Ch19_第十九章__移動機器人視覺導航系統(tǒng)設計

1、機械電子工程原理機械電子工程原理第十九章第十九章移動機器人視覺導航系統(tǒng)的設計移動機器人視覺導航系統(tǒng)的設計219.1 計算機視覺簡介計算機視覺簡介 n視覺是人類觀察世界、認識世界的重要功能手段，為視覺是人類觀察世界、認識世界的重要功能手段，為人類提供了多達人類提供了多達70%以上的外部信息，視覺也被認為以上的外部信息，視覺也被認為是機器人最主要的感知能力。是機器人最主要的感知能力。n視覺傳感器為機器人提供了十分豐富的外界信息，并視覺傳感器為機器人提供了十分豐富的外界信息，并且在不需要傳感器的運動及物體無任何接觸的情況下，且在不需要傳感器的運動及物體無任何接觸的情況下，就可以達到對環(huán)境和目標的識別

2、，這是其他傳感器難就可以達到對環(huán)境和目標的識別，這是其他傳感器難以做到的，因此，機器人視覺技術(shù)是機器人智能化水以做到的，因此，機器人視覺技術(shù)是機器人智能化水平的一個重要體現(xiàn)。平的一個重要體現(xiàn)。n人們研究計算機視覺旨在使計算機具有通過二維圖像人們研究計算機視覺旨在使計算機具有通過二維圖像認知三維環(huán)境信息的能力認知三維環(huán)境信息的能力,這就是立體視覺技術(shù)。這這就是立體視覺技術(shù)。這種能力將不僅使機器能感知三維環(huán)境中物體的幾何信種能力將不僅使機器能感知三維環(huán)境中物體的幾何信息，包括它的形狀、位置、姿態(tài)和運動等，并且能對息，包括它的形狀、位置、姿態(tài)和運動等，并且能對它們進行描述、存儲、識別與理解。它們進行

3、描述、存儲、識別與理解。319.2 立體視覺概述立體視覺概述 n了解人類視覺的構(gòu)成、信息處理過程，對計算機視覺了解人類視覺的構(gòu)成、信息處理過程，對計算機視覺的研究是非常具有啟發(fā)性和吸引力的。人類對高級生的研究是非常具有啟發(fā)性和吸引力的。人類對高級生物視覺的研究成果，給我們研究和設計計算機視覺系物視覺的研究成果，給我們研究和設計計算機視覺系統(tǒng)提供了很好的模型或生物支持。統(tǒng)提供了很好的模型或生物支持。n生物視覺系統(tǒng)的視覺過程由多個步驟組成，其流程圖生物視覺系統(tǒng)的視覺過程由多個步驟組成，其流程圖如圖所示。如圖所示。 4生物視覺系統(tǒng)生物視覺系統(tǒng)n從狹義上說，視覺的最終目的是要對場景做出對觀察從狹義上說

4、，視覺的最終目的是要對場景做出對觀察者有意義的解釋和描述；從廣義上講，還要基于這些者有意義的解釋和描述；從廣義上講，還要基于這些解釋和描述，并根據(jù)周圍環(huán)境和觀察者的意圖制定出解釋和描述，并根據(jù)周圍環(huán)境和觀察者的意圖制定出行為規(guī)劃。行為規(guī)劃。n人類的視覺不僅要識別物體的形狀和顏色，而且要隨人類的視覺不僅要識別物體的形狀和顏色，而且要隨時地作用于物體。立體視覺就是指這種判斷物體距離時地作用于物體。立體視覺就是指這種判斷物體距離或深度的感覺。正常的雙眼視覺都可以提供高度的立或深度的感覺。正常的雙眼視覺都可以提供高度的立體感。外界目標在視網(wǎng)膜上的像是二維的，而且同一體感。外界目標在視網(wǎng)膜上的像是二維的

