专利名称：集控式足球机器人视觉系统标定方法
技术领域：
本发明涉及计算机视觉检测技术领域，尤其涉及一种集控式足球机器人视觉系统标定方法。
背景技术：
机器人足球是由加拿大大不列颠哥伦比亚大学教授Alan Mackworth在1992年的一次国际人工智能会议上首次提出的，他在论文“On Seeing Robots”中提出具有视觉和决策能力的机器人追逐足球的概念，目的是通过机器人足球比赛，为人工智能和智能机器人学科的发展提供一个具有标志性和挑战性的课题。此想法一经提出，便得到了各国科学家的普遍赞同和积极响应，国际上许多著名的研究机构和组织开始开展研究，将其付诸实现并不断推动其发展。其后，在东京的关于“人工智能领域的严重挑战”学术研讨会上，学者们认真讨论了开展机器人足球比赛对于发展科学技术的意义，认为在众多挑战性课题中让机器人踢足球是机器人与人工智能领域最具挑战性的研究课题。目前，足球机器人系统已成为一个研究热点，究其原因，主要是由于足球机器人系统涉及图像处理与目标跟踪，多智能体协调控制，无线通信，机械结构设计以及机电控制等诸多技术于一体，机器人足球同时又提供了一个标准平台，使得研究人员能够利用各种技术，获得更好的解决方案，从而又反过来促进各个领域的发展，这也就是开展机器人足球研究的深远意义，也是机器人足球研究的魅力所在。集控式足球机器人系统主要由视觉子系统、决策子系统、通信子系统和机器人本体子系统四部分组成，其工作原理是视觉子系统获取场上目标体的位姿信息，提供给决策子系统进行判断、决策，规划每个机器人的运动轨迹，形成每个机器人的动作指令，并通过无线通信子系统将动作指令发送给每个机器人，机器人接受、执行指令，实现各种动作，上述四个子系统不断循环往复执行，便构成了实时运行的集控式足球机器人系统。集控式足球机器人视觉系统采用集中视觉方式，即通过固定在场地上方的摄像头获取整个场地图像，并进行图像处理和目标识别，获取目标在图像中的位置信息，为决策提供依据。视觉系统进过图像处理获取的位置信息是以图像像素为单位，而决策系统需要的是真实世界坐标值(以场地左下角为坐标原点，以向上为Y轴正向，以向右为X轴正向)，因此视觉系统获取的位置信息应转换为决策系统定义坐标系下的真实坐标值。通过视觉系统标定，可预先建立图像像素坐标到场地世界坐标的映射关系，此映射关系以二维数组的形式存在并以文件的形式存储，在程序启动时可手动或自动加载含有映射关系的标定文件。对于集控式足球机器人视觉系统，其特点是拍摄物距短，视场大，需要使用短焦距广角镜头，因此获取的场地原始图像大多存在较为严重的桶形畸变。因此视觉系统标定首先要完成对畸变图像的校正处理，然后再根据场地实际尺寸和其在图像中所占像素长度的比例关系建立图像像素坐标和场地世界坐标的转换关系，其中畸变图像校正的具体方法有分段线性校正、改进的分段校正和高次多项式校正。下面分别介绍一下这几种方法的原理。
(一 )分段线性校正所谓分段线性校正就是将非线性的变形近似为线性的变形进行处理，并根据场地上不同的变形情况分区处理。原始场地图像在四个角上的变形情况是不尽相同的，所以以场地横向和纵向中心线将场地分为四个区域进行校正处理。设标准场地四个角点的理想坐标为(Xi，Yi), i = 1，2，3，4，畸变后对应的坐标为 (Xi' ,Ii' )，i = 1，2，3，4，则畸变值为
权利要求
1.一种集控式足球机器人视觉系统标定方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤(1)、利用系统场地作为标定模板，利用场地上的某些标志点作为标定参考点，获取场地的原始图像，并获取标定参考点的像素坐标和世界坐标；(2)、根据集控式足球机器人视觉系统特点，建立摄像机成像模型，利用所述标定参考点的像素坐标和世界坐标，分别获取摄像机的内外参数，并对相关参数进行优化；(3)、利用所述已获取的摄像机的内外参数，建立原始场地图像像素坐标至不同高度平面对应的世界坐标的转换模型；(4)、根据场地上不同目标体的高度，将高度值代入转换模型，获取不同目标体高度所在平面对应的世界坐标和图像像素坐标映射关系，最终以文件的形式进行存储。
