基于視覺(jué)傳感器的智能車(chē)攝像頭標定技術(shù)研究(下)

　　在單片機程序中，當圖像預處理得到(U，V)后，可根據式5解出(Xw，Yw)，差別是(U，V)處于不同位置時(shí)用不同的參數。由于相鄰梯形有兩個(gè)點(diǎn)是復用的，所以參數不會(huì )出現跳躍。圖11顯示該方法效果很好。

　　文獻[7]中提到可以選取很多點(diǎn)，然后采用最小二乘法進(jìn)行擬合。但是由于各像素點(diǎn)失真程度不一樣(越遠離圖像中心失真越嚴重)，所以最后結果可能是本來(lái)失真較小的點(diǎn)被失真較大的點(diǎn)所“拖累”，沒(méi)有一個(gè)點(diǎn)是準確的。

　　情況(2)：攝像頭俯角較大，跑道會(huì )出現在圖像各個(gè)位置(如圖1(b)所示)，這時(shí)單片機需要對整幅圖像進(jìn)行處理?？墒褂孟铝蟹椒?。

　　這時(shí)不再讓U=Xu，V=Yu，而是設

　　從圖像中讀出多個(gè)像素坐標(U，V)，令k初值為0.00001，通過(guò)式7解出(Xu，Yu)，根據式6通過(guò)最小二乘法解出 ，再根據式5求出(Xw，Yw)，求出擬合誤差sum_err。(這里要將式5與式6中的U、V分別換成Xu、Yu)。有關(guān)最小二乘法可參考文獻[8]。

　　將k累加0.00001，同樣的步驟可求出sum_err。

　　畫(huà)出k與sum_err曲線(xiàn)，sum_err起初隨著(zhù)k增大而減小，但從某個(gè)k開(kāi)始又開(kāi)始增大，k值即取拐點(diǎn)處的值。

　　結論

　　本文根據攝像頭成像模型，導出逆透視變換公式，并根據兩種情況分別給出解決方案。該解決方案方便可行，可供各參賽攝像頭隊伍參考。

　　參考文獻：

　　[1]卓晴，黃開(kāi)勝，邵貝貝等. 學(xué)做智能車(chē)[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2007:17.

　　[2]諶彤，童周力，張文超. 國防科技大學(xué)“紅旗Ⅰ”隊技術(shù)報告[R].2008:53-55.

　　[3]楊樹(shù)峰、王瀟楊、李國洪. 東北大學(xué)“獵豹”隊技術(shù)報告[R].2009:23-26.

　　[4]趙祥磊，吳穎熹，雷典. 吉林大學(xué)“愛(ài)德”隊技術(shù)報告[R].2009:附錄A 1-4.

　　[5]劉運銀，劉帥，洪長(cháng)志. 合肥學(xué)院“突擊”隊技術(shù)報告[R].2009:53-54.

　　[6]陳易廳，蘇文友，關(guān)振明. 華南理工大學(xué)“急速”隊技術(shù)報告[R].2009:22-23.

　　[7]胡晨暉，陸佳南，陳立剛. 上海交通大學(xué)“CyberSmart”隊技術(shù)報告[R].2007:90-92.

　　[8]馮培悌. 系統辨識(第二版)[M].杭州： 浙江大學(xué)出版社，2004：56-58.

　　[9]汪國有，俞立科，張天序. 一種新的大視場(chǎng)景象的幾何失真校正方法[J]. 數據采集與處理，1996，11(2):112-115.