5、，而且同一物體在左、右眼的視網(wǎng)膜上的成像有著微小的差異。物體在左、右眼的視網(wǎng)膜上的成像有著微小的差異。這種不同為立體視覺提供了最基本的信息這種不同為立體視覺提供了最基本的信息視差視差（disparity）。人們正是利用視差原理來實現(xiàn)機器人）。人們正是利用視差原理來實現(xiàn)機器人視覺三維感知能力。視覺三維感知能力。 5機器人立體視覺的原理機器人立體視覺的原理 n一般的攝像機的投影映射關(guān)系如圖所示，通過攝一般的攝像機的投影映射關(guān)系如圖所示，通過攝像機像平面像機像平面xoy上對空間點上對空間點(X,Y,Z)所成的像點所成的像點(x,y)僅能夠獲得二維信息，無法獲得空間點與攝僅能夠獲得二維信息，無法獲得空

6、間點與攝像機的距離信息。像機的距離信息。 6n立體視覺中左、右攝像機最簡單的放置位置如圖所示。圖立體視覺中左、右攝像機最簡單的放置位置如圖所示。圖中中o-XLZL為左攝像機圖像坐標，為左攝像機圖像坐標，o-XRZR為右攝像機圖像為右攝像機圖像坐標，坐標，f為攝像機焦距，兩攝像機之間的間距為為攝像機焦距，兩攝像機之間的間距為2d，O-XZ為世界坐標系。在物體表面存在著空間一點為世界坐標系。在物體表面存在著空間一點P，在世界坐，在世界坐標系下的坐標為（標系下的坐標為（Xp,Yp,Zp），該點映射到左右兩個攝像），該點映射到左右兩個攝像機圖像坐標系中的坐標分別為：（機圖像坐標系中的坐標分別為：（xl

7、,yl），（），（xr,yr）。）。n通過幾何關(guān)系可以得到：通過幾何關(guān)系可以得到：機器人立體視覺的原理機器人立體視覺的原理 ()()2plrplrpdXxxDdYyyDdfZD=+=+= 7n場景中一點，分別在左右圖像中產(chǎn)生像點，這一場景中一點，分別在左右圖像中產(chǎn)生像點，這一對像點稱為共軛點。所以，只要能在左右圖像中對像點稱為共軛點。所以，只要能在左右圖像中找到相應于場景中某一點的共軛點，應用上頁中找到相應于場景中某一點的共軛點，應用上頁中的公式就可以計算出該空間點的三維坐標值。的公式就可以計算出該空間點的三維坐標值。n立體視覺技術(shù)一直都是視覺技術(shù)中研究的前沿與立體視覺技術(shù)一直都是視覺技術(shù)中研

8、究的前沿與焦點問題。根據(jù)視覺傳感器的個數(shù)立體視覺技術(shù)焦點問題。根據(jù)視覺傳感器的個數(shù)立體視覺技術(shù)可以分為：雙目立體視覺和多目立體視覺。立體可以分為：雙目立體視覺和多目立體視覺。立體視覺獲取的實質(zhì)是對視覺圖像信息的理解，在這視覺獲取的實質(zhì)是對視覺圖像信息的理解，在這個過程中可以應用許多性能優(yōu)良的智能算法，如個過程中可以應用許多性能優(yōu)良的智能算法，如模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法等。模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法等。機器人立體視覺的原理機器人立體視覺的原理 8雙目立體視覺導航移動式機器人雙目立體視覺導航移動式機器人 n本系統(tǒng)設計的視覺導航移動式機器人如左圖所示，采本系統(tǒng)設計的視覺導航移動式機器人

