一种多靶标识别跟踪解算方法技术

本发明专利技术涉及一种多靶标识别跟踪解算方法，包括以下步骤：安装靶标，左右相机采集图像，定位靶标感兴趣区域；在靶标感兴趣区域内提取左右两个靶标的标志点；根据极线约束与单应性变换，匹配左右图像靶标点；记录本次跟踪识别得到的靶标标志点图像坐标；三坐标计量靶标点云Q，双目视觉重建靶标三维点云P，遍历点云P与点云Q，各自随机取出3点构成空间三角形，通过比较是否是全等三角形，实现点云P与点云Q对应点的匹配；根据重建点云与靶标点云对应结果，解算靶标的相对姿态矩阵。本发明专利技术可实现多个靶标的实时跟踪识别解算，定位精度高，提供了一种适用于多个靶标工作系统的靶标识别解算的新途径。

A tracking algorithm for multi target recognition

【技术实现步骤摘要】
一种多靶标识别跟踪解算方法
本专利技术涉及自动化装配领域，具体地说是一种多靶标识别跟踪解算方法。
技术介绍
在航空航天的对接装配项目中，都需要解算空间中对接目标的相对位姿，传递调节量至调节机构，实现自动化装配。转接靶标是通过转接结构与被测物体刚性连接，带有明确检测特征的靶标。转接靶标能够主动或者被动地提供空间中不同物体的相对位姿和相对运动信息，被广泛应用于航空航天的自动化对接装配系统，其中转接靶标的测量精度、实时性，测量系统的自动化程度，对于装配效率至关重要。上海大学的姚立洲等人在对接位置放置基准光学靶标，通过激光跟踪仪测量每个靶标点的实际位置，解算靶标相对位姿，由于激光跟踪仪每次测量只能获得一个靶标点的坐标，因此无法实现实时跟踪测量解算，且成本较高操作繁琐。北京航空航天大学的赵树磊等人提出使用基于TOF相机的识别在对接位置的转接靶标，解算相对姿态，但TOF相机获取的深度值存在边角畸变和精度偏移的问题，不适用于高精度三维重建场景。
技术实现思路
针对现有技术存在上述不足之处，本专利技术要解决的技术问题是提供一种多靶标识别跟踪本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多靶标识别跟踪解算方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：面向靶标的左、右相机分别采集含有靶标的左、右图像，在左、右图像上分别定位靶标的感兴趣区域；/nS2：分别在左、右图像的感兴趣区域内，提取靶标的标志点；/nS3：根据极线约束与单应性变换，匹配左、右图像中靶标的标志点坐标，得到匹配点对的集合，分割无序的匹配点对为对应于左、右图像的左靶标标志点匹配点对、对应于左、右图像的右靶标标志点匹配点对；/nS4：通过三坐标计量得到左、右靶标标志点三维点云分别为Q1、Q2，根据左、右靶标标志点匹配点，双目重建左、右靶标标志点三维点云分别为P1、P2，通过点云P1与点云Q1对应点、点云P2与点云...

【技术特征摘要】
1.一种多靶标识别跟踪解算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：面向靶标的左、右相机分别采集含有靶标的左、右图像，在左、右图像上分别定位靶标的感兴趣区域；
S2：分别在左、右图像的感兴趣区域内，提取靶标的标志点；
S3：根据极线约束与单应性变换，匹配左、右图像中靶标的标志点坐标，得到匹配点对的集合，分割无序的匹配点对为对应于左、右图像的左靶标标志点匹配点对、对应于左、右图像的右靶标标志点匹配点对；
S4：通过三坐标计量得到左、右靶标标志点三维点云分别为Q1、Q2，根据左、右靶标标志点匹配点，双目重建左、右靶标标志点三维点云分别为P1、P2，通过点云P1与点云Q1对应点、点云P2与点云Q2对应点的匹配，实现左、右靶标的双目重建三维点云与三坐标计量的三维点云的对应；
S5：根据左、右靶标的双目重建点云与三坐标计量的点云的对应结果，分别解算左、右靶标与相机的变换关系，从而得到左、右靶标的相对姿态矩阵。


