月球车立体视觉与视觉导航方法研究

【摘要】： 根据我国的月球探测计划,在利用环月卫星对月球进行初步的探测之后,将需要使探测器在月球表面软着陆,并由月球车执行较大范围的详细探测任务,为载人登月和建立月球基地做好准备。月球车是各类探测仪器的平台,其安全的漫游是实现一切后续探测任务的基础,而安全漫游的实现需要准确的地形和自身位置信息,这就是本文视觉与导航系统的任务。 作为室外移动机器人的一个特例,月球车的视觉与导航技术来源于通用视觉与导航技术,但又具有自身的特点,如对可靠性要求极高,希望系统的总质量、能耗等尽可能小,希望视觉处理速度尽可能快等。基于上述分析,本文选择被动的双目立体视觉作为视觉与导航系统的实现模式,根据月球车漫游任务要求,对系统硬件组成和配置参数进行了详细的分析,给出了一种配置方案。 摄像机标定方面,因视场要求采用宽视场镜头,而较大的场景深度要求在较远距离处保证一定的精度,因此标定中必须采用考虑了镜头畸变的成像模型。现有的线性标定方法无法考虑镜头畸变,而基于优化的方法实现起来一般比较复杂。本文在前人研究成果的基础上,引入了扩展的径向准直准则,通过合理组织参数求解次序,给出了一种考虑了镜头畸变的迭代式优化标定方法。该方法实现简单,每一步只需用到最小二乘法,可以有效提高标定精度,并可以方便地进行扩展以包含更多或更少的畸变参数而不增加计算的复杂度。 立体匹配是立体视觉中最为关键的一个步骤。月球车所处的月面自然地形中没有规则景物,场景图像中无纹理和少纹理区域较多,为匹配带来了困难。本文针对月球表面地形相对平坦的特点,在对图对进行立体校正以后,引入了一个适用于平面地形的视差线性变化约束,并以此为基础给出了一种多级匹配算法。算法首先对特征明显的点进行匹配,其结果通过视差线性变化约束辅助后续点的匹配。在具体匹配中,利用最有力的灰度、x方向梯度和梯度方向实现多判据匹配。算法对于多种不同类型的地形图像表现出了良好的适应性,在精度和速度方面较传统方法都有提高。 在摄像机标定和立体匹配之后,可以重建得到场景中景物点的三维坐标。为得到月球车障碍规避和路径规划所需要的三维地形图,对重建后的三维坐标点首先去除孤立点,然后在原始数据和网格数据中进行两轮插值,在保留障碍物后遮挡空白的情况下给出了比较完整的场景表面。 视觉导航部分,实现了以特征检测和跟踪为基础的视觉测量导航算法,分析了影响其精度的主要因素。以月球车立体视觉系统提供的局部地形图和轨道器或着陆器提供的全局地形图为基础,给出了一种利用两地形图内局部高点位置关系不变性实现定位的简便算法。这两种算法使得立体视觉的三维地形图不仅可用于路径规划和障碍规避,还可用于视觉导航定位。