)光軸重合，建立圖2所示坐標(biāo)系，Cl、Cr分別為左右攝像機(jī)的成像平面，ol、or為成像平面中心，P為空間中被測(cè)車輛靶標(biāo)中心點(diǎn)，al、ar為P點(diǎn)在左右兩個(gè)攝像機(jī)成像平面中所成的像點(diǎn)，檢測(cè)系統(tǒng)整體測(cè)量坐標(biāo)系為OXYZ，局部測(cè)量坐標(biāo)系分別為左右攝像機(jī)的局部測(cè)量坐標(biāo)系OlXlYlZl和OrXrYrZr。

圖2　雙目機(jī)器視覺測(cè)量模型

根據(jù)攝像機(jī)的透視成像模型有

(4)

(5)

對(duì)式(4)和式(5)進(jìn)一步推導(dǎo)，可得到求解物方坐標(biāo)P(X,Y,Z)的矩陣方程：

(6)

采用最小二乘法求解式(6)，便可得到被測(cè)車輛上的靶標(biāo)中心P(X,Y,Z)的三維坐標(biāo)，將其代入上述跑偏檢測(cè)系統(tǒng)模型中，即可求出跑偏量、跑偏方向及平均速度等參數(shù)。

2　大視場(chǎng)激光光源

車輛行駛跑偏測(cè)量是在室外跑道實(shí)現(xiàn)的，且要求24h全天候測(cè)量，筆者研制了一種基于多激光融合的近景攝影大視場(chǎng)激光光源照明系統(tǒng)，采用紅外激光[14]作為光源，頻率穩(wěn)定且單色性好，通過對(duì)激光束的光纖整形及光斑均勻化處理等過程得到120°的大視場(chǎng)。

半導(dǎo)體激光器輸出的光斑是橢圓形的，若不進(jìn)行處理而直接用于照明，則CCD攝像機(jī)采集的圖像效果會(huì)很差。光纖整形是將半導(dǎo)體激光器光束進(jìn)行整圓，整形后再融合成為大視場(chǎng)激光光源，視場(chǎng)內(nèi)激光光斑均勻布置，即使CCD的光敏面為矩型也能很好地與之相互匹配，獲取的圖像精度很高。

圖3是激光束光纖整形過程圖，激光束與光纖軸成α夾角進(jìn)入圓柱形光纖后，在光纖輸出端形成一錐角為2β的空心圓光錐。

圖3　激光束光纖整形過程圖

光纖傳輸進(jìn)行的是全反射，半導(dǎo)體激光器(LD)發(fā)射的光束可近似看作點(diǎn)光源形成的橢圓形立體光錐，將光錐頂點(diǎn)置于光纖軸并通過光纖傳輸后，可將橢圓形光斑整形成圓形。

激光束經(jīng)光纖整形后輸出的光斑并不均勻，由不同束激光融合實(shí)驗(yàn)得知，采用多激光融合的方式可得到均勻性好的大視場(chǎng)激光光源。通過調(diào)節(jié)二元耦合元件(DOE)[15]與LD出射光端面的距離來改變LD的發(fā)散角，重復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可得到120°的大視場(chǎng)。圖4所示為大視場(chǎng)激光光源，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，該光源取得了預(yù)期的效果。因檢測(cè)區(qū)域較大，單臺(tái)大視場(chǎng)激光光源不能滿足檢測(cè)區(qū)域內(nèi)光照強(qiáng)度均勻的要求，故采用4臺(tái)激光光源耦合成大視場(chǎng)激光光源，可實(shí)現(xiàn)6m×6m的大視場(chǎng)。

圖4　大視場(chǎng)激光光源

3　檢測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)成

基于激光雙目視覺的車輛行駛跑偏在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)[16]主要硬件組成如圖5所示，該系統(tǒng)包括照明設(shè)施、圖像采集處理及無線通信三部分。大視場(chǎng)激光光源為系統(tǒng)提供照明；圖像采集處理部分采用的是激光雙目視覺傳感器及工業(yè)計(jì)算機(jī)；手持終端通過無線交換機(jī)(AP)與計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)信號(hào)傳輸，計(jì)算機(jī)控制整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