9、如左圖所示，采用雙目立體視覺，通過在實驗車前安裝雙攝像機，如用雙目立體視覺，通過在實驗車前安裝雙攝像機，如右圖所示，以模擬人類雙目視覺系統(tǒng)，從而實現(xiàn)移動右圖所示，以模擬人類雙目視覺系統(tǒng)，從而實現(xiàn)移動機器人的自主導航、避障功能。機器人的自主導航、避障功能。 919.3 攝像機標定攝像機標定 n計算機立體視覺應能從攝像機獲取的圖像信息出發(fā)，計算機立體視覺應能從攝像機獲取的圖像信息出發(fā)，計算三維環(huán)境物體的位置、形狀等幾何信息，并由此計算三維環(huán)境物體的位置、形狀等幾何信息，并由此識別環(huán)境中的物體。圖像上面的每一點在圖像中的位識別環(huán)境中的物體。圖像上面的每一點在圖像中的位置與空間物體表面相應點的幾何位置

10、有關(guān)。這些位置置與空間物體表面相應點的幾何位置有關(guān)。這些位置的相互關(guān)系，由攝像機成像幾何模型所決定，該幾何的相互關(guān)系，由攝像機成像幾何模型所決定，該幾何模型的參數(shù)稱為模型的參數(shù)稱為攝像機參數(shù)攝像機參數(shù)。內(nèi)部參數(shù)描述攝像機的內(nèi)部光學和幾何特性，如圖像內(nèi)部參數(shù)描述攝像機的內(nèi)部光學和幾何特性，如圖像中心、焦距、鏡頭畸變以及其它系統(tǒng)誤差參數(shù)等；中心、焦距、鏡頭畸變以及其它系統(tǒng)誤差參數(shù)等；外部參數(shù)指的是某一世界坐標系和攝像機坐標系之間外部參數(shù)指的是某一世界坐標系和攝像機坐標系之間的相對旋轉(zhuǎn)和平移。的相對旋轉(zhuǎn)和平移。n這些參數(shù)必須由實驗與計算來確定，實驗與計算的過這些參數(shù)必須由實驗與計算來確定，實驗與計算

11、的過程稱為程稱為攝像機標定攝像機標定。攝像機參數(shù)已知是所有計算機視。攝像機參數(shù)已知是所有計算機視覺方法的前提，同時這一過程精確與否，將直接影響覺方法的前提，同時這一過程精確與否，將直接影響立體視覺系統(tǒng)的測量精度。立體視覺系統(tǒng)的測量精度。10攝像機模型攝像機模型 n在標定過程中，有多種模型可供選擇來描述攝像在標定過程中，有多種模型可供選擇來描述攝像機。針孔模型是其中最常見的一種，它簡單實用機。針孔模型是其中最常見的一種，它簡單實用而又不失準確性，在物距相對于攝像機焦距很大而又不失準確性，在物距相對于攝像機焦距很大時，它能夠較準確地描述攝像機的幾何關(guān)系。時，它能夠較準確地描述攝像機的幾何關(guān)系。 1

12、1n按照針孔模型，攝像機通過光心按照針孔模型，攝像機通過光心Oc(Optical Center)將空間將空間物體上一點物體上一點P映射到攝像機圖像平面上一點映射到攝像機圖像平面上一點p，攝像機光軸，攝像機光軸經(jīng)過光心并與攝像機圖像平面相垂直。光軸線與攝像機圖經(jīng)過光心并與攝像機圖像平面相垂直。光軸線與攝像機圖像平面相交，交點為主點，即像平面坐標系原點像平面相交，交點為主點，即像平面坐標系原點o，世界，世界坐標系下點坐標系下點P坐標為坐標為Pw (Xw,Yw,Zw)，在攝像機坐標系下坐，在攝像機坐標系下坐標為標為Pc (Xc,Yc,Zc)，經(jīng)過投影，在圖像平面上的投影點為，經(jīng)過投影，在圖像平面上的

