免费公司网站,凡科网建站系统源码,长春站建筑,网站退出率是什么意思讲述在10月到12月所做的所有工作对于一个无人机自主避障来说#xff0c;存在着以下流程#xff1a;感知#xff1a;障碍物检测、行人检测、目标检测SLAM#xff1a;为无人机提供位置估计#xff0c;构建稀疏环境地图路径规划#xff1a;规划一条从当前位置到目标位置的移… 讲述在10月到12月所做的所有工作对于一个无人机自主避障来说存在着以下流程感知障碍物检测、行人检测、目标检测SLAM为无人机提供位置估计构建稀疏环境地图路径规划规划一条从当前位置到目标位置的移动轨迹控制控制无人机速度加速度追随规划出来的轨迹我先做出了障碍物检测部分Opencv/MATLAB做双目测距(相机标定立体匹配测距)双目测距实际操作分4个步骤相机标定——双目校正——双目匹配——计算深度信息。01—相机标定双目校正首先是对摄像头做标定Q1为什么要做相机标定标定的目的是为了消除畸变以及得到内外参数矩阵内参数矩阵可以理解为焦距相关它是一个从平面到像素的转换焦距不变它就不变所以确定以后就可以重复使用而外参数矩阵反映的是摄像机坐标系与世界坐标系的转换至于畸变参数一般也包含在内参数矩阵中。从作用上来看内参数矩阵是为了得到镜头的信息并消除畸变使得到的图像更为准确外参数矩阵是为了得到相机相对于世界坐标的联系是为了最终的测距。无论是在图像测量或者机器视觉应用中相机参数的标定都是非常关键的环节其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此做好相机标定是做好后续工作的前提提高标定精度是科研工作的重点所在。https://blog.csdn.net/baidu_38172402/article/details/81949447CSDNhttps://www.zhihu.com/question/29448299/answer/102658379知乎 陈明猷 先完成单目标定再完成双目标定。选择标定方法的时候选用张正友标定法因为MATLAB用的也是张正友标定法做的误差最小。双目标定必须是拿自己打印的棋盘格摆拍的且记下棋盘距离自己的距离以衡量你标定和匹配的误差是否在合适的范围之内。先固定好左右相机拿棋盘标定图摆拍并保存左右相机各15张(我做的时候在30张图中选用15张图进行opencv标定的时候误差最小但是在MATLAB中就不用考虑这个问题)------相机标定的代码网上很多一步一步来即可---------简单来说就是OpenCV使用黑白棋盘格来标定摄像机调用findChessboardCorners()获得棋盘格角点的像素坐标再调用cornerSubpix获得棋盘格角点的亚像素坐标。调用drawChessboardCorners()函数绘制出检测到的棋盘角点然后使用stereoCalibrate()函数完成双目标定。标定之后进行校正在OpenCV中可通过stereoRectify()函数完成校正功能摄像机矩阵畸变向量左右旋转矩阵R和平移向量T。输出参数为左右投影矩阵P以及重投影矩阵Q。可调用函数InitUndistortRectifyMap()生成图像校正所需的映射矩阵。标定结束后最终得到的yml文件就是双目标定的参数矩阵之后使用它就可以得到校正后的图像啦。MATLAB里面有双目标定工具箱很方便且误差很小。Q2你得到的参数和误差有什么合格判据吗误差在哪个区间内能用你怎么确定你得到的参数能用你有跟别人做的对比过吗?单目标定的误差 看平均重投影误差越小越好。双目标定看对极线误差越小越好这个关系着后面立体匹配的效果。在工业生产中对于双目相机标定 需要一个稳定可靠的方法确定标定的质量以帮助判断标定结果确定是否需要重新标定。现有双目标定的精确度评价研究较少而且具有明显的局限性无法应用于工业环境。现有一种方法可以确定标定质量的方法可在最新资源中查看。02—双目匹配原理通过对两幅图像视差的计算直接对前方景物(图像所拍摄到的范围)进行距离测量而无需判断前方出现的是什么类型的障碍物。所以对于任何类型的障碍物都能根据距离信息的变化进行必要的预警或制动。双目摄像头的原理与人眼相似。人眼能够感知物体的远近是由于两只眼睛对同一个物体呈现的图像存在差异也称“视差”。物体距离越远视差越小反之视差越大。视差的大小对应着物体与眼睛之间距离的远近这也是3D电影能够使人有立体层次感知的原因。双目匹配被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题。得到视差数据通过上述原理中的公式就可以很容易的计算出深度信息OpenCV中提供了两种立体匹配算法SGBM算法和BM快匹配算法其中SGBM算法准确性较高但是运算速度慢。BM算法准确性稍差但运算速度快可满足实时应用需求。BM算法在OpenCV中通过函数StereoBM()实现。接下来就是用基于深度学习的立体匹配算法让精度更高潜力更高的GA-Net
