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    基于二維碼的相機位姿求解

    2021-08-24 10:00:46介遠航余神志
    關(guān)鍵詞:位姿二維碼邊緣

    吳 飛, 介遠航, 余神志

    (武漢理工大學(xué) 機電工程學(xué)院, 湖北 武漢 430070)

    二維碼因其信息容量大,編碼范圍廣,已被廣泛應(yīng)用于手機支付和信息查閱,極大方便了人們的生活.在定位技術(shù)領(lǐng)域,二維碼也得到了廣泛應(yīng)用[1].在定位技術(shù)中,二維碼可以很好地存儲絕對位置信息,且信息獲取簡單易用,為機器人里程計提供的后驗信息可用于修正機器人里程計數(shù)據(jù).現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于智能物流、機器人巡檢等場景,是重要的定位方式之一[2].目前研究人員針對機器人定位問題提出諸多解決方案,例如,利用慣性傳感器構(gòu)建電子地圖完成定位[3],利用二維碼實現(xiàn)機器人之間的相對定位[4].但慣性傳感器累計誤差較大,而傳統(tǒng)二維碼定位過程中,機器人相機識別二維碼的位姿通常是未知的,傳統(tǒng)二維碼定位技術(shù)為機器人提供的定位信息不能實現(xiàn)機器人的精準(zhǔn)定位.因此,在二維碼為機器人提供位置信息的基礎(chǔ)上,如果通過特征點匹配反解出相機位姿,那就可以為機器人提供更為精準(zhǔn)、全面的位置信息,包括機器人的平移量和旋轉(zhuǎn)量,進而實現(xiàn)機器人的精準(zhǔn)定位.機器人位姿求解示意圖如圖1所示.

    圖1 機器人位姿求解示意圖

    機器人在全局坐標(biāo)系下的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量t定義如下:

    R=R1×R2,

    t=t1+t2,

    式中:R1和t1分別為相機坐標(biāo)系相對于二維碼坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量;R2和t2分別為機器人坐標(biāo)系相對于相機坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量.因此,利用二維碼進行相機位姿求解的方法,不僅對動態(tài)相機識別二維碼有重要的指導(dǎo)意義[5],還可以為定位問題提供一定的技術(shù)支持.

    1 標(biāo)定二維碼

    筆者選取戴爾720p HD攝像頭,對地面粘貼的二維碼進行拍攝.為了保證計算效率,定義圖像分辨率為480×640像素,同時選取二維碼標(biāo)準(zhǔn)位置進行標(biāo)定,以便下一步進行特征點匹配和位姿求解[6].標(biāo)準(zhǔn)位置定義如下:二維碼中心像素位于圖像中央,二維碼邊長為100像素,如圖2所示.此時相機位姿定義為標(biāo)準(zhǔn)位姿,所對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣為Rs,即三階單位矩陣E.用激光測距儀測量相機光心至二維碼中心距離為Zs=0.58 m,故定義平移向量ts=(0,0,0.58),此位姿下的4個特征點定義為標(biāo)準(zhǔn)位姿特征點集Ps.

    圖2 二維碼標(biāo)準(zhǔn)位置

    2 標(biāo)定相機

    無論是在三維重建還是在機器視覺應(yīng)用中,相機參數(shù)的標(biāo)定都極為重要,標(biāo)定結(jié)果的精度將直接影響獲得圖像數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,所以做好相機標(biāo)定是進行圖像處理的基礎(chǔ)[7].相機標(biāo)定的本質(zhì)是獲得世界坐標(biāo)系下三維坐標(biāo)到圖像中像素點二維坐標(biāo)的轉(zhuǎn)化矩陣K,也稱為相機內(nèi)參矩陣.標(biāo)定相機就是求解相機內(nèi)參矩陣K中的未知量.K是一個三階矩陣,未知量有4個.K的定義如下:

    式中:fx為像素在x方向的縮放量;fy為像素在y方向的縮放量;cx為像素在x方向的平移量;cy為像素在y方向的平移量.世界坐標(biāo)系到像素坐標(biāo)系的坐標(biāo)變換關(guān)系為

    (1)

    式中:Q為世界坐標(biāo)系到相機坐標(biāo)系的變換矩陣;u、v為像素在像素坐標(biāo)系中的x、y坐標(biāo)值;x0、y0和z0為像素在世界坐標(biāo)系中的x、y、z坐標(biāo)值.

    筆者使用棋盤格和OpenCV內(nèi)置API實現(xiàn)相機標(biāo)定,棋盤格采用6個×8個角點,棋盤格邊長為24 mm,通過相機標(biāo)定可以得出內(nèi)參矩陣K.

