双目视觉区域目标的深度信息提取及剖面分析系统及方法
【技术领域】
[0001]本发明属于运动控制领域，涉及一种双目视觉区域目标的深度信息提取及剖面分析系统及方法。
【背景技术】
[0002]目前随着科技的发展，人工智能的不断进步各种各样的能自主行走的智能车的应用已经在各个领域中，如农业采摘机器人、外太空探索机器人、排爆机器人等，它们的行走的路面环境往往比较复杂为非结构化道路，为了能使智能移动机器人能在复杂的路面环境中行走必须预先获取路面的环境信息:路面粗糙度(路面的突起、凹陷)、坡度信息等。只有充分获取路面的行走信息才能对智能移动机器人进行最佳行走路径规划、对行走的位姿进行预估计，从而使其能更加安全平稳的行走。
[0003]目前对复杂的非结构化道路路面进行分析的方法，特别是对路面的粗糙度和剖面同时进行预测分析的技术较少。主要分为接触式和非接触式测量方法。接触式测量的方式主要有多轮测平车、拖车式颠簸累积仪、递推式的路面计等通过仪器部分机构直接接触地面来检测路面，这主要用在结构化道路上；非接触式的有主要有车载式颠簸累积仪，基于惯性基准的轴头加速度测量方法、基于惯性基准的激光位移传感器与加速度传感器配合使用的激光断面仪、沿车辆纵向一列分布多个加速度传感器的惯性测量方法等，其中推广使用较多的是激光断面仪测量方法，同样这些方式主要适用于结构化道路的测量。此外激光扫描雷达也能很好的获取路面信息，其能很好用于结构化道路也能适用于复杂的非结构行走路面检测。目前比较常见的还有用机器视觉对周围地形行走信息的获取，其主要用于障碍物检测，或者三维地形重建很少用于地面地形的剖面分析。
[0004]但现有技术中接触式和非接触式主要用于结构化道路上，而对于较复杂的非结构化道路或者野外路面测量则不相适应，其无法使智能移动机器人实时获取行走前方的路况信息，只能根据已测数据进行统计分析，由于非结构化路面行走环境复杂多变很难用现有数据区分析即将通过的区域路面；而激光扫面雷达虽然能用于不同的路面环境检测则其主要用于路面的障碍物检测对于地面的粗糙度和路面的坡度分析则乏力，而且设备较昂贵；现有的机器视觉对周围行走路面环境进行获取，既能适应于结构化道路，又能很好的应用于非结构化的复杂路面环境，但是目前的研宄主要侧重于障碍物检测，周围环境的三维重建，三维重建需要处理大量的数据，严重影响了智能移动机器人的行走效率很难满足其行走的实时性要求，如果能够有效地获取智能移动机器人行走区域的剖面信息，即可有效的提高智能移动机器人的行走效率，然而现有的技术中没有涉及到如何获取区域剖面信息的系统及方法。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种双目视觉区域目标的深度信息提取及剖面分析系统及方法，该系统及方法可以对待测区域的粗糙度进行检测，并获取待测区域的剖面信息。
[0006]为达到上述目的，本发明所述的双目视觉区域目标的深度信息提取及剖面分析系统包括左支架、右支架、第一驱动器、第二驱动器、第三驱动器、第四驱动器、第五驱动器、控制板、第一步进电机、第二步进电机、第三步进电机、第四步进电机、第五步进电机、旋转板、第一传动齿轮组、第二传动齿轮组、第三传动齿轮组、左旋转轴、右旋转轴、主轴电子指南针、左电子指南针、右电子指南针、左相机支架、右相机支架、左相机、右相机、左电子陀螺仪、右电子陀螺仪、支架板、主轴及底板，第三传动齿轮组由第一齿轮及第二齿轮组成，第一传动齿轮组由第三齿轮及第四齿轮组成，第二传动齿轮组由第五齿轮及第六齿轮组成；