圖5　檢測(cè)系統(tǒng)硬件組成示意圖

圖6為檢測(cè)系統(tǒng)工作流程圖，被測(cè)車輛發(fā)出請(qǐng)求測(cè)試信號(hào)后以40～80km/h勻速通過測(cè)試區(qū)域，系統(tǒng)自動(dòng)拍攝被測(cè)試車輛駛?cè)?、駛出測(cè)試區(qū)域瞬間圖像，計(jì)算機(jī)對(duì)兩幅圖像進(jìn)行歸一化雙目處理，再進(jìn)行圖像處理。首先進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括圖像平滑、圖像銳化和圖像二值化，其次對(duì)預(yù)處理的圖像閥值分割，最后進(jìn)行模板匹配得到兩靶標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo)，進(jìn)而計(jì)算出跑偏等參數(shù)，并將處理結(jié)果(包括跑偏量、跑偏方向、航向偏角及平均車速等)存儲(chǔ)、顯示在計(jì)算機(jī)和手持終端上，單次測(cè)試結(jié)束，若繼續(xù)測(cè)試下輛車，則重復(fù)上述步驟。

圖6　檢測(cè)系統(tǒng)工作流程圖

在整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)中，核心的部分除了軟件編程控制外，最重要的是激光雙目視覺傳感器，其實(shí)物如圖7所示，兩臺(tái)CCD攝像機(jī)平行擺放，4臺(tái)激光光源耦合成大視場(chǎng)激光光源對(duì)稱安裝在其周圍，保證被測(cè)車輛全部暴露在光源照射的范圍內(nèi)。每臺(tái)CCD攝像機(jī)鏡頭前裝有與大視場(chǎng)激光光源匹配的僅透808nm的紅外光濾光片，目的是消除外界環(huán)境光對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的影響，從而提高檢測(cè)精度。同時(shí)將研制的激光視覺傳感器安裝在溫控箱內(nèi)，避免外界環(huán)境溫度影響圖像采集，也保護(hù)CCD圖像傳感器和大視場(chǎng)激光光源，延長了系統(tǒng)的使用壽命。

1,2,3,4—4臺(tái)激光光源耦合成大視場(chǎng)激光光源5,6—CCD圖像傳感器圖7　激光雙目視覺傳感器

4　實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

4.1標(biāo)定測(cè)試

在實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)搭建車輛跑偏檢測(cè)系統(tǒng)，利用南方NTS320系列全站儀采用直接線性變換解法標(biāo)定后，對(duì)兩個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的檢測(cè)裝置采用標(biāo)定靶標(biāo)進(jìn)行重復(fù)測(cè)量，得到了其三維世界坐標(biāo)，以測(cè)試該激光雙目視覺傳感器的重復(fù)性，其中一個(gè)檢測(cè)裝置的10次重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)見表1。

表1　單個(gè)檢測(cè)裝置的重復(fù)性測(cè)量　cm

由表1可以看出，三維坐標(biāo)的重復(fù)性測(cè)量誤差3σ不超過0.011cm，具有相對(duì)較好的重復(fù)性。

4.2檢測(cè)結(jié)果

本檢測(cè)系統(tǒng)的兩檢測(cè)點(diǎn)之間距離設(shè)置為70m。待系統(tǒng)標(biāo)定后，進(jìn)行檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，圖8所示為檢測(cè)點(diǎn)一左右CCD采集的圖像對(duì)，圖9所示為檢測(cè)點(diǎn)二左右CCD采集的圖像對(duì)，兩組圖像對(duì)為同一次實(shí)驗(yàn)所采集，經(jīng)過圖像預(yù)處理(如平滑、濾波、銳化、二值化等)消除噪聲干擾信息，再經(jīng)過閾值分割、模板匹配等一系列圖像處理，得到圖10所示的檢測(cè)點(diǎn)一左右CCD圖像輪廓圖，提取得到的入射角平均值為0°，得到的兩檢測(cè)點(diǎn)靶標(biāo)中心坐標(biāo)與全站儀測(cè)得的精確坐標(biāo)的比較結(jié)果見表2。

