仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距法制造技术

本发明专利技术提供一种仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距方法，源于昆虫复眼的大视场范围内对目标快速避害或捕捉特性，展开仿复眼多通道视觉快速测距传感器研究。首先建立了基于目标方向检测的仿复眼多通道的目标快速测距模型；其次基于离散信号的高斯分布特性，提出一种适用于大视场、多通道传感器视轴方向的快速确定法，实现了环形传感器阵列视轴标定以及实现对目标方向确定；最后，仿复眼立体视觉测距模式，实现了基于信号高斯分布模型特征的仿生立体视觉测距。

Multichannel vision ranging method for insect like compound eye stereo vision

【技术实现步骤摘要】
仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距法
本专利技术涉及一种实时测距方法，具体涉及一种仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距法。
技术介绍
立体视觉，是一种利用两眼不同视图来估计距离的能力，是神经科学中重要的感知系统模型，也是机器视觉的一个主要领域。哺乳动物、鸟类以及几乎所有的机器视觉算法都是基于两眼图像亮度定义间的相似性，计算产生跨场景的深度信息；但是在处理复杂环境目标信息时，特征的配准计算会大大降低了系统实时性，限制了立体视觉在快速智能机器人导航中的应用。视觉在昆虫行为中起着重要作用，例如飞行控制、猎物探测和避碰。螳螂展示了上述三种视觉引导行为。雄性螳螂可能会飞去寻找雌性，然后需要控制它们的飞行路线。螳螂在视觉上检测到他们的猎物并展示对一个接近物体的防御反应，有人认为螳螂拥有可能与这些行为有关的视觉中间神经元：飞行控制、猎物识别和碰撞检测。Nitynanda等人利用昆虫视觉引导的行为学研究表明：螳螂使用目标在两复眼间移动区域内的立体视觉来判断目标位置，视野范围内不同距离的物体会在视网膜上产生对应的目标信号——且会伴随着物体的远近变化产生视觉角度上的差异，这种差异可以由复眼不同视角方向小眼进行检测与分析，通过不同视角方向的小眼对目标的检测，结合其神经网络，实现目标距离的三角视差快速测量。自然界中，复眼螳螂利用立体视觉实现复杂环境下对运动目标的快速测距，且螳螂的立体视觉比脊椎动物更加简单。研究表明，螳螂使用了与脊椎动物立体感完全不同的计算方法——即非直接对比两只眼睛图像的亮度，而是使用目标在两眼中体现的相似模式。与常见的立体视觉相比，即使当亮度模式不匹配，螳螂复眼也具有很好的立体距离判断能力，体现出很强的鲁棒性。仿螳螂复眼多通道视觉系统的测距特性，提出一种基于多通道环形视觉传感器阵列信号高斯分布特征的立体视觉快速测距法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距法，适用于多通道组成的视觉系统，避免了多通道视觉传感器间信号特征的匹配，是一种基于立体视觉的快速测距快速方法。为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供一种仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距法，包括如下步骤：(1)建立基于目标方向检测的仿复眼快速测距模型建立多通道视觉传感器双目测距装置，由两个环形视觉传感器组成，每个环形传感器由N个子传感器呈夹角δ的环形排列而成，建立直角坐标系，原点位于两个环形传感器的中心点O1和O2中间，两个中心点O1和O2之间的连线为基线、间距为2a，坐标系中的一点P可由经过O1、O2的中心方位角分别为α、β的两直线的交点表示；当要检测坐标系空间内某一点P的位置时，由于基线已知，仅需获取两环形传感器的方位角α、β，结合三角测距法可获得P点的空间位置，建立基于目标方向检测的仿复眼快速测距模型如式(1)：(2)确定基于环形传感器目标信号匹配测距模型的方位角，实现三角测距步骤(1)中的环形传感器由等夹角δ环形分布的N个子传感器组成，δ为两相邻子传感器视轴中心线间的角度，在环形传感器视野范围内有一目标点P，将各子传感器t时刻采集的目标信号沿环形传感器视轴分布，目标处于信号最强烈的子传感器视轴方向，以信号最强原则确定目标方位角，即环形传感器中显示该目标信号最强的子传感器的视轴方向作为目标在该传感器中的方位角α(＝iδ)；在多通道双目视觉传感器立体视觉测距中，两环形传感器以各自阵列中最强信号方向作为目标方向，确定各自方位角，实现三角测距；(3)基于双目测距原理，实现两环形传感器在大视场范围内对与传感器排列垂直面内的目标测距。