13、投影點為p(x, y)，攝像機焦距為，攝像機焦距為f，按照小孔模型，其投影關(guān)系為：，按照小孔模型，其投影關(guān)系為： 攝像機模型攝像機模型 ccccfXxZfYyZ 12n針孔模型的主要特點是空間點針孔模型的主要特點是空間點P和像素點和像素點p之間，之間，在對應攝像機坐標系和像平面坐標系中坐標表示在對應攝像機坐標系和像平面坐標系中坐標表示為為線性映射關(guān)系線性映射關(guān)系，這個特點與圖像坐標系和三維，這個特點與圖像坐標系和三維空間坐標系的選擇無關(guān)?？臻g坐標系的選擇無關(guān)。n而從世界坐標系而從世界坐標系(Xw,Yw,Zw)到攝像機坐標系到攝像機坐標系(Xc,Yc,Zc)的變換，是由旋轉(zhuǎn)和位移兩種基本變換的變

14、換，是由旋轉(zhuǎn)和位移兩種基本變換組合而成的，即組合而成的，即式中，式中，T、T、T分別為旋轉(zhuǎn)坐標變換；分別為旋轉(zhuǎn)坐標變換；Td為平移坐標為平移坐標變換。變換。 攝像機模型攝像機模型 cdwPT T T T P13n以世界坐標系表示的以世界坐標系表示的P點坐標與攝像機成像坐標系下點坐標與攝像機成像坐標系下p的坐的坐標標(u,v)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系式中，式中，u,v為以像素為單位的坐標。為以像素為單位的坐標。n每一個像素在每一個像素在x軸與軸與y軸方向上的物理尺寸為軸方向上的物理尺寸為dx，dy，由于由于dx, dy, u0 及及v0 只與攝像機內(nèi)部結(jié)構(gòu)有關(guān)，即只與攝像機內(nèi)部結(jié)構(gòu)有關(guān)，即M

15、2完全由攝完全由攝像機決定，所以稱像機決定，所以稱M2之為內(nèi)部參數(shù)矩陣。攝像機標定的之為內(nèi)部參數(shù)矩陣。攝像機標定的目的就是要確定目的就是要確定M1、M2矩陣，從而得到空間點到圖像點矩陣，從而得到空間點到圖像點的映射關(guān)系。的映射關(guān)系。 攝像機模型攝像機模型 00221100001000010010001111ccwccwcccwuXXXdxufYYYZvvfMM MdyZZZ 14攝像機標定過程攝像機標定過程 n最基本的攝像機標定方法是基于立體模板的標定，在利用最基本的攝像機標定方法是基于立體模板的標定，在利用本方法進行標定的過程中，需要在攝像機前放一個的特制本方法進行標定的過程中，需要在攝像機

16、前放一個的特制的標定參照物的標定參照物(reference object)，一般是立方體，參照物，一般是立方體，參照物上有許多相對于世界坐標系的位置精確測定的特征點。用上有許多相對于世界坐標系的位置精確測定的特征點。用攝像機獲取該物體的圖像，得到一系列特征點在圖像坐標攝像機獲取該物體的圖像，得到一系列特征點在圖像坐標系中的投影位置。系中的投影位置。 n由空間由空間6個以上已知點與它們對應的圖像點坐標，我們可個以上已知點與它們對應的圖像點坐標，我們可求出求出M1、M2矩陣。在一般的標定工作中，我們都使標定矩陣。在一般的標定工作中，我們都使標定塊上有數(shù)十個已知點，使方程的個數(shù)大大超過未知數(shù)的個塊上

17、有數(shù)十個已知點，使方程的個數(shù)大大超過未知數(shù)的個數(shù)，從而用最小二乘法求解以降低誤差造成的影響。數(shù)，從而用最小二乘法求解以降低誤差造成的影響。 15三維場景信息獲取三維場景信息獲取n如果已知道攝像機的內(nèi)外參數(shù)，即投影矩陣如果已知道攝像機的內(nèi)外參數(shù)，即投影矩陣M1、M2，那么對任何空間點那么對任何空間點P，如已知它的坐標，如已知它的坐標Pw=Xw Yw Zw 1T，就可求出它的圖像點，就可求出它的圖像點p的位置的位置(u,v)。反過來，如。反過來，如果己知空間某點果己知空間某點P的圖像點的圖像點p的位置的位置(u,v)。根據(jù)雙目視。根據(jù)雙目視差原理，在已知攝像機內(nèi)外參數(shù)條件下，理論上就可差原理，在已