    3 圖像預(yù)處理

    為了獲得特征點,需要對獲得的源圖像進行預(yù)處理,筆者首先利用OpenCV庫中的API算法接口對圖像進行預(yù)處理,最終獲得二維碼邊緣輪廓,以便下一步對邊緣輪廓進行特征點篩選.

    3.1 初步預(yù)處理

    初步預(yù)處理包括對圖像采用灰度轉(zhuǎn)化、圖像平滑和增強對比度.其目的如下:降低計算量[8]和顏色干擾;在保持良好邊緣的情況下,對噪聲進行消除和抑制;提高圖像對比度,使目標(biāo)區(qū)域更容易區(qū)分.初步預(yù)處理后的圖像如圖3所示.

    圖3 初步預(yù)處理后的圖像

    3.2 分組閾值分割

    通過閾值分割可以使圖像只保留二維碼像素點.傳統(tǒng)閾值分割是反復(fù)嘗試,直至得到合適的閾值.但不同的拍攝角度、光照條件使得每個圖像的最佳閾值不同,此時若仍采用傳統(tǒng)閾值分割,需進行大量的嘗試.由于本研究中的研究對象均為單色背景的二維碼圖像,隨著閾值增大,二維碼像素將逐漸顯現(xiàn),隨著閾值的繼續(xù)增大,最終趨于穩(wěn)定.故可將閾值進行分組,選擇方差最小的組為最佳組,再從最佳組中選擇最接近平均數(shù)的閾值為最佳閾值.算法步驟如下:

    1) 將[0,255]閾值分為16組,每組16個閾值,i為組數(shù),可取[0,15],j為序數(shù),可取[0,15],由此可知第i組的第j個閾值為15×i+j.

    2) 計算每個閾值所對應(yīng)的二維碼像素個數(shù),設(shè)第i組的第j個閾值的二維碼像素個數(shù)為Nij.

    3) 設(shè)第i組的像素平均值為ni,方差為σi,計算公式為

    (2)

    (3)

    4) 設(shè)最佳組的組數(shù)為m,得到

    (4)

    5)m組中距離像素平均值最小的閾值為最佳閾值.設(shè)最佳閾值為e,可得

    (5)

    綜上步驟可求出該圖像的最佳閾值為15m+e.分組閾值分割后得到的二值化圖像如圖4所示.

    圖4 分組閾值分割后的二值化圖像

    3.3 邊緣求解

    在進行圖像邊緣提取之前,采用形態(tài)學(xué)閉運算,對二維碼內(nèi)部進行黑色填充,以免在邊緣檢測時得到較多無用的輪廓信息,增加算法的計算量.圖像邊緣就是灰度值發(fā)生劇烈變化的地方,采用Canny算子可以較好地得到二維碼圖像的邊緣輪廓[9].邊緣求解后的圖像如圖5所示.

    圖5 邊緣求解后的圖像

    4 特征點集求解方法

    圖像預(yù)處理得到了二維碼邊緣輪廓.邊緣輪廓構(gòu)成的點集稱為邊緣點集合.可從邊緣點集合中通過循環(huán)遍歷等算法提取二維碼特征點.設(shè)4個二維碼特征點構(gòu)成的集合為待求位姿下特征點集T,用于與標(biāo)準(zhǔn)位姿下的特征點集Ps進行匹配,以求解位姿.

    4.1 循環(huán)遍歷算法

    傳統(tǒng)提取二維碼特征點的方法是采用霍夫直線檢測算法[10],該算法的基本原理是首先檢測出二維碼的4條邊界直線,然后求解出這些直線的交點,即特征點集T.但是由于霍夫直線檢測算法需要對圖像進行離散化處理,離散化程度較大,會造成圖像失真、邊界點的坐標(biāo)誤差變大,進而導(dǎo)致所匹配的直線較多,不能精確地獲得4條邊界直線;若離散化程度較小,會得到較為密集的離散點,降低算法的效率.同時,由于霍夫直線的篩選是采用投票制,閾值過大或過小依然會導(dǎo)致所篩選出的直線偏少或偏多,如圖6所示.最佳投票閾值的參數(shù)設(shè)置需要大量試驗,故采用霍夫直線檢測算法去提取二維碼特征點的魯棒性較差.

    圖6 霍夫直線篩選情況

    可針對二維碼特征點提出循環(huán)遍歷算法,步驟如下:通過對像素點從上到下逐行遍歷,從左到右逐列遍歷,總能找到第1個特征點,定義為T1;同理,對像素點從下到上逐行遍歷,從右到左逐列遍歷,能找到第2個特征點,定義為T2. 同時,正方形的二維碼邊緣經(jīng)過透視變換后得到的圖形是凸四邊形.由幾何關(guān)系可知,通過循環(huán)遍歷算法識別出的2個特征點正好是原二維碼對角方向的一對特征點,如圖7所示.

