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  文章标题:基于ARM处理器的单目视觉测距定位系统
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作者:vivan2254  发表时间:2010-8-3 11:43:04
基于arm处理器的单目视觉测距定位系统
邹伟,喻俊志,徐德,谭民
(中国科学院自动化研究所,北京100190)
 
 
摘    要:针对在多机器人协作和服务机器人目标追踪的过程中,需要对目标物体或者同伴进行准确的目标定位这个问题,设计了一个以arm9微处理器为处理模块、cmos摄像头为采集模块的一个嵌入式视觉系统,实现了单目视觉测距定位。该系统设计大体分为目标识别和定位两邵分,目标标识使用一个纯色的色标块,通过对摄像头采集的图像中检测色标块区域来实现目标物体定位;对色标块的图像分割采用基于rcb三个颜色分量的阂值分割算法,单目测距采用p4p方法,其中,摄像机的内参数标定则借助于matlab工具箱来完成。同时,采用ransac方法确定色标块的四条边界直线,以四条直线交点作为色标块的4个角点,从而提高角点检测的精度:实验结果表明,该测距定位系统定位精度较高,系统鲁棒性好,具有良好的应用前号。
关键词:arm9处理器;单目视觉;视宽定位;嵌入式图像处理
中图分类号:tp 27    文献标识码ia
1引 
    视觉测量是嵌入式视觉系统的一个应用方面,视觉测量与控制在机器人领域应用广泛。在视觉测量中,由充当机器人眼睛的摄像机采集到目标物体的二维图像信息,然后送到处理器进行处理,以确定物体的位置和方位等信息。根据视觉系统使用的摄像机数目的不同,视觉系统可以分为单目、双目和多目视觉系统。
    单目视觉系统采用一台摄像机对目标进行测量,本文采用的就是单目视觉系统。双目视觉系统采用两台摄像机对目标进行测量,多目视觉系统采用多台摄像机对目标进行测量。
    本文在基于arm9的嵌入式平台上实现了单目视觉测距功能,通过在目标物体上放置一个纯色的色标块(本文以粉红色为例),让摄像机对色标块进行识别检测定位,以达到对目标物体进行测距定位的目的。经实验标明,该系统测量精确度高、鲁棒性好。
2硬件结构设计
    本视觉系统中,用一个cmos摄像头作为图像采集模块进行图像采集,选用基于arm9的s3 c2440a处理器作为嵌入式处理器运行视觉算法,用sdram和flash作为外部存储器。
  具体硬件构成如下:
    ①微处理器采用三星公司的s3 c2440,系统可以稳定运行在主频405 mhz,主频****可以达到530 mhz。
    ②64 m字节的sdram,由两片k4s561632组成,工作在32位模式下。
    ③64 m字节的naivd flash,采用的是k9 f1208,可以兼容16m,32 m或128 m字节。
    ④摄像头模块:cmos摄像头,内核芯片ov7620,30万像素,帧速率30 fps:
    ⑤spi接口。
    ⑥串行eeprom: at24c02 4kbytes eeprom,iic接口。
    其结构框图,如图l所示。
      
    其中,cmos摄像头是通过26针的接口连接到主板上的,将采集到的24位rgb信号传送到存储设备中。存储设备sdram/flash通过内存控制器将数据发送到微处理进行处理,它有8个内存控制器接口。
3算法设计
    该视觉系统的设计可以分为色标块识别和摄像机标定测距两个部分。色标块识别所采用的算法有彩色图像的阈值分割算法、边缘提取算法和角点匹配算法,摄像机标定测距中的内参数标定借助于matlab工具箱来完成,测距采用pnp方法中的p4p方法,用色标块的4个角点的已知信息进行摄像机外参数的标定,标定完摄像机外参数,就可以对目标物体进行精确定值。
    1)色标块识别算法
    ①彩色图像阈值分割算法直方图阈值法是灰度图像广泛使用的一种分割方法,它基于对灰度图像这样的一种假设:目标或背景内部的相邻像素间的灰度值是相似的,但不同目标或背景上的像素灰度差异较大,其反映在直方图上就是不同目标或背景对应不同的峰。彩色图像阈值分割把直方图闽值分割应用到不同的颜色空间,甚至可以直接应用于每个颜色分量上,其结果再

 

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