(a)左CCD采集的圖像(b)右CCD采集的圖像圖8　檢測(cè)點(diǎn)一圖像

(a)左CCD采集的圖像(b)右CCD采集的圖像圖9　檢測(cè)點(diǎn)二圖像

(a)左CCD圖像輪廓圖(b)右CCD圖像輪廓圖圖10　檢測(cè)點(diǎn)一輪廓圖

檢測(cè)點(diǎn)一(mm)檢測(cè)點(diǎn)二(mm)跑偏量(cm)系統(tǒng)檢測(cè)(112.6,-50.1,78.3)(7121.3,10.8,77.5)60.8全站儀測(cè)量(112.5,-50.7,78.1)(7121.2,11.2,77.9)61.9誤差1.1

由表2得到兩測(cè)點(diǎn)靶標(biāo)的坐標(biāo)，代入檢測(cè)系統(tǒng)模型，可得到相應(yīng)的跑偏參數(shù)。同時(shí)，在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的一次檢測(cè)時(shí)誤差為1.1cm。取兩被測(cè)車輛靜止于兩檢測(cè)點(diǎn)，使其兩車距離道路中心線不同距離，形成一定偏移量，經(jīng)系統(tǒng)10次重復(fù)檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果見表3。

表3　10次實(shí)驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果　cm

上述10次實(shí)驗(yàn)結(jié)果是在不同時(shí)間段測(cè)得的。根據(jù)表3中的測(cè)量誤差值得到圖11所示檢測(cè)系統(tǒng)誤差曲線，可發(fā)現(xiàn)車輛跑偏在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的跑偏量測(cè)量誤差值均在2cm以內(nèi)，誤差標(biāo)準(zhǔn)差為0.376 83cm，可知檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，達(dá)到本文的要求(測(cè)量誤差在2cm以內(nèi))，完全可滿足車輛跑偏在線測(cè)量的需要。

圖11　檢測(cè)系統(tǒng)誤差曲線

5　結(jié)束語

本文研制了一種基于雙目視覺的車輛行駛跑偏在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，并成功應(yīng)用于實(shí)際車輛跑偏檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中。筆者研制的大視場(chǎng)激光光源消除了外界環(huán)境的干擾，即使在陰暗或自然光不足的條件下，亦能實(shí)現(xiàn)全天候在線自動(dòng)檢測(cè)。借助數(shù)學(xué)建模方法和機(jī)器視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛行駛跑偏的精確測(cè)量，其原理簡單，測(cè)試方法可靠，工作效率高，可有效測(cè)量各種車輛的跑偏，對(duì)整車生產(chǎn)企業(yè)具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，該測(cè)量方法在其他領(lǐng)域(包括道路檢測(cè)等)也具有廣闊的應(yīng)用前景。

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(編輯陳勇)

On-line Automatic Vehicle Driving Wandering Test System Based on Binocular Vision

Zhou XinglinLi ChengLiu HanliJiang NandeZhang YunHu Yiwei

Wuhan University of Science and Technology,Wuhan,430081

In order to solve the measurement problem of vehicle driving wandering, an on-line automatic vehicle driving wandering test system was developed. By setting up a binocular vision measurement model, the system realized automatic measurement of the vehicle driving wandering quantity. The self-developed wide field of the laser light source solved ambient interference problems when measuring. Data processing algorithm which was optimized solved the problem of lower measurement accuracy. The wireless network test system realized on-line automatic measurement of the vehicle driving wandering. This system has high detection accuracy; it runs stably and reliably. It can be widely used in automatic on-line measurement of vehicle driving wandering quantity in automobile manufacturer and all kinds of vehicle inspection.

vehicle driving wandering; binocular vision; laser light source; on-line measurement

2013-08-23

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50978207);武漢市科技攻關(guān)計(jì)劃資助項(xiàng)目(20110821235)

U467.499DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.01.023

周興林，男，1965年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺、光電檢測(cè)、圖像處理、交通信息與控制。李程，男，1986年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院碩士研究生。劉漢麗，女，1971年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院副教授。蔣難得，男，1986年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院碩士研究生。張?jiān)?，男?988年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院碩士研究生。胡怡瑋，女，1988年生。武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院碩士研究生。