论文:Object Distance Measurement Using a Single Camera for Robotic Applications

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这是 2015年加拿大 Laurentian University 硕士生的毕业论文,主要介绍了使用单个相机测量物体的距离、长度、宽度信息的相关方法。我阅读了 Abstract, Chapter 4, Chapter 5,摘要和两种测量方法的介绍。本文介绍的方法可以测量移动中的物体,但相机的位置是要求固定的。

Abstract

对视觉控制系统来说,距离、长度、宽度等参数的提取是非常重要的。目前主要有三种基于图像的物体距离测量技术:1) 双目摄像头, 2) 单目摄像头, 3)TOF 相机(3D 图像传感器)

双目摄像头的测量精度较高,但所需的计算资源较大,随着距离越来越远,还会产生目标物体无法校准的情况。TOF 相机通过计算光线从发出到从物体折射回来所用的时间来计算距离,所以 TOF 相机还要考虑障碍物躲避等问题,受光强的影响较大。单目相机计算距离所需的计算资源很少,且程序复杂度远远低于其他方法。

目前基于单目相机的测距和特征提取(比如长度或宽度等参数)并没有被深入研究,也很少有公开的项目或文献。

本文主要提出了两种改进的单目测距方法,一种针对摄像机在垂直平面上固定以给定角度拍摄的情况,另一种针对摄像头在垂直平面中旋转的情况(方向校正、长度校正、宽度校正)。

实验结果表明距离测量精度从 9.4 mm 提升到了 2.95mm,长度测量精度从 11.6 mm 提升到了 2.2mm,宽度测量精度从 18.6mm 提升到了10.8mm。本文提出的方法简单有效,可用于实时的机器人系统,还可以用于家庭、办公室等场所。

Object Distance Measurement Using a Single Fixed Camera

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将相机固定,放置一些物体在地面上,测量了计算器、矩形块、玩具小车的长度,相机的分辨率是 640 $\times$ 480,非常固定,也是用的传统的灰度化、二值化、边缘检测等操作,以小孔成像模型为依据,然后根据基本的相似三角形、三角函数等计算距离,物体的长宽参数是以图像坐标系的底边中点为原点进行计算。需要提前已知的参数有摄像机的高度、偏转角、相机的校准系数等。所以条件还是比较苛刻的。

with variable pitch angle

通过变螺距角解决旋转摄像头对物体距离的测量。由于物体和摄像头的距离不断变化,物体的大小在图中会有所不同,所以引入了图像坐标中的 X-Y Correction 用于校准距离对物体长宽测量带来的影响。但是这个校正的参数和过程有点复杂,是纯手动的,通过记录像素点和物体和摄像头的距离来观测,统计后得到的线性函数。


References:

Inger Chao(赵琦)

Inger Chao(赵琦)

CS 研二在读

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