2.根据权利要求1所述的集控式足球机器人视觉系统标定方法，其特征在于，所述步骤(1)中获取标定参考点的像素坐标的步骤包括(1)、获取待标定场地的原始图像，并选取近似均勻分在场地上的十六个已知世界坐标的标志点作为标定参考点，所述已知世界坐标的标志点为场地的角点、各种标志线之间或标志线与场地边界的交点及特殊位置点等；(2)、对所述每个标定参考点的局部图像进行放大显示，根据放大图像，人工手动获取每个标定参考点的像素坐标，该像素坐标不需借助任何工具、算法进行精确求解。
3.根据权利要求1所述的集控式足球机器人视觉系统标定方法，其特征在于，所述步骤(2 )中建立摄像机成像模型时，世界坐标系至摄像机坐标系的旋转变换矩阵采用欧拉角近似表示，所述的欧拉角近似表示是根据成像平面与标定平面近似平行的特点，X方向和Y 方向的欧拉角近似为0，其余弦值近似为1，正弦值近似为0或其本身值。
4.根据权利要求1所述的集控式足球机器人视觉系统标定方法，其特征在于，所述步骤(2)中获取摄像机的内外参数的步骤包括(1)、根据摄像机成像模型和RAC，所述RAC为径向约束条件，确定所需标定的外参数包括旋转矩阵的三个欧拉角和平移矩阵的三个平移量，内参数包括焦距、径向畸变系数、摄像机水平不确定比例因子和光轴与CCD成像平面的交点在图像坐标系中的像素坐标；(2)、取图像中心像素点坐标作为原点在图像坐标系中的初始坐标值，摄像机水平不确定比例因子初始值为1 ；(3)、根据摄像机成像模型和RAC，建立关于Z方向的欧拉角和X、Y方向的平移量三个参数的超静定线性方程组，根据标定参考点的像素坐标和世界坐标，采用最小二乘法进行求解；(4)、根据摄像机成像模型和RAC，建立超静定线性方程组，利用方程组的解获取摄像机水平不确定比例因子的值；(5)、利用小孔成像原理，建立有效焦距的求解模型，根据场地尺寸、CCD尺寸及摄像机与场地的距离，利用相似三角形原理，获取有效焦距的初值；(6 )、根据摄像机成像模型和RAC，建立关于X、Y方向的欧拉角、Z方向的平移量及径向畸变系数四个参数的超静定线性方程组，根据标定参考点的像素坐标和世界坐标，采用最小二乘法进行求解；(7 )、采用LM算法对上述求取的摄像机内外参数进行优化获取精确值。
5.根据权利要求4所述的集控式足球机器人视觉系统标定方法，其特征在于，所述步骤(7)中采用LM算法进行参数优化的步骤包括(1)、确定需要优化的参数为所有参数，建立以标定参考点像素坐标转换为CCD成像平面的坐标值和标定参考点世界坐标经标定模型转换到CXD成像平面上的坐标值的误差平方和为优化模型函数，所述标定模型为包含摄像机内外参数的成像模型；(2)、令摄像机水平不确定比例因子初值为1，利用建立模型，优化焦距、径向畸变系数和Z向平移量三个参数；(3)、由于图像中心不可能和成像平面原点完全重合，利用模型，优化焦距、径向畸变系数、Z向平移量和成像平面原点的像素坐标；(4)、根据径向畸变系数及水平比例因子，重新计算标定参考点在成像平面坐标系下的坐标值，再次优化焦距、径向畸变系数、Z向平移量和成像平面原点的像素坐标；(5)、保持成像平面原点的像素坐标不变，利用模型，优化其余九个参数； (6 )、利用模型，优化所有十一个参数。
6.根据权利要求1所述的集控式足球机器人视觉系统标定方法，其特征在于，所述步骤(4)中标定结果以文件形式存储是指，对原始场地图像每个像素点坐标转换到目标体高度所在平面的世界坐标后，得到的映射关系以二维数组的形式进行存储，便于目标体出现在场地任何位置时，都可通过查表快速得到其世界坐标，将所述二维数组以计算机文件形式进行存储，便于程序运行时自动加载。
全文摘要
本发明涉及计算机视觉检测技术领域，尤其涉及一种集控式足球机器人视觉系统标定方法，所述方法包摄像机的内外参数，建立原始场地图像像素坐标至不同高度平括利用系统场地作为标定模板，利用场地上的某些标志点作为标定参考点，并获取标定参考点的像素坐标和世界坐标；根据集控式足球机器人视觉系统特点，建立摄像机成像模型，利用所述标定参考点的像素坐标和世界坐标，分别获取摄像机的内外参数，并对相关参数进行优化；利用所述已获取的面对应的世界坐标的转换模型；本发明属于计算机视觉检测领域，可用于和集控式足球机器人视觉系统相类似的视觉检测系统的摄像机标定，且本方法简单易用、精度较高、不需要其他任何辅助标定装置。
文档编号G06T7/00GK102496160SQ20111041070
公开日2012年6月13日 申请日期2011年12月9日 优先权日2011年12月9日
发明者刘波, 周军, 廖华丽, 李奎 申请人:河海大学常州校区