18、知攝像機內(nèi)外參數(shù)條件下，理論上就可以恢復空間的三維場景信息。以恢復空間的三維場景信息。 n因為圖像數(shù)據(jù)反映的是某一時刻空間場景中物體反射因為圖像數(shù)據(jù)反映的是某一時刻空間場景中物體反射光的強度信息，由于光照不均、遮擋、鏡頭失真等因光的強度信息，由于光照不均、遮擋、鏡頭失真等因素的影響，使得完全準確的恢復場景信息幾乎是不可素的影響，使得完全準確的恢復場景信息幾乎是不可能的。能的。n通常借助圖像處理手段，結(jié)合先驗知識，針對某一目通常借助圖像處理手段，結(jié)合先驗知識，針對某一目的要求設計專用的圖像處理方法，以滿足計算機視覺的要求設計專用的圖像處理方法，以滿足計算機視覺應用的需要。應用的需要。 1619.

19、4 圖像理解圖像理解 n所謂圖像理解就是指通過對圖像數(shù)據(jù)的處理和分所謂圖像理解就是指通過對圖像數(shù)據(jù)的處理和分析以獲得對圖像所反映的場景某些性質(zhì)的認識。析以獲得對圖像所反映的場景某些性質(zhì)的認識。比如場景中有哪些物體，這些物體的形狀和位置比如場景中有哪些物體，這些物體的形狀和位置如何等等。如何等等。n圖像理解是與特定的工作任務緊密聯(lián)系在一起的。圖像理解是與特定的工作任務緊密聯(lián)系在一起的。一般圖像理解算法都有各自適用的條件和環(huán)境。一般圖像理解算法都有各自適用的條件和環(huán)境。n對于室外移動機器人而言，道路環(huán)境理解和障礙對于室外移動機器人而言，道路環(huán)境理解和障礙物檢測是其自主導航研究中的核心問題之一。機物

20、檢測是其自主導航研究中的核心問題之一。機器人對圖像理解的要求是不僅能夠從背景區(qū)域中器人對圖像理解的要求是不僅能夠從背景區(qū)域中提取出目標物體，而且還要將目標物體與真實世提取出目標物體，而且還要將目標物體與真實世界中的實際物體對應起來。界中的實際物體對應起來。 17道路檢測道路檢測 n在智能車輛導航中，道路識別是一種最基本的智在智能車輛導航中，道路識別是一種最基本的智能車輛自動駕駛功能，其技術(shù)要求是根據(jù)攝像機能車輛自動駕駛功能，其技術(shù)要求是根據(jù)攝像機采集的車體前方的場景圖像，估計車輛在道路中采集的車體前方的場景圖像，估計車輛在道路中的位置和方向，以便控制車輛按預定路線行駛。的位置和方向，以便控制車

21、輛按預定路線行駛。另外，它還為后續(xù)的障礙物檢測確定搜索范圍，另外，它還為后續(xù)的障礙物檢測確定搜索范圍，縮小障礙物檢測的搜索空間，降低算法復雜度和縮小障礙物檢測的搜索空間，降低算法復雜度和誤識率。誤識率。 n道路檢測通常都被簡化為對車道線進行檢測。一道路檢測通常都被簡化為對車道線進行檢測。一般來說，對車道線的檢測主要的方法還是傳統(tǒng)的般來說，對車道線的檢測主要的方法還是傳統(tǒng)的邊緣檢測方法，利用車道線和道路的顏色反差來邊緣檢測方法，利用車道線和道路的顏色反差來決定車道的邊緣，以決定車道線。決定車道的邊緣，以決定車道線。18道路檢測道路檢測 n對道路環(huán)境的理解可以分為兩個過程：對道路環(huán)境的理解可以分為

