Оценка дальности на основе монокулярного зрения и проприоцептивного движения
https://doi.org/10.17285/0869-7035.2016.24.4.098-111
Аннотация
В статье описывается метод комплексирования измерений монокулярной камеры, движения камеры, а также измерений одометров и инерциальных датчиков скорости. Движение камеры между последовательными изображениями создает базовую линию для расчета дальности путем триангуляции. Рекурсивный алгоритм оценивания основывается на расширенном фильтре Калмана. На точность оценивания глубины сильно влияют взаимная геометрия наблюдателя и ориентира, точность измерения параметров движения наблюдателя и линия визирования на ориентир. С помощью моделирования исследуется, как влияют на точность оценивания погрешности измерения линейной и угловой скорости, шум камеры и траектория наблюдателя. Из результатов этих исследований можно вывести требования к измерительной аппаратуре и сценариям наблюдения. При благоприятных условиях погрешность оценки дальности не превышает 2% от расстояния до ориентира.
Ключевые слова
Об авторах
П. Давидсон
Технологический университет г. Тампере.
Финляндия
Финляндия
Давидсон Павел, доктор наук, научный сотрудник.
Ю.-П. Раунио
Технологический университет г. Тампере.
Финляндия
Финляндия
Раунио Юкка-Пекка, доктор наук, научный сотрудник.
Р. Пише
Технологический университет г. Тампере.
Финляндия
Финляндия
Пише Роберт, профессор.
Список литературы
1. Lazaros N., Sirakoulis G.C. and Gasteratos A. Review of stereo vision algorithms: from software to hardware. International Journal of Optomechatronics. 2008. 2(4). P. 435–462.
2. Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge university press, 2003.
3. Vishnyakov B.V., Vizilter Y.V., Knyaz V.A., Malin I.K., Vygolov O.V., and Zheltov S.Y. Stereo sequences analysis for dynamic scene understanding in a driver assistance system // SPIE Optical Metrology. International Society for Optics and Photonics. 2015, June.
4. Kytö M., Nuutinen M., and Oittinen P. Method for measuring stereo camera depth accuracy based on stereoscopic vision // IS&T/SPIE Electronic Imaging. International Society for Optics and Photonics. 2011, January.
5. Beloglazov I.N. Accuracy of stereoscopic navigation system in flights above natural landscapes and urban land // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2010. 49.5. P. 802–810.
6. Gordon D.A. Static and dynamic visual fields in human space perception // JOSA. 1965. Vol. 55. No. 10. P. 1296–1302.
7. Gibson J.J. The ecological approach to visual perception. Psychology Press, 2013.
8. Regan D., Beverley K., and Cynader M. The visual perception of motion in depth // Scientific American, 1979.
9. Gibson J.J. The perception of the visual world. 1950.
10. Wexler M., Panerai F., Lamouret I., Droulez J. Self-motion and the perception of stationary objects // Nature. 2001. 409(6816). P. 85–88.
11. Longuet-Higgins H. C. and Prazdny K. The interpretation of a moving retinal image // Proceedings of the Royal Society of London. Series B. Biological Sciences. 1980. Vol. 208. No. 1173. P. 385–397.
12. Landy M.S. et al. Measurement and modeling of depth cue combination: in defense of weak fusion // Vision research. 1995. 35.3. P. 389–412.
13. Tkocz M. and Janschek K. Metric velocity and landmark distance estimation utilizing monocular camera images and I 14. Huster A. Relative position sensing by fusing monocular vision and inertial rate sensors. Ph.D. dissertation. Citeseer, 2003.
14. Huster A. and Rock S.M. Relative position estimation for manipulation tasks by fusing vision and inertial measurements // Proc. 11th International Conference on Advanced Robotics. Coimbra, Portugal. 2003, June 30 – July 3. Vol. 2. ICAR. P. 1562–1567.
15. Hammel S., Liu P., Hilliard E., and Gong K. Optimal observer motion for localization with bearing measurements // Computers & Mathematics with Applications. 1989. Vol. 18. No. 1. P. 171–180.
16. Oshman Y. and Davidson P. Optimization of observer trajectories for bearings only target localization // Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on. 1999. Vol. 35. No. 3. P. 892–902.
17. Harris C. and Stephens M. A combined corner and edge detector // Proc. of the 4th Alvey Vision Conference. 1988. P. 147–151.
18. Moravec H. Obstacle Avoidance and Navigation in the Real World by a Seeing Robot Rover // Tech Report CMU-RI-TR-3 Carnegie-Mellon University, Robotics Institute. 1980.
19. Shi J. and Tomasi C. Good Features to Track // Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. June 1994. P. 593–600.
20. Lucas B.D. and Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // Proc. of Imaging Understanding Workshop. 1981. P. 121–130.
21. Bouguet J.-Y. Pyramidal implantation of the Lucas-Kanade Feature Tracker Description of the algorithm. Intel Corporation, Microprocessor Research Labs, 1999.
Рецензия
Для цитирования:
Давидсон П., Раунио Ю., Пише Р. Оценка дальности на основе монокулярного зрения и проприоцептивного движения. Гироскопия и навигация. 2016;24(4):98-111. https://doi.org/10.17285/0869-7035.2016.24.4.098-111
For citation:
Davidson P. P., Raunio J., Piché R. Monocular vision based range estimation supported by proprioceptive motion. Giroskopiya i Navigatsiya. 2016;24(4):98-111. (In Russ.) https://doi.org/10.17285/0869-7035.2016.24.4.098-111
Просмотров:
63
JATS XML
Послать статью по эл. почте 