[0007]所述左支架的下端及右支架的下端分别与底板的两端固定连接，左支架的上端及右支架的上端分别固定于支架板的底部，第三步进电机固定于支架板的底部，第三步进电机的输出轴穿过支架板，第一齿轮套接于第三步进电机的输出轴上，主轴的下端穿过支架板，主轴的上端穿过旋转板，第二齿轮套接于主轴上，且第二齿轮与第一齿轮相啮合，主轴电子指南针固定于主轴顶端，第二步进电机及第四步进电机固定于旋转板的底部，第二步进电机的输出轴及第三步进电机的输出轴均穿过所述旋转板，第三齿轮套接于第二步进电机的输出轴上，第五齿轮套接于第四步进电机的输出轴上，左旋转轴的下端及右旋转轴的下端均穿过旋转板，左旋转轴的上端与左相机支架的下端相连接，右旋转轴的上端与右相机支架的下端相连接，第四齿轮套接于左旋转轴上，且第四齿轮与第三齿轮相啮合，第六齿轮套接于右旋转轴上，且第六齿轮与第五齿轮相啮合，左相机支架及右相机支架均为L型结构，左电子指南针固定于左相机支架底部的上表面上，右电子指南针固定于右相机支架底部的上表面；第一步进电机固定于左相机支架上部的内侧，第一步进电机的输出轴穿过左相机支架上部的侧面后固定于第一 U型支架的底部，左相机固定于所述第一 U型支架内，左电子陀螺仪固定于第一 U型支架的上部，第五步进电机固定于右相机支架上部的内侧，第五步进电机的输出轴穿过右相机支架上部的侧面固定于第二 U型支架的底部，右相机固定于第二 U型支架的内，右电子陀螺仪固定于第二 U型支架的上部；
[0008]所述左相机的输出端及右相机的输出端与信息处理器的输入端相连接，图像信息处理器的输出端与控制板的输入端相连接，控制板的输出端与第一驱动器的输入端、第二驱动器的输入端、第三驱动器的输入端、第四驱动器的输入端及第五驱动器的输入端相连接，第一驱动器的输出端与第一步进电机的控制端相连接，第二驱动器的输出端与第二步进电机的控制端相连接，第三驱动器的输出端与第三步进电机的控制端相连接，第四驱动器的输出端与第四步进电机的控制端相连接，第五驱动器的输出端与第五步进电机的控制端相连接，左电子指南针的输出端、右电子指南针的输出端、左电子陀螺仪的输出端、右电子陀螺仪的输出端及主轴电子指南针的输出端均与信息处理器的输入端相连接。
[0009]所述左电子陀螺仪中心、左相机中心、左电子指南针中心及左旋转轴轴心位于同一直线上。
[0010]所述右电子陀螺仪中心、右相机中心、右电子指南针中心及右旋转轴轴心位于同一直线上。
[0011]所述控制板为基于STM32芯片的控制板。
[0012]所述控制板固定于左支架上；
[0013]所述第一驱动器、第二驱动器、第三驱动器、第四驱动器及第五驱动器固定于底板上。
[0014]本发明所述的基于双目视觉的多目标识别的剖面分析方法包括以下步骤:
[0015]I)先在待分析区域上预设行走轨迹线，再在预设的行走轨迹线上选取若干个待测点，并将第一个待测点记作待测目标；
[0016]2)左相机及右相机分别采集检测区域的图像信息，然后将所述图像信息转发至信息处理器中，信息处理器根据所述图像信息获取待测目标的位置信息，然后根据所述待测目标的位置信息获取待测目标相对于左相机的方位角及俯仰角、待测目标相对于右相机的方位角及俯仰角、以及待测目标相对于待测目标相对于左相机及右相机共同的朝向角度，同时产生第一驱动信号、第二驱动信号、第三驱动信号、第四驱动信号及第五驱动信号，并将所述第一驱动信号、第二驱动信号、第三驱动信号、第四驱动信号及第五驱动信号转发至控制板中，控制板分别根据所述第一驱动信号、第二驱动信号、第三驱动信号、第四驱动信号及第五驱动信号通过第一驱动器、第二驱动器、第三驱动器、第四驱动器及第五驱动器分别驱动第一步进电机、第二步进电机、第三步进电机、第四步进电机及第五步进电机工作，第一步进电机带动左相机在竖直方向上转动，第二步进电机通过第一传动齿轮组及左旋转轴带动左相机在水平方向上转动，第三步进电机通过第三传动齿轮组及主轴带动左相机及右相机在绕着主轴在水平方向上转动，第四步进电机通过第二传动齿轮组及右旋转轴带动右相机在水平方向上转动，第五步进电机带动右相机在竖直方向上转动；
[0017]同时，左电子指南针实时获取左相机的方位角信息，并将所述左相机的方位角信息转发至信息处理器中，信息处理器根据左相机的方位角信息判断左相机当前的方位角是否为待测目标相对于左相机的方位角，当左相机当前的方位角为待测目标相对于左相机的方位角时，则不再产生第二驱动信号，使第二步进电机停止工作；
[0018]左电子陀螺仪实时获取左相机的俯仰角信