22、兩個過程：首先找出圖像中灰度劇烈變化的地方，稱之為邊素；首先找出圖像中灰度劇烈變化的地方，稱之為邊素；然后根據(jù)特征點檢測這些邊素，并將經(jīng)過檢驗的邊然后根據(jù)特征點檢測這些邊素，并將經(jīng)過檢驗的邊素連接起來形成邊緣，給出適當?shù)谋硎?。素連接起來形成邊緣，給出適當?shù)谋硎?。n邊素檢測（有人稱為邊緣檢測）常采用一些經(jīng)典模邊素檢測（有人稱為邊緣檢測）常采用一些經(jīng)典模板檢測方法，即將圖像數(shù)據(jù)點與模板進行卷積運算。板檢測方法，即將圖像數(shù)據(jù)點與模板進行卷積運算。本章設計的系統(tǒng)采用改進本章設計的系統(tǒng)采用改進Prewitt模板的道路檢測方模板的道路檢測方法。法。Prewitt算子的模板算子的模板10110110119n

23、道路標線是線段，一般都有道路標線是線段，一般都有一定的長度。這個特性在圖一定的長度。這個特性在圖像中表現(xiàn)為標線像素在縱向像中表現(xiàn)為標線像素在縱向上是有一定的邏輯關(guān)系的。上是有一定的邏輯關(guān)系的。n對于對于Prewitt算子而言，在檢算子而言，在檢測出符合條件的像素點后還測出符合條件的像素點后還需要進行縱向上的邏輯判斷需要進行縱向上的邏輯判斷以斷定此點是否在標線上，以斷定此點是否在標線上，費時費力。本系統(tǒng)采用圖示費時費力。本系統(tǒng)采用圖示的一種改進的一種改進Prewitt模板的道模板的道路檢測方法。即將路檢測方法。即將Prewitt模模板的長度加大且與水平方向板的長度加大且與水平方向存在一個可以變化

24、的角度存在一個可以變化的角度，以適應不同方向的標線要求。以適應不同方向的標線要求。道路檢測道路檢測 000000.-1.111111.-1-1-1-1-1模板方向模板長度.20n模板的長度根據(jù)問題的需要選定。模板越長，檢測精模板的長度根據(jù)問題的需要選定。模板越長，檢測精度越高，但同時會帶來計算量隨之劇增的問題。度越高，但同時會帶來計算量隨之劇增的問題。 n模板的方向角模板的方向角需要提前預測，本文首先利用標線的需要提前預測，本文首先利用標線的先驗知識作小范圍的檢測，對檢測到的標線像素用最先驗知識作小范圍的檢測，對檢測到的標線像素用最小二乘法進行直線擬合，得出標線的大致方向和位置，小二乘法進行直

25、線擬合，得出標線的大致方向和位置，然后模板選用這個方向并繼續(xù)進行檢測。為了提高檢然后模板選用這個方向并繼續(xù)進行檢測。為了提高檢測速度，檢測的范圍是所預測位置附近的一個小窗口。測速度，檢測的范圍是所預測位置附近的一個小窗口。此窗口隨著檢測過程的進行而不斷向前移動。此窗口隨著檢測過程的進行而不斷向前移動。n在模板由左向右滑動的過程中，先是檢測到標線的左在模板由左向右滑動的過程中，先是檢測到標線的左邊緣，然后是右邊緣。邊緣，然后是右邊緣。道路檢測道路檢測 21道路檢測實驗結(jié)果道路檢測實驗結(jié)果 (a) 左攝像機采集圖左攝像機采集圖 (b) 右攝像機采集圖右攝像機采集圖(c) 左攝像機標線檢測結(jié)果左攝像

