亚博体彩app 高精度三维空间测量,定位和跟踪(第1部分)

日期:2021-02-26 05:02:58 浏览量: 109

本文分为两个部分,第一部分和第二部分,重点介绍基于计算机视觉的空间测量和定位技术,包括其应用领域和市场前景,比较常见的解决方案,并着重介绍原理和原理。单眼空间定位的困难。 AI技术在位置跟踪等方面的应用

一、行业需要高精度,低成本的三维空间测量和定位

随着智能家居,工业4. 0、计算机辅助医疗以及VR / AR的兴起,越来越多的场景需要高精度,低成本的三维空间测量和定位技术。

该技术有两种主要的应用场景:第一类是解决高精度测量对象的大小,方向和姿势的问题。该技术将用于需要高精度的工业,医疗和商业应用。特别地,第二类是在需要便利,速度和准确性的人机交互领域中提供具有成本效益的人机交互技术。这在工业机器人控制和VR / AR领域非常重要。

具体来说,常见的应用场景包括:

1)在工业领域,必须测量生产线上零件的三维尺寸,以确定几何尺寸和位置偏差是否合格;

高精度三维空间测量、定位与追踪(上)

图1:飞机风洞测试中的位置测量

2)在计算机辅助手术中,有必要准确地测量和定位手术刀的三维空间位置,以配合计算机辅助成像来帮助医生完成各种手术;

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图2:计算机辅助手术中手术刀的测量和定位

3)在安全监控领域,需要精确测量移动物体以提供准确的运动检测警报,而不是错误警报,更不用说错误警报了。

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图3:安全摄像机的运动方向

4)在工业机器人的标准教学系统中测量空间尺寸,它提供了一种方便快捷的人机交互方式来实现机器人的教学,从而形成了一种更有效的现有编程增补方法;

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图4:传统的工业机器人教学系统

5)在VR领域中,无论是由内而外的跟踪解决方案还是由外而内的跟踪解决方案,都必须实时定位和跟踪控制器。这种定位和跟踪要求,无论控制器以多快的速度移动,是否被阻塞,都必须准确定位,稳定地跟踪并且不能丢失。

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图5:HTC空间定位系统

在上述领域中,对物体的三维空间尺寸,方向和姿势的测量有非常强烈的要求,这是一个严格的要求。

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目前,在工业领域中澳洲欢乐8app ,代表性的三维空间测量和定位解决方案是加拿大NDI公司的OptoTrack系统。该系统需要在要测量的物体上粘贴发光标记点,并使用视觉解决方案进行空间定位,其测量和定位精度可以达到0. 1mm。但是,由于需要将标记点附加到要测量的对象上,因此适合离线测量测量空间尺寸,而不适合在线测量。在工业生产中的在线测量领域,测量精度和实时性非常重要。这就要求不要在要测量的物体上放置任何标记,以便有更大的应用空间。

在智能安全领域,当前的芯片制造商提供了基于计算机视觉的最基本的运动检测解决方案。但是,该解决方案仅检测图像的像素级亮度,而无法识别高级图像语义,因此将导致许多错误警报九州体育 ,例如天空中的太阳被云层遮挡,可能会导致错误警报。基于热电的检测方案还会由于外部加热物体(例如汽车)的通过而引起误报。因此,在智能安全领域迫切需要如何采用更稳定,更可靠的运动目标检测解决方案。

在VR领域,HTC,Oculus和Sony目前提供基于激光,单眼视觉和双眼视觉的外在控制器和跟踪解决方案。微软的Holographic项目还提供了由内而外的控制器及其跟踪程序。尽管当前的解决方案在定位精度方面做得很好,但是成本一直很高。然后,如何在不降低甚至不进一步提高现有定位精度的情况下提供一种低成本定位解决方案,这是VR行业巨头目前正在努力的工作。

从以上应用场景可以看出,根据相应的应用场景,它可以提供合适的精度,成本,便利性和高鲁棒性的解决方案,肯定会受到市场的青睐。请注意,这里的“适当的”非常重要,因为在应用程序场景和成本之外进行的有关性能和便利性的任何讨论都是“无赖的”。因此,就空间测量和定位技术而言,该解决方案必须具有灵活性,并且能够根据客户的需求和应用场景进行相应调整,以在垂直领域具有最强的竞争力。

