本发明属于测量
技术领域：
，具体涉及一种基于全向环的三维全景扫描系统及方法。
背景技术：
：深度信息的获取是计算机视觉(computervision)领域一项重要的研究内容。现阶段，机器人通常使用激光雷达对未知空间进行深度感知，使用深度信息对场景进行理解，但是高昂的价格一直是阻碍激光雷达推广的一个重要因素。超声测距虽然比激光雷达便宜得多，但是在深度测量方面具有较差的方向性，无法精确对物体进行测量，存在单次拍摄无法完成360度大场景深度测量的难题。技术实现要素：针对现有技术的不足，本发明提出一种基于全向环的三维全景扫描系统及方法。一种基于全向环的三维全景扫描系统，包括全景摄像机、环带结构光发生装置、扫描仪固定架、360度旋转平台、pc机和微处理器；所述全景摄像机、环带结构光发生装置安装于扫描仪固定架上，所述扫描仪固定架固定于360度旋转平台上，所述全景摄像机的输出端连接pc机，所述360度旋转平台和环带结构光发生装置连接微处理器；所述全景摄像机，包括：双曲面反射镜和摄像机；所述摄像机设置于双曲面反射镜的对立面的焦点处，所述摄像机镜头与双曲面发射镜相对设置，所述摄像机与环带结构光发生装置的锥镜位于同一位置。所述360°旋转平台包括360°数字舵机和固定扫描仪的平台，360°数字舵机径向放置，转动时可将扫描仪旋转360°。采用所述的基于全向环的三维全景扫描系统的扫描方法，包括以下步骤：步骤1：通过微处理器控制360度旋转平台进行旋转，同时控制环带结构光发生装置形成激光扫描平面，并投影于全景摄像机中；步骤2：通过全景摄像机采集三维全景投影图像，并传送至pc机中；步骤3：通过pc机对三维全景投影图像进行换算，得到图像中环带结构光处的像素的空间坐标；步骤3.1：获取三维全景投影图像中的被测点pw在像素坐标系中对应的像素点pw(uw，vw)，确定双曲面反射镜焦点om和被测点pw的连线与环带结构光所在平面的夹角αw，其中，w＝1，2，...w，w为三维全景投影图像中像素点的总数，uw为像素坐标系中的像素点pw的x轴坐标，vw为像素坐标系中的像素点pw的y轴坐标；所述确定双曲面反射镜焦点om和被测点pw的连线与环带结构光所在平面的夹角αw的计算公式如下所示：其中，b为双曲面反射镜的短轴，c为双曲面反射镜的长轴，f为双曲面镜的焦距；步骤3.2：根据双曲面反射镜焦点om和被测点pw的连线与环带结构光所在平面的夹角αw确定像素坐标系中的像素点pw的测量深度dw；所述像素坐标系中的点pw的测量深度dw的计算公式如下所示：dw＝s·cotαw；其中，s为环带结构光发生装置的锥镜的原点与双曲面反射镜的焦点的距离；步骤3.3：根据像素坐标系中的像素点pw的测量深度dw确定像素坐标系中的像素点pw的空间坐标pw′(xw，yw，zw)；所述像素坐标系中的像素点pw的空间坐标pw′(xw，yw，zw)的计算公式如下所示：其中，xw为像素坐标系中的像素点pw的空间坐标的x轴坐标，yw为像素坐标系中的像素点pw的空间坐标的y轴坐标，zw为像素坐标系中的像素点pw的空间坐标的z轴坐标，为三维全景扫描系统yaw轴角度，ωw为三维全景扫描系统roll轴角度。步骤4：通过pc机将三维全景投影图像中像素点的空间坐标存储为pcd格式的云数据，并显示。本发明的有益效果：本发明提出一种基于全向环的三维全景扫描系统及方法，该方法利用折反射全景相机视场大的优点并结合环带激光，形成了主动视觉测量系统，解决了单次拍摄完成360度大场景深度测量的难题，而且有利于测量范围内精度的提高以及各组件参数的优化。使用本发明提出的深度感知设备进行深度测量，在机器人导航与避障、空间场景三维重建等方面均取得了较好的实验效果。附图说明图1为本发明具体实施方式中基于全向环的三维全景扫描系统的结构示意图；图2为本发明具体实施方式中全景摄像机的结构示意图；图3为本发明具体实施方式中采用基于全向环的三维全景扫描系统的扫描方法的流程图；图4为本发明具体实施方式中三维全景投影图像中的像素坐标系中的像素点的成像示意图；其中，(a)为像素点在图像坐标系中的成像示意图；(b)为双曲面反射镜的焦点与摄像机中图像传感器原点所在平面成像示意图；图5为本发明具体实施方式中双曲面反射镜的焦点与摄像机中图像传感器原点之间成像示意图图6为本发明具体实施方式中像素坐标系中的像素点pw的空间坐标pw′(xw，yw，zw)的示意图；其中，1-全景摄像机、2-环带结构光发生装置、3-扫描仪固定架、4-360度旋转平台双曲、1-1-面反射镜、1-2-摄像机，5-摄像机中图像传感器俯视图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。