    圖7 特征點T1和T2位置示意圖

    4.2 最大距離算法

    通過循環(huán)遍歷算法,可以得到一對在對角方向的特征點,其坐標(biāo)分別為T1(x1,y1)和T2(x2,y2),而剩余2個特征點坐標(biāo)為T3(x3,y3)和T4(x4,y4),它們?yōu)榫嚯xT1和T2兩點間直線L的最遠點.根據(jù)已知2個特征點的坐標(biāo)分別為T1(x1,y1)和T2(x2,y2),采用式(6)可得出通過這2個特征點的直線L的方程,即

    (y2-y1)x-(x2-x1)y+x2y1-x1y2=0.

    (6)

    然后,對圖像邊緣點進行遍歷,設(shè)第i個邊緣點坐標(biāo)為Pi(Xi,Yi).遍歷到第i個邊緣點Pi時,點Pi到直線L的距離di定義如下:

    (7)

    若點Pi在L上方,則di>0;若點Pi在L下方,則di<0;若點Pi在L上,則di=0.

    di=(y2-y1)Xi-(x2-x1)Yi+x2y1-x1y2.

    (8)

    由于特征點T3和T4距離直線L最遠,所以di的最大值dmax和最小值dmin所對應(yīng)的特征點即為T3和T4.至此,可得到二維碼的特征點T3和T4.特征點集T示意圖如圖8所示.

    圖8 特征點集T示意圖

    4.3 邊緣失真優(yōu)化算法

    二維碼邊緣傾斜程度較大時,總能篩選出正確的特征點集T.但如果二維碼邊緣與圖像邊緣平行,且出現(xiàn)失真現(xiàn)象時,就會導(dǎo)致誤匹配,如圖9所示.失真現(xiàn)象是由于像素過低,導(dǎo)致二維碼邊界直線輪廓出現(xiàn)偏移.

    圖9 失真現(xiàn)象示意圖

    誤匹配現(xiàn)象如圖10所示.由于失真現(xiàn)象,通過循環(huán)遍歷算法會首先遍歷到T1的誤匹配位置,造成誤匹配.

    圖10 誤匹配現(xiàn)象示意圖

    對于邊緣失真問題,提出“像素突變”算法進行優(yōu)化,算法的基本原理是對于失真圖像進行逐行遍歷,得到每行的首個邊緣點,定義為行首邊緣點.圖11為行首邊緣點集和局部視圖.行首邊緣點構(gòu)成的集合定義為F,從上到下的第i個行首邊緣點定義為Fi,通過“像素突變”算法,首先得到5個行首邊緣點F1、F2、F3、F4和F5,如圖11a所示.為方便觀察,每個行首邊緣點均配有局部視圖,如圖11b-f所示.經(jīng)過預(yù)處理后的圖像是二值化圖像,即只有白色像素和黑色像素,邊緣輪廓為白色像素,像素值為255,設(shè)(rowi,coli)為Fi在像素坐標(biāo)系下的坐標(biāo),M[x][y]表示在像素坐標(biāo)系下坐標(biāo)為(x,y)的像素值.因此,F(xiàn)i的坐標(biāo)表示為(rowi,coli),M[rowi][coli]表示Fi的像素值.通過局部視圖可以看出,行首邊緣點Fi的像素值M[rowi][coli]=255(白色).求解特征點的方法如下:判斷下一個點像素值M[rowi][coli+1]是否突變?yōu)?(黑色),若突變?yōu)?,特征點即為上一個行首邊緣點,若不突變?yōu)?,則繼續(xù)遍歷行首邊緣點,直至突變情況的出現(xiàn).如圖11所示,F(xiàn)2、F3、F4和F5的下一個像素點均沒有發(fā)生突變,行首邊緣點F1的下一個像素突變?yōu)楹谏?,故可得特征點為點F2.

    圖11 行首邊緣點集和局部視圖

    通過“像素突變”算法的優(yōu)化,利用循環(huán)遍歷算法與最大距離算法,均能夠正確找到特征點,以證明算法的準(zhǔn)確性和可行性.圖12為特征點求解試驗中特征點提取前后對比.圖12a是8次隨機拍攝的圖像進行的特征點提取,試驗結(jié)果圖12b所示,均能正確篩選出特征點.

