一种被动式标记点的空间定位装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种被动式标记点的空间定位装置和方法，涉及光学定位技术领域。方法包括：创建数据集，训练出分类识别模型；获取三个相机的红外图像和非红外图像；获取第一相机与第三相机的帧差图像，分割出候选标记点，对标记点进行粗提取；利用分类识别模型提取第二红外图像中所有干扰源的几何中心，以删除干扰源，得到待匹配的第一红外图像和第三红外图像；通过立体匹配，得到标记小球的匹配点对，并进行验证。本发明专利技术实施例能够有效降低干扰光源和镜面反射对系统造成的影响，极大提高系统定位的准确性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种被动式标记点的空间定位装置和方法
本专利技术实施例涉及光学定位
，具体涉及一种被动式标记点的空间定位装置和方法。
技术介绍
三维空间定位技术是许多工业应用的基础，如机器人导航、光学测量、运动捕捉等。随着空间定位技术的不断发展，市场上涌现了很多优秀的空间定位解决方案，如蓝牙定位、电磁定位、光学定位等。其中基于红外光的光学定位技术因其定位精度高、抗干扰能力强等特点而被广泛的研究和应用，最具有代表性的产品有OptiTrack公司的光学定位摄像头，类似方案在需要定位的空间中架设多个带有红外截止滤光片的相机，并在被跟踪物体上安置红外反光小球，通过捕捉红外反光小球的位置进而对待跟踪物体进行准确定位。综合分析现有的红外光学定位系统后发现，尽管红外成像下很多可见光的干扰可以被较好的去除，但是仍然存在一些诸如干扰光源、镜面反射的问题，这些干扰光源和镜面反射的显著特点是能量高、混淆性强，它们在图像上投射出的光斑往往与需要定位的红外反射小球在图像上形成的光斑具有相似的形状外观，目前的红外系统还不能解决干扰光源、镜面反射的问题，这给当前的红外光学定位系统带来了很大的挑战，降低了系统的定位稳定性，也限制了红外光学定位系统的应用前景。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种被动式标记点的空间定位装置和方法，用以解决现有红外光学定位系统不能处理干扰光源和镜面反射对系统定位稳定性影响的问题。为实现上述目的，本专利技术实施例主要提供如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供一种被动式标记点的空间定位装置，所述装置包括：计算机、微控制器、第一相机、第二相机和第三相机，所述计算机用于接收第一相机、第二相机和第三相机采集的图像数据，并向微控制器发送动作指令；所述微控制器用于触发第一相机、第二相机和第三相机工作，以及控制红外LED阵列的开闭，所述红外LED阵列设置于第一相机和第三相机的外围；其中，所述第一相机和第三相机的镜头设置有红外截止滤光片。第二方面，本专利技术实施例提供一种被动式标记点的空间定位方法，所述方法包括：创建数据集，利用所述数据集训练出分类识别模型；获取第一相机、第二相机和第三相机的红外图像和非红外图像；包括第一红外图像、第二红外图像、第三红外图像、第一非红外图像、第二非红外图像和第三非红外图像；获取第一相机与第三相机的帧差图像，利用所述帧差图像分割出第一红外图像和第三红外图像中的候选标记点，对标记点进行粗提取；利用分类识别模型提取第二红外图像中所有干扰源的几何中心，并将第二红外图像分别与第一红外图像和第三红外图像进行立体匹配，得到第一红外图像和第三红外图像中的干扰源中心点，并删除，得到待匹配的第一红外图像和第三红外图像；对待匹配的第一红外图像和第三红外图像进行立体匹配，得到标记小球的匹配点对，并进行验证。进一步地，创建数据集，利用所述数据集训练出分类识别模型，具体包括：在红外LED阵列开启的状态下，利用第二相机获取只存在干扰光源和镜面反射的第二相机拍摄的干扰数据集，和只存在被动式反光标记小球的无干扰数据集；对干扰数据集中的干扰源和无干扰数据集中的标记小球进行标注，构建出训练数据集、验证数据集和测试数据集；根据所述训练数据集、验证数据集和测试数据集对网络模型进行训练和测试，直至得出能够识别干扰源和标记小球的分类识别模型。进一步地，利用所述帧差图像分割出第一相机图像和第三相机图像中的候选标记点，具体包括：将第一红外图像和第一非红外图像中对应像素的值作差，得到第一相机的帧差图像，同理，得到第三相机的帧差图像；若差值大于设定阈值，则赋予帧差图像中对应像素的像素值为1，反之，像素值为0；将帧差图像中像素值为1的标记点作为候选标记点。进一步地，所述对标记点进行粗提取，具体包括：利用图像分割算法得到第一相机和第三相机的帧差图像中所有像素值为1的连通区域；计算出每个连通区域的几何中心以及区域的圆形度；删除不满足圆形度设定阈值的候选标记点，得到经过粗提取的第一红外图像和第三红外图像。进一步地，得到所述第一红外图像和第三红外图像中的干扰源中心点，具体包括：将第二红外图像输入分类识别模型进行训练，提取出干扰源中心点；计算第二红外图像中每个干扰源中心点在第一红外图像和第三红外图像中的极线；利用极线集合约束获取第二红外图像中每个干扰源中心点在第一红外图像和第三红外图像中的干扰源匹配点；删除所述干扰源匹配点，得到待匹配的第一红外图像和第三红外图像。进一步地，所述将第二红外图像输入分类识别模型进行训练，提取出干扰源中心点，具体包括：利用分类识别模型提取出图像中第二红外图像中干扰源的建议框和评分，若某个干扰源的评分大于设定阈值，则认为对应建议框中包含了干扰源，则求出该干扰源的几何中心并保存，得到所有干扰源的几何中心集合。进一步地，所述得到标记小球的匹配点对，具体包括：获取第一相机和第三相机的内参和外参；计算待匹配的第一红外图像中每个连通区域中心点在待匹配的第三红外图像中的极线；利用极线集合约束获取待匹配的第一红外图像中每个标记点在待匹配的第三红外图像中的匹配点，并组成匹配点对；求出所有匹配点对相对应的空间点的三维坐标，并进行空间几何验证。第三方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于被处理器执行一种被动式标记点的空间定位方法。本专利技术实施例提供的技术方案至少具有如下优点：本专利技术实施例提供的一种被动式标记点的空间定位装置和方法，将可见光下的图像与红外图像结合以准确定位空间中的被动式标记点，首先通过改变红外条件获取多种情况下的图像样本来训练出分类识别模型，然后通过计算第一相机和第三相机的帧差图像，来对标记点进行粗提取，再对干扰源中心点进行计算，以排除干扰源，得到待匹配的第一红外图像和第三红外图像，再进行标记点立体匹配，得到匹配点对，并验证匹配点对的准确性，能够有效降低干扰光源和镜面反射对系统造成的影响，极大提高系统定位的准确性和稳定性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种被动式标记点的空间定位方法的流程图。图2为本专利技术实施例提供的一种被动式标记点的空间定位装置的结构设置图。图中：计算机01、第一相机02、第二相机03、第三相机04、红外LED阵列05、微控制器06。具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效。以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。现有的光学定位技术有被动式光学动作捕捉系统，也称反射式光学动作捕捉系统，其Marker点通常是一种高亮回归式反光球，粘贴于人体各主要关节部位，由动作捕本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种被动式标记点的空间定位装置，其特征在于，所述装置包括：计算机、微控制器、第一相机、第二相机和第三相机，/n所述计算机用于接收第一相机、第二相机和第三相机采集的图像数据，并向微控制器发送动作指令；/n所述微控制器用于触发第一相机、第二相机和第三相机工作，以及控制红外LED阵列的开闭，所述红外LED阵列设置于第一相机和第三相机的外围；/n其中，所述第一相机和第三相机的镜头设置有红外截止滤光片。/n