本发明提出一种基于全向环的三维全景扫描系统，即利用了主动视觉进行深度感知的优点，又利用了全景相机成像大视场的优点，在获取广视角采集的同时，还可以获得周围场景的深度信息，进而实现深度测量、替代激光雷达进行机器人导航与避障以及对空间场景进行三维重建，如图1所示，包括全景摄像机1、环带结构光发生装置2、扫描仪固定架3、360度旋转平台4、pc机和微处理器。所述全景摄像机1、环带结构光发生装置2安装于扫描仪固定架3上，所述扫描仪固定架3固定于360度旋转平台4上，所述全景摄像机1的输出端连接pc机，所述360度旋转平台4和环带结构光发生装置2连接微处理器。本实施方式中，扫描仪固定架3用于固定全景摄像机1、环带结构光发生装置2，从而保证激光投射平面平行于全景摄像机1的pcb表面以及相机平面平行于双曲面镜底面平面。本实施方式中，环带结构光发生装置2包括激光发射器和锥镜，激光发射器发射一束平行光，平行光照射在锥镜上，其中，使用45°表面光滑平整的金属锥镜上，保证激光在接触锥镜时发生90°反射，形成一个激光扫描平面。本实施方式中，所述全景摄像机1，如图2所示，包括：双曲面反射镜1-1和摄像机1-2。由于双曲面反射镜1-1具有单视点的优点，能够一次拍摄获取水平方向360°、垂直方向240°视野范围内场景的高清晰图像。所述摄像机1-2设置于双曲面反射镜1-1的对立面的焦点处，所述摄像机1-2镜头与双曲面发射镜相对设置，所述摄像机1-2与环带结构光发生装置2的锥镜位于同一位置。所述360°旋转平台包括360°数字舵机和固定扫描仪的平台，360°数字舵机径向放置，转动时可将扫描仪旋转360°。所述微处理器使用了stm32微处理器，搭配usb转串口芯片cp2102来控制整个测量过程的数据通信、io高速中断以及舵机的旋转。本实施方式中，采用基于全向环的三维全景扫描系统的扫描方法，如图3所示，包括以下步骤：步骤1：通过微处理器控制360度旋转平台进行旋转，同时控制环带结构光发生装置形成激光扫描平面，并投影于全景摄像机中。步骤2：通过全景摄像机采集三维全景投影图像，并传送至pc机中。步骤3：通过pc机对三维全景投影图像进行换算，得到图像中环带结构光处的像素的空间坐标。步骤3.1：获取三维全景投影图像中的被测点pw在像素坐标系中对应的像素点pw(uw，vw)，确定双曲面反射镜焦点om和被测点pw的连线与环带结构光所在平面的夹角αw，其中，w＝1，2，...w，w为三维全景投影图像中像素点的总数，uw为像素坐标系中的像素点pw的x轴坐标，vw为像素坐标系中的像素点pw的y轴坐标，如图4、图5所示，图中，om为双曲面反射镜的焦点，oc为摄像机中图像传感器原点，h表示图像的行像素，w表示图像的列像素，空间中的像素点p1、p2、p3在激光平面不同深度处，测量深度分别为d1、d2、d3，α1、α2、α3为像素点p1、p2、p3到双曲面焦距与环带结构光所在平面的夹角。所述确定双曲面反射镜焦点om和被测点pw的连线与环带结构光所在平面的夹角αw的计算公式如式(1)所示：其中，b为双曲面反射镜的短轴，c为双曲面反射镜的长轴，f为摄像机的焦距。θw为像平面中像素坐标系中的点pw(uw，vw)与原点所在直线和像平面坐标轴x轴的夹角。步骤3.2：根据双曲面反射镜焦点om和被测点pw的连线与环带结构光所在平面的夹角αw确定像素坐标系中的像素点pw的测量深度dw。所述像素坐标系中的点pw的测量深度dw的计算公式如式(2)所示：dw＝s·cotαw(2)其中，s为环带结构光发生装置的锥镜的原点与双曲面反射镜的焦点的距离。本实施方式中，得到的像素坐标系中的像素点pw的测量深度dw与实际深度的比较结果如表1所示。表1像素坐标系中的像素点pw的测量深度dw与实际深度的比较结果实际深度/mm测量深度/mm测量误差/mm530530.3100.310540539.1210.121550550.2120.212560560.0230.023570569.6300.630580580.4010.401590590.3650.365步骤3.3：根据像素坐标系中的像素点pw的测量深度dw确定像素坐标系中的像素点pw的空间坐标pw′(xw，vw，zw)，如图6所示。所述像素坐标系中的像素点pw的空间坐标pw′(xw，yw，zw)的计算公式如式(3)-(5)所不：其中，xw为像素坐标系中的像素点pw的空间坐标的x轴坐标，yw为像素坐标系中的像素点pw的空间坐标的y轴坐标，zw为像素坐标系中的像素点pw的空间坐标的z轴坐标，为三维全景扫描系统yaw轴角度，ωw为三维全景扫描系统roll轴角度。步骤4：通过pc机将三维全景投影图像中像素点的空间坐标存储为pcd格式的云数据，并显示。当前第1页12