26、機標線檢測結(jié)果 (d) 右攝像機標線檢測結(jié)果右攝像機標線檢測結(jié)果22障礙物檢測障礙物檢測 n受應用前景的吸引，障礙物檢測在許多研究著作中都受應用前景的吸引，障礙物檢測在許多研究著作中都受到了廣泛關(guān)注。大多數(shù)現(xiàn)有障礙物檢測算法都使用受到了廣泛關(guān)注。大多數(shù)現(xiàn)有障礙物檢測算法都使用主動范圍傳感器（如激光掃描器、雷達等）和視覺傳主動范圍傳感器（如激光掃描器、雷達等）和視覺傳感器。主動范圍傳感器的缺點是一般都比較慢（有時感器。主動范圍傳感器的缺點是一般都比較慢（有時1s只能取只能取2幀環(huán)境信息），所以在機器人導航中的障幀環(huán)境信息），所以在機器人導航中的障礙物檢測手段以視覺傳感器最為普遍。礙物檢測手段以視

27、覺傳感器最為普遍。n通過圖像匹配來計算物體的深度信息。這種方法因獲通過圖像匹配來計算物體的深度信息。這種方法因獲取信息豐富、可獲得較準確的物體三維信息而得到廣取信息豐富、可獲得較準確的物體三維信息而得到廣泛應用，但需要克服算法計算量偏大的缺點。泛應用，但需要克服算法計算量偏大的缺點。 23建立視差空間圖像的方法建立視差空間圖像的方法 n第一種方法如左圖示，坐標軸是左、右圖的掃描線。第一種方法如左圖示，坐標軸是左、右圖的掃描線。動態(tài)規(guī)劃的計算量為動態(tài)規(guī)劃的計算量為O(N4)，這還不考慮計算報酬函，這還不考慮計算報酬函數(shù)的時間。數(shù)的時間。 n第二種建立視差空間圖像的方法如右圖所示，右掃描第二種建立

28、視差空間圖像的方法如右圖所示，右掃描線作為橫軸，而把視差范圍作為縱軸。動態(tài)規(guī)劃方法線作為橫軸，而把視差范圍作為縱軸。動態(tài)規(guī)劃方法的計算量為的計算量為O(Nd2) ，較第一種方法的計算效率有很大，較第一種方法的計算效率有很大提高提高 。24立體視覺的全局匹配立體視覺的全局匹配 n有了視差空間圖像的概念，立體視覺的全局匹配問題就可有了視差空間圖像的概念，立體視覺的全局匹配問題就可以轉(zhuǎn)化為沿圖像的掃描線由左向右尋找一個最短路徑問題，以轉(zhuǎn)化為沿圖像的掃描線由左向右尋找一個最短路徑問題，而動態(tài)規(guī)劃則是解決最短路徑的一種很好的方法。圖而動態(tài)規(guī)劃則是解決最短路徑的一種很好的方法。圖 (a)、(b)為攝像機獲

29、取的左、右圖像，為攝像機獲取的左、右圖像，(c)即為就是利用動態(tài)規(guī)即為就是利用動態(tài)規(guī)劃方法實現(xiàn)雙目匹配，劃方法實現(xiàn)雙目匹配，n圖圖(c)中，中間白色點畫線為提取的道路標識線，標線左側(cè)中，中間白色點畫線為提取的道路標識線，標線左側(cè)的藍色方塊為檢測到的障礙物，紅色點畫線為延拓的道路的藍色方塊為檢測到的障礙物，紅色點畫線為延拓的道路信息。信息。 (a) 左圖左圖 (b) 右圖右圖 (c) 檢測結(jié)果檢測結(jié)果2519.5 機器人視覺導航的應用機器人視覺導航的應用 n計算機視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作計算機視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。和解釋。n計算機視覺的最終研究目標，就是使計算機能像計算機視覺的最終研究目標，就是使計算機能像人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環(huán)境的能力。這是要