【技术特征摘要】
1.一种被动式标记点的空间定位装置，其特征在于，所述装置包括：计算机、微控制器、第一相机、第二相机和第三相机，
所述计算机用于接收第一相机、第二相机和第三相机采集的图像数据，并向微控制器发送动作指令；
所述微控制器用于触发第一相机、第二相机和第三相机工作，以及控制红外LED阵列的开闭，所述红外LED阵列设置于第一相机和第三相机的外围；
其中，所述第一相机和第三相机的镜头设置有红外截止滤光片。


2.一种被动式标记点的空间定位方法，其特征在于，所述方法包括：
创建数据集，利用所述数据集训练出分类识别模型；
获取第一相机、第二相机和第三相机的红外图像和非红外图像；包括第一红外图像、第二红外图像、第三红外图像、第一非红外图像、第二非红外图像和第三非红外图像；
获取第一相机与第三相机的帧差图像，利用所述帧差图像分割出第一红外图像和第三红外图像中的候选标记点，对标记点进行粗提取；
利用分类识别模型提取第二红外图像中所有干扰源的几何中心，并将第二红外图像分别与第一红外图像和第三红外图像进行立体匹配，得到第一红外图像和第三红外图像中的干扰源中心点，并删除，得到待匹配的第一红外图像和第三红外图像；
对待匹配的第一红外图像和第三红外图像进行立体匹配，得到标记小球的匹配点对，并进行验证。


3.如权利要求2所述的一种被动式标记点的空间定位方法，其特征在于，创建数据集，利用所述数据集训练出分类识别模型，具体包括：
在红外LED阵列开启的状态下，利用第二相机获取只存在干扰光源和镜面反射的第二相机拍摄的干扰数据集，和只存在被动式反光标记小球的无干扰数据集；
对干扰数据集中的干扰源和无干扰数据集中的标记小球进行标注，构建出训练数据集、验证数据集和测试数据集；
根据所述训练数据集、验证数据集和测试数据集对网络模型进行训练和测试，直至得出能够识别干扰源和标记小球的分类识别模型。


4.如权利要求2所述的一种被动式标记点的空间定位方法，其特征在于，利用所述帧差图像分割出第一相机图像和第三相机图像中的候选标记点，具体包括：
将第一红外图像和第一非红外图像中对应像素的值作差，得到第一相机的帧差图像，同理，得到第三相机的帧差...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘威，张新，邵航，黄海亮，
申请(专利权)人：浙江未来技术研究院嘉兴，
类型：发明
国别省市：浙江;33