其中，步骤(2)的具体步骤为：(2-1)相邻夹角的不均匀性导致方位角的不准确性，环形传感器中各子传感器的安装及自身视角会导致相邻夹角的不均匀性，需要通过阵列传感器的视轴标定方法来标定；(2-2)由于目标位置的任意性，不能简单地以某子传感器视轴方向代表目标方位角，存在如下情况：第I种情况，目标位于编号为K的子传感器的视轴方向上，采用对应子传感器的视轴方向表征目标方位角；第II种情况，目标位于编号K与K+1传感器间靠近编号为K的传感器视轴的一侧，采用其中某一个传感器的视角方向来表征目标方位角，会导致目标方位角至少存在的角度误差。其中，步骤(2)中建立基于最大值法、加权平均法、多项式拟合法及高斯拟合法的信号最强目标方位角确定法，标定环形传感器中各子传感器视轴方向，具体为：(a)最大值法最大值法是比较t时刻环形传感器阵列中各子传感器信号间的大小，以最大信号值的子传感器的视轴方向表示目标所在环形传感器中的方位角，如式(2)所示：其中，Si(t)为编号为i的子传感器t时刻输出的信号值(i，j＝1,2,3……N)；为目标在环形传感器视觉系统中的方位角；δi、δj分别是编号为i或j的子传感器视轴方向；(b)加权平均法加权平均法将离散观测值细分，获得信号的趋势峰值，当目标峰值趋于整体信号对称中心或信号能量集中于峰值附件时，寻峰准确度高；如式(3)所示：其中，Si为编号为i的子传感器某时刻输出的信号值，δi为第i号子传感器的视轴方向；(c)最小二乘拟合根据采集信号的分布特性，采取最小二乘来近似获取阵列离散信号曲线分布函数，通过实验获得的函数S＝f(δ)在n个点δ1,δ2,δ3……δn位置的传感器信号值为S1,S2,S3……Sn，要获得一个近似曲线表达式，求解该离散信号分布曲线的峰值，获取目标在环形传感器中的目标方位角，主要有多项式拟合与高斯分布拟合；(c-1)多项式拟合法设信号输出观测值的多项式拟合模型为：其中，m拟合多项式最大阶数，n+1为观测值总量；根据最小二乘原理，使得观测值到拟合曲线的距离平方和最小：基于已有观测值，将公式(5)转换为求解I＝I(a0,a1,…,am)的极值问题，由此可得：将观测值代入式(6)，可得：令：根据模型唯一解，可得：P＝(ZTZ)-1ZTM(8)；由此获得Q函数表达式，并通过一阶导数Q’＝0获得峰值对应角度大小；(c-2)高斯拟合法高斯拟合法是基于高斯正态函数的拟合，以t时刻为例，环形传感器各通道同步采用的目标信号分别为i＝1,2,3…N，其中i表示传感器序号，服从高斯分布；其中，表示传感器i在t1时刻采集到目标的光强信号值，δi表示传感器i在环形分布结构中的角度(规定0度位置与笛卡尔坐标X轴方向同向，角度0～360°逆时针方向旋转)；构造信号输出观测值的高斯拟合模板函数：其中，a、b、c为待定系数；且a为传感器阵列所检测到信号的高斯曲线峰值，b为峰值位置对应的角度值，c为半宽度信息；对式(9)两边取自然对数，优化为：式中：将实验离散信号数据带入公式(10)，得：令：则，根据最小二本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)建立基于目标方向检测的仿复眼快速测距模型/n建立多通道视觉传感器双目测距装置，由两个环形视觉传感器组成，每个环形传感器由N个子传感器呈夹角δ的环形排列而成，建立直角坐标系，原点位于两个环形传感器的中心点O

【技术特征摘要】
1.一种仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)建立基于目标方向检测的仿复眼快速测距模型
建立多通道视觉传感器双目测距装置，由两个环形视觉传感器组成，每个环形传感器由N个子传感器呈夹角δ的环形排列而成，建立直角坐标系，原点位于两个环形传感器的中心点O1和O2中间，两个中心点O1和O2之间的连线为基线、间距为2a，坐标系中的一点P可由经过O1、O2的中心方位角分别为α、β的两直线的交点表示；当要检测坐标系空间内某一点P的位置时，由于基线已知，仅需获取两环形传感器的方位角α、β，结合三角测距法可获得P点的空间位置，建立基于目标方向检测的仿复眼快速测距模型如式(1)：









