Гироскоп на основе монокулярной камеры
Аннотация
Представлен метод определения трехмерной ориентации монокулярной камеры с использованием точек схождения перспективы (ТСП), обнаруженных в последовательностях изображений. Устойчивое обнаружение ТСП в реальном времени осуществляется с использованием стандартного метода выделения сегментов линий (СЛ) и адаптивного алгоритма RANSAC. ТСП и соответствующие им направления, обнаруженные в последовательных кадрах, связываются друг с другом для построения последовательности кватернионов ориентации, которая обрабатывается расширенным фильтром Калмана. Экспериментами с мобильным телефоном показано, что точность предложенного метода сопоставима с точностями методов, использующих механические датчики движения потребительского класса точности.
Об авторах
В. Хуттунен
Технический университет (г. Тампере)
Финляндия
Финляндия
Хуттунен Вилли, студент
Р. Пише
Технический университет (г. Тампере)
Финляндия
Финляндия
Пише Роберт, доктор наук, профессор
Список литературы
1. M. Antone and S. Teller. Automatic recovery of relative camera rotations for urban scenes. In Proceedings of IEEE Conference of Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’00), pages 282-289, Hilton Head, SC, USA, 2000.
2. J. Burns, A. Hanson, and E. Riseman. Extracting straight lines. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8(4): 425-455, 1986.
3. B. Caprile and V. Torre. Using vanishing points for camera calibration. International Journal of Computer Vision, 4:127-140, 1990.
4. R. Cipolla and E. Boyer. 3D model acquisition from uncalibrated images. In Proceedings of the 1998 IAPR Workshop on Machine Vision Applications (MVA’98), pages 559-568, Chiba, Japan, 1998.
5. J. Diebel. Representing attitude: Euler angles, unit quaternions, and rotation vectors. Technical report, Stanford University, Palo Alto, CA, 2006.
6. R. Duda and P. Hart. Use of the Hough transformation to detect lines and curves in pictures. Communications of the ACM, 15:11-15, 1972.
7. M. Fischler and R. Bolles. Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM, 24(6):381-395, 1981.
8. A. Gallagher. Using vanishing points to correct camera rotation in images. In Proceedings of the Second Canadian Conference on Computer and Robot Vision (CRV’05), pages 460-467, Victoria, Canada, 2005.
9. R. Gioi, J. Jakubowicz, J. Morel, and G. Randall. LSD: A fast line segment detector with a false detection control. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 32(4):722-732, 2010.
10. R. Hartley and A. Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, New York, second edition, 2003.
11. B. He and Y. Li. Camera calibration from vanishing points in a vision system. Optics and Laser Technology, 40(3):555-561, 2008.
12. F. Heuvel. Vanishing point detection for architectural photogrammetry. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 32(5):652-659, 1998.
13. R. Horn and C. Johnson. Matrix Analysis. Cambridge University Press, 1985.
14. C. Kessler, C. Ascher, N. Frietsch, M. Weinmann, and G. Trommer. Vision-based attitude estimation for indoor navigation using vanishing points and lines. IEEE ION/PLANS 2010, pages 310-318, 2010.
15. G. Klein and T. Drummond. A single-frame visual gyroscope. In Proceedings of British Machine Vision Conference (BMVC’05), volume 2, pages 529-538, Oxford, 2005.
16. J. Košecká and W. Zhang. Video compass. In Proceedings of European Conference on Computer Vision (ECCV’02), pages 657-673, 2002.
17. Y. Lee, C. Nam, K. Lee, Y. Li, S. Yeon, and N. Doh. VPass. Algorithmic compass using vanishing points in indoor environments. In Proceedings of the 2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS’09), pages 936-941, St. Louis, MO, USA, 2009.
18. J. Lobo and J. Dias. Vision and inertial sensor cooperation using gravity as a vertical reference. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 25(12):1597-1608, 2003.
19. F. Mirzae. A Kalman filter-based algorithm for IMU-camera calibration: Observability analysis and performance evaluation. IEEE Transactions on Robotics, 24(5), 2005.
20. J. Montiel and A. Zisserman. Automated architectural acquisition from a camera undergoing a planar motion. In Proceedings of International Symposium on Virtual and Augmented Architecture (VAA’01), pages 207-218, Dublin, Ireland, 2001.
21. C. Rother. A new approach to vanishing point detection in architectural environments. Image and Vision Computing, 20(9-10):647-655, 2002.
22. S. Roumeliotis, A. Johnson, and J. Montgomery. Augmenting inertial navigation with image-based motion estimation. In Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA’02), pages 4326-4333, Washington D.C., USA, 2002.
23. Z. Zhang. Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations. In Proceedings of International Conference on Computer Vision (ICCV’99), pages 666-673, Corfu, Greece, 1999.
Рецензия
Для цитирования:
Хуттунен В., Пише Р. Гироскоп на основе монокулярной камеры. Гироскопия и навигация. 2012;20(2):69-81.
Просмотров:
12
JATS XML
Послать статью по эл. почте 