二、常见3D空间测量和定位解决方案的优缺点

常见的三维空间测量和定位解决方案可大致分为两类:激光和视觉,可细分为:ToF,结构光,双目,单眼测量等。其中,前三个具有在许多分析文章中都有介绍,但单眼测量的介绍并不多。本节将重点介绍单眼测量的原理和性能。

1、 ToF测量

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ToF测量实际上是激光测量。其原理是通过测量激光遇到物体反射并进入接收器时的飞行时间来计算三维空间信息。典型代表是Kinect 2和iPhone 8的后深度传感器,它们将于今年下半年推出。由于光速过快,测量飞行时间极短,因此传感器的像素尺寸很大,因此传感器的分辨率不高,因此测量精度不高,并且可以只能达到厘米水平。

2、结构光和双目测量

结构光和双目测量的原理实际上是相似的。他们都使用三角测量。本质上,他们比较两种模式并通过测量对比度差异来计算深度。区别在于结构光对比度是投影图案和预设图案之间的差异,而双目对比度是左右摄像头捕获的图像。结构光和双目测量的精度通常在厘米级别。他们更大的问题在于相对大量的计算,这是对消费者级别和移动设备的测试。另外,双目测量存在问题,即测量精度与双目基线的距离有很大的关系。基线距离越近,测量精度越差,目标物体越远,测量精度越差。在国际上,如果双目基线距离为25mm,则深度误差在1m处为0. 45cm,并且误差在3m处达到4. 05cm。 ,并且在4m的距离处,误差将达到7. 2cm。结构光的代表产品是Kinect1。而双目视觉的代表,国内外公司都非常大百家乐APP ,代表公司包括以色列的inuitive。相对而言,双目视觉的进入障碍最小,算法相对简单,最容易实现,但准确性和成本并不令人满意。

3、单眼测量

与上述测量方法相比,单眼测量是最困难的。因为它没有激光的高精度测量元件,并且它收集的信息量不如双目或结构光亚博vip ,所以要实现三维空间定位,必须有一些不同的方法。一般来说,有两种方法可以实现单眼定位。一种是将多帧定位方法与IMU传感器结合使用,以允许相机在移动过程中连续收集多帧信息,并将IMU信息与多帧图像进行比较。 ,以计算相机自身的运动参数并估计物体的位置。常见的单目SLAM算法可以做到这一点。第二个是执行单帧测量,这是基于PnP原理执行定位和测量的。单帧测量不需要使用IMU作为辅助传感器,而是使用PnP原理执行测量和定位。这需要对要测量的对象的几何模型有先验知识。几何模型越精确,定位精度就越精确。测量时,首先需要在被测对象上提取至少4个非共面的有趣点,然后可以使用这些点之间的几何模型约束来唯一地反求解对象的空间位置,姿势和几何尺寸。

高精度三维空间测量、定位与追踪(上)

图6:基于单帧的单眼空间测量和定位

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与以前的测量方法相比,由于基于单帧的单眼测量需要事先知道被测物体的几何模型,因此在计算过程中可以引入约束条件进行验证,因此可以非常精确地测量被测物体。空间位置和姿势。例如乐鱼体育 ,Oculus定位系统的定位精度可以达到2-3mm,这比Sony PSVR双目摄像机的精度高一个数量级。以下是我们进行的模拟实验,用于比较单眼和双眼定位的准确性:

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图7:单眼和双眼定位精度的比较和仿真

但是也由于这个优点,使用它时有一定的限制。有必要预先估计或掌握被测物体的几何模型。但这在许多情况下都不是问题。例如,在工业领域中,待测对象是预先已知的。即使在家庭环境中,如果要测量的对象是已知的粗略模型,也可以将其用于估计位置和姿态,但是精度不是很高。 。但是单眼视觉有很多好处,包括:相对较少的计算量,FoV视场角大,不像双眼视觉有盲点。

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图8:单眼和双眼视野的比较

本文是高精度三维空间测量的上半部分。接下来,我们将重点讨论单眼空间测量和定位要解决的问题,以及AI技术在位置跟踪中的应用。