(2)确定基于环形传感器目标信号匹配测距模型的方位角，实现三角测距
步骤(1)中的环形传感器由等夹角δ环形分布的N个子传感器组成，δ为两相邻子传感器视轴中心线间的角度，在环形传感器视野范围内有一目标点P，将各子传感器t时刻采集的目标信号沿环形传感器视轴分布，目标处于信号最强烈的子传感器视轴方向，以信号最强原则确定目标方位角，即环形传感器中显示该目标信号最强的子传感器的视轴方向作为目标在该传感器中的方位角α(＝iδ)；在多通道双目视觉传感器立体视觉测距中，两环形传感器以各自阵列中最强信号方向作为目标方向，确定各自方位角，实现三角测距；
(3)基于双目测距原理，实现两环形传感器在大视场范围内对与传感器排列垂直面内的目标测距。


2.根据权利要求1所述的仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距法，其特征在于，步骤(2)的具体步骤为：
(2-1)相邻夹角的不均匀性导致方位角的不准确性，环形传感器中各子传感器的安装及自身视角会导致相邻夹角的不均匀性，需要通过阵列传感器的视轴标定方法来标定；
(2-2)由于目标位置的任意性，不能简单地以某子传感器视轴方向代表目标方位角，存在如下情况：第I种情况，目标位于编号为K的子传感器的视轴方向上，采用对应子传感器的视轴方向表征目标方位角；第II种情况，目标位于编号K与K+1传感器间靠近编号为K的传感器视轴的一侧，采用其中某一个传感器的视角方向来表征目标方位角，会导致目标方位角至少存在的角度误差。


3.根据权利要求1或2所述的仿昆虫复眼立体视觉的多通道视觉测距法，其特征在于，步骤(2)中建立基于最大值法、加权平均法、多项式拟合法及高斯拟合法的信号最强目标方位角确定法，标定环形传感器中各子传感器视轴方向，具体为：
(a)最大值法
最大值法是比较t时刻环形传感器阵列中各子传感器信号间的大小，以最大信号值的子传感器的视轴方向表示目标所在环形传感器中的方位角，如式(2)所示：



其中，Si(t)为编号为i的子传感器t时刻输出的信号值(i，j＝1,2,3……N)；为目标在环形传感器视觉系统中的方位角；δi、δj分别是编号为i或j的子传感器视轴方向；
(b)加权平均法
加权平均法将离散观测值细分，获得信号的趋势峰值，当目标峰值趋于整体信号对称中心或信号能量集中于峰值附件时，寻峰准确度高；如式(3)所示：



其中，Si为编号为i的子传感器某时刻输出的信号值，δi为第i号子传感器的视轴方向；
(c)最小二乘拟合
根据采集信号的分布特性，采取最小二乘来近似获取阵列离散信号曲线分布函数，通过实验获得的函数S＝f(δ)在n个点δ1,δ2,δ3……δn位置的传感器信号值为S1,S2,S3……Sn，要获得一个近似曲线表达式，求解该离散信号分布曲线的峰值，获取目标在环形传感器中的目标方位角，主要有多项式拟合与高斯分布拟合；
(c-1)多项式拟合法
设信号输出观测值的多项式拟合模型为：



其中，m拟合多项式最大阶数，n+1为观测值总量；
根据最小二乘原理，使得观测值到拟合曲线的距离平方和最小：



基于已有观测值，将公式(5)转换为求解I＝I(a0,a1,…,am)的极值问题，由此可得：



将观测值代入式(6)，可得：



令：



根据模型唯一解，可得：
P＝(ZTZ)-1ZTM(8)；
由此获得Q函数表达式，并通过一阶导数Q’＝0获得峰值对应角度大小；
(c-2)高斯拟合法
高斯拟合法是基于高斯正态函数的拟合，以t时刻为例，环形传感器各通道同步采用的目标信号分别为其中i表示传感器序号，服从高斯分布；其中，表示传感器i在t1时刻采集到目标的光强信号值，δi表示传感器i在环形分布结构中的角度；构造信号输出观测值的高斯拟合模板函数：

【专利技术属性】
技术研发人员：邢强，高文静，顾俊，杨预立，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32