2.根据权利要求1所述的一种多靶标识别跟踪解算方法，其特征在于，所述面向靶标的左、右相机分别采集含有靶标的左、右图像，在左、右图像上分别定位靶标的感兴趣区域，包括以下步骤：
设定搜索窗口的边长尺寸大于对应的靶标边长尺寸；
在搜索窗口内采用canny检测出所有椭圆，并采用最小二乘拟合椭圆中心坐标；统计搜索窗口内检测的椭圆个数，如果椭圆个数小于标志点个数N，则当前搜索窗口不包含靶标，搜索窗口移动设定步长，并返回在搜索窗口内采用canny检测出所有椭圆步骤；否则，判断椭圆的分布，并更新搜索窗口；
将更新后的搜索窗口分别遍历左、右图像，在左、右图像内对包含靶标的搜索窗口取并集，保留搜索窗口内容，其他区域像素灰度值全部置0，实现左、右图像内靶标的感兴趣区域的确定。


3.根据权利要求2所述的一种多靶标识别跟踪解算方法，其特征在于，所述靶标上有N个标志点，分布关系为：有一组共线的n1个点，两组共线的n2个点，其中共线n2个点与共线n1个点的公共点是靶标坐标原点O；n1>n2，且n1+n2+n2＝N；共线的n1个点所在直线与一条共线的n2个点所在直线垂直。


4.根据权利要求2所述的一种多靶标识别跟踪解算方法，其特征在于，所述判断椭圆的分布，并更新搜索窗口，包括以下步骤：
a.遍历搜索窗口内检测到的椭圆，统计在搜索窗口内的椭圆个数，如果椭圆个数小于N个，则当前搜索窗口不包含靶标板；如果不小于N个，执行b；
b.查找一组共线n1个点，即n1个点中所有相邻两个点间距、任意两个间距差小于阈值；如果不存在，则当前搜索窗口不包含靶标；若存在，执行c；
c.取共线n1个点的首尾点作为候选靶标坐标原点，搜索是否存在其他(n2-1)个点与候选靶标坐标原点共线，且与共线n1个点拟合的直线垂直；若不存在，则当前搜索窗口不包含靶标；若存在，则该候选靶标坐标原点为靶标坐标原点，执行d；
d.共线的n1个点形成的线段、其他(n2-1)个点与靶标坐标原点形成的线段，分别构成矩形的相邻两条边，相邻两条边的三个端点依次作为矩形的三个顶点A、O、B坐标，其中靶标坐标原点为O；获取矩形对角线交点C坐标，以及对角线AB的距离，得到矩形余下的顶点D的坐标，对ABOD的坐标进行行列排序，得到包含N个椭圆的包围矩形；将ABOD的坐标均沿对角线方向向外延伸设定像素距离，得到新顶点A1、B1、O1、D1，得到完全包含N个椭圆的包围矩形；执行e；
e.根据获得的包含N个椭圆即标志点的包围矩形，将当前搜索窗口尺寸更新为包围矩形尺寸。


5.根据权利要求1所述的一种多靶标识别跟踪解算方法，其特征在于，所述分别在左、右图像的感兴趣区域内，提取靶标的标志点，包括：
分别对左、右图像的靶标感兴趣区域进行以下处理：
1)采用Canny算子提取左、右图像的靶标感兴趣区域内的边缘；
2)求取满足如下条件的椭圆区域；
椭圆边缘L长度满足：Ldown≤L≤Lup，Ldown为阈值下限，Lup为阈值上限；椭圆长短半轴比满足：(a/b)≤raxis，raxis为长轴与短轴的比值阈值，其中，a为长半轴，b为短半轴；
椭圆圆度比满足：(Area/max∧2*pi)>rcircularity,rcircularity为椭圆圆度的比值阈值，其中Area为椭圆面积，max为圆心到椭圆边缘最大距离。

【专利技术属性】
技术研发人员：夏仁波，赵吉宾，赵亮，陈月玲，于彦凤，付生鹏，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21