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试议基于计算机视觉无推车的四轮定位技术

论文导读:

基于计算机视觉无推车的四轮定位技术研究【摘要】 基于计算机视觉的四轮定位技术能高效快速定位车轮的各项参数,具有很好的应用前景。本文对基于计算机视觉无推车的四轮定位技术进行研究,给出本文中策略的详细数学模型,并做了现场实验测试,结果表明本文提出的模型是正确高效的,是该领域技术的一次创新。
  【关键词】 计算机视觉 四轮定位 相机标定 仿射变换 ****投影 畸变系数
  Wheel Alignment Based On Computer Vision Without Pushing Car Technique Research
  WangQiu1,ZhouYue1 Department of Automation, School of Shanghai Jiao Tong University,
  He Jian-guo Company of Daheng Image)
  Abstract:Wheel alignment technology based on computer vision which can get the parameters of the wheel quickly and efficiently, has good prospects. This paper researches alignment technology based on computer vision without pushing car. This paper gives a detailed mathematical model of the method, and we have done a field experiment test. The results show that the proposed model is correct and efficient. The method proposed is an innovation in the field of alignment technology.
  Key words:computer vision,perspective projection,camera calibration,distortion coefficient,affine transformation, wheel alignment
  一、引言
  随着国民经济的发展,越来越多的汽车进入千家万户,随之对汽车的维护需求也日益膨胀,而作为车辆维护的必要设备—四轮定位系统,本文提出的策略标定策略简单,并且采用无推车的技术让操作更加方便。
  二、模型分析
  本文采用单标定板标定两个相机的方式,该方式可以降低传统的标定策略带来的标定误差,高精度的还原两摄像机的位姿关系,在定位阶段,不需要操作者去推车获取车轮的各项参数,本文提出的策略可以直接提取车轮姿态计算出定位参数。
  2.1 圆心提取
  空间圆成像后通常呈现为椭圆的图像,而椭圆的中心并不是空间圆心所对应的像素点,图1显示了空间圆经过****投影变换后其中心点的变化。
  针对这个理由,Heikkil■已经对其进行了研究,并建立空间圆心在相机成像平面上的畸变误差模型[1]。
  2.2 相机标定
  本文是采用标定板标定板上有很多圆点,如图2,图样左上角有一个三角定位点,用于确定标定板的x,y,z轴方向。
  平面靶标上的圆点中心记为W=[x,y,z]T,其图像坐标为m=[u,v]T,对应的齐次分别坐标为W'=[x,y,z,1]T, m'=[u,v,1]T。由摄像机的成像模型,空间点W'与m'之间的关系如下:
  sm'=A[R t]W' (1)
  式(1)中,s为尺度因子,R为标定板相对于相机轴的旋转矩阵,t为标定板相对于相机的平移向量,A为摄像机内部参数矩阵,A定义如下:
  A=a■ r u■0 a■v■0 0 1
  其中,(u0,v0)为图像平面主点坐标,ax,ay为图像坐标轴的尺度因子,r是图像坐标轴的不垂直度。在二维平面靶标中,通常我们认为靶标上的点的z为0,即设定标定板平面为世界坐标轴的xoy平面。在图二中我们设定世界坐标系的x轴向右,y轴向下,z轴垂直纸面向里。我们把矩阵R的每一列用ri(i=1,2,3)表示,则式(1)表述如下:
  suv1=A[r1 r2 r3 t]xy01=A[r1 r2 t]xy1 (2)
  令H=kA[r1 r2 t]为一个3行3列的方阵,r1,r2 为图像坐标轴的方向矢量,k为常数,记H=[h1 h2 h3],则
  [h1 h2 h3]= kA[r1 r2 t] (3)
  由于t不会位于r1,r2构成的平面上基于计算机视觉无推车的四轮定位技术由提供海量免费论文范文的http://www.7ctime.com整理提供,希望对您的论文写作有帮助.,且r1,r2正交,则det[H]≠0。H的计算是使图像坐标pi与(1)式计算的mi'方差最小的过程,定义目标函数:
  F(H)=min∑■■‖pi-mi'‖(n为点数)
  令■=0,即可求出H。求出H后,由R的正交性(r1Tr2=0, r1Tr1=r2Tr2)可得方程:
  h1TA-TA-1h2=0h1TA-TA-1h1=h2TA-TA-1h2 (4)
  令
  B=A-TA-1=B■ B■ B■B■ B■ B■B■ B■ B■
  经计算上述矩阵后,得知B为对称矩阵。则令:
  b=[B11,B12,B22,B13,B23,B33]T
  设H中第i列向量为hi=[h1i,h2i,h3i]T,因此有
  hiTBhj=Vijb
  其中
  Vij=[h1ih1j,h1ih2j+ h2ih1j,h2ih2j,h3ih1j+ h1ih3j,h3ih2j+ h2ih3j,h3ih3j]即可将等式(4)改写为以下齐次方程
  v12T(v11-v12)Tb=0 (5)
  如果将平面靶标移动n个不同的位置,拍摄n幅图像,可以得到n个(5),将这n个方程组合起来,可得:
  Vb=0
  其中V为一2n行6列的矩阵,对V进行奇异值分解求出b 全文地址:http://www.7ctime.com/rgznlw/lw29913.html
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