    圖12 特征點集求解試驗

    5 位姿求解與修正

    通過以上算法可以得到二維碼的4個特征點T1(x1,y1)、T2(x2,y2)、T3(x3,y3)和T4(x4,y4).由于特征點均位于同一個平面上,利用特征點的單應(yīng)性[11],對4個特征點進行位姿求解.平面方程定義如下:

    (x,y,z)nT+d=0.

    式中:n為平面方程的法向量;d為平面方程的常數(shù)項.

    根據(jù)式(1),進行坐標(biāo)變換得到

    T=K(RPs+t).

    代入平面方程與特征點,可得

    (9)

    式中:R為標(biāo)準(zhǔn)位姿到當(dāng)前位姿的旋轉(zhuǎn)矩陣;t為標(biāo)準(zhǔn)位姿到當(dāng)前位姿的平移向量.

    T=HPs.

    (10)

    代入求得的4個特征點,與標(biāo)準(zhǔn)位姿特征點集Ps進行匹配[12],可求解出當(dāng)前相機位姿相對于標(biāo)準(zhǔn)位姿的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量t.求解位姿后,通過透視變換,可將非標(biāo)準(zhǔn)位姿二維碼進行矯正.與標(biāo)準(zhǔn)位姿二維碼對比,若定位標(biāo)志位置相同,則不必對旋轉(zhuǎn)矩陣R進行修正.若不同,則需對旋轉(zhuǎn)矩陣R進行修正.修正步驟如下:

    1) 圖13為區(qū)域定義示意圖.圖13中,標(biāo)準(zhǔn)位姿二維碼的定位標(biāo)志在區(qū)域1、2、3處.設(shè)i區(qū)域存在的黑色像素個數(shù)為bi,對于標(biāo)準(zhǔn)位姿二維碼,min(bi)=b4.

    圖13 區(qū)域定義示意圖

    2) 對于矯正后的二維碼:

    若min(bi)=b1,則矯正角angle=180°;

    若min(bi)=b2,則矯正角angle=90°;

    若min(bi)=b3,則矯正角angle=270°;

    若min(bi)=b4,則矯正角angle=0°.

    修正矩陣Rf定義如下:

    Rf=RangleR,

    (11)

    式中:Rangle為旋轉(zhuǎn)角度為angle時的旋轉(zhuǎn)矩陣.

    修正平移向量tf定義如下:

    tf=t+ts.

    (12)

    通過修正計算可以得出修正矩陣Rf和修正平移向量tf,通過Rf求解旋轉(zhuǎn)軸A和旋轉(zhuǎn)角度θ,其計算公式如下:

    A=RfA,

    (13)

    (14)

    在旋轉(zhuǎn)上,當(dāng)前相機位姿相對于二維碼中心的旋轉(zhuǎn)軸為A,旋轉(zhuǎn)角度為θ;在平移上,當(dāng)前相機位姿相對于二維碼中心的平移向量為tf.

    6 誤差分析

    為證明算法的準(zhǔn)確、有效,拍攝50張Rf與tf已知的圖像進行位姿求解,現(xiàn)對求解結(jié)果的誤差進行分析.誤差在x、y和z方向均有分布,定義總誤差為在x、y和z方向上誤差的內(nèi)積,總誤差分布曲線如圖14所示.

    圖14 總誤差分布曲線

    由圖14可知:旋轉(zhuǎn)軸總誤差約為±0.18 m;旋轉(zhuǎn)角誤差約為±2°;平移量總誤差約為±0.02 m.故該算法能夠為機器人提供較準(zhǔn)確的位姿信息,包括機器人相對于世界坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)軸、旋轉(zhuǎn)角和平移量,可以幫助其實現(xiàn)精準(zhǔn)定位.

    7 結(jié) 論

    1) 提出一種針對二維碼的分組閾值分割算法,與傳統(tǒng)閾值分割算法相比,該算法能自動求解適合提取二維碼區(qū)域的閾值,針對不同光照、不同角度拍攝得到的二維碼圖像,均能有效地完成二維碼區(qū)域的二值化.

    2) 提出運用循環(huán)遍歷算法和最大距離算法求解特征點集,并采用像素突變優(yōu)化出現(xiàn)的失真現(xiàn)象,通過多次試驗驗證了特征點集求解方法的可行性和有效性.

    3) 提出基于二維碼的相機位姿求解算法,通過對相機和二維碼進行標(biāo)定、圖像預(yù)處理、求解特征點集、位姿求解與修正,完成相機位姿的求解.測試數(shù)據(jù)集中的誤差表明,相較于傳統(tǒng)的定位算法,提出的基于二維碼的相機位姿求解算法可以為機器人提供準(zhǔn)確的定位信息,包括機器人的旋轉(zhuǎn)量和位移量,實現(xiàn)對機器人的精準(zhǔn)定位.

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