一种基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法

针对双目鱼眼系统畸变偏大导致标定误差较大的问题,文中提出了基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法。通过灰度质心法获取标定板的特征点(圆心)坐标并进行排序;基于Kannala鱼眼相机模型和张正友标定法对双目鱼眼系统进行标定,获取系统内外参数及畸变参数;将得到的初始标定参数与特征点的三维空间坐标作为待优化集合,利用光束平差法结合LM法和雅可比稀疏矩阵对该集合进行迭代优化,使得双目鱼眼系统的重投影误差最小。实验表明:相比于传统的双目鱼眼系统标定方法,提出方法的重投影误差减小了52.64%。

光束平差在激光跟踪仪系统精度评定中的应用

对自主研制的激光跟踪仪的精度评定进行研究,以期解决大尺寸空间坐标测量系统的空间坐标精度难于评定的问题。考虑现场环境条件、仪器状态和操作者技能等因素对测量精度影响都很大,提出了基于光束平差原理对激光跟踪仪系统进行精度评定的方法。通过Matlab软件对激光跟踪仪的精度评定进行了仿真,仿真结果显示光束平差法能客观地反映激光跟踪仪的测量精度。另外,使用Faro生产的激光跟踪仪进行了实物实验,实验结果显示其水平角精度σH为1.97″,垂直角精度σV为2.61″,测距精度σD为3.75×10-6,对比Faro生产的激光跟踪仪精度(σH=2.0″;σV=2.0″;σD=4μm)可证明采用光束平差法评定自主研发的激光跟踪仪测量精度是正确、可行的。该方法为探索激光跟踪仪新的应用技术、开展面向对象的测量不确定评定奠定了基础。

基于光束平差法的像机内参数虚拟立体校准方法

为解决摄像机内参数的精确校准问题,对基于光束平差法的像机内参数虚拟立体校准方法进行了研究。通过对摄像机成像过程中各种畸变因素的分析,建立一个更加全面的校准模型;建立了关于校准参数的共线性方程,并对其进行线性化。构建基于Gauss-Markov原理的误差模型,实现对像机参数的优化求解。利用红外发光二极管随坐标测量机测头在校准空间内作定间距移动构成虚拟立体校准模板,保证了高精度校准控制点的获取。校准试验表明,该方法切实可行,能够解决视觉测量时摄像机内参数精确校准问题。

光束平差法中的一种改进LM算法

针对视觉SLAM后端非线性优化存在计算速度慢、优化效果差等问题,采用BA图优化方法,对其求解策略列文伯格-马夸尔特(LM)算法进行改进,改善LM算法计算过程中雅可比矩阵可能存在的奇异性或病态问题,增强LM算法的稳定性,提高LM算法的效率和BA-SLAM的精度。改进的算法将前一次的迭代结果引入到后一次信赖域半径的计算中,可减小因当前解远离解集时目标函数较大所产生的影响,同时在不假设雅可比矩阵非奇异的条件下,使其具有二阶收敛性,提高算法的稳定性和计算速度,提升光束平差法中LM算法的稳健性与效率。仿真实验结果表明,提出的改进LM算法与传统LM算法和文献[6]提出的改进LM算法相比,在相同精度时使用的迭代次数更少,计算效率高;采用改进LM算法的光束平差法具有更高的优化精度和稳健性。

电子经纬仪工业测量系统的光束平差法数据处理

将电子经纬仪角度观测值转换为虚拟像点坐标观测值， 采用光束平差法进行工业测量系统的数据处理， 程序无需提供外方位元素及物点坐标初值， 试验场结果证明了这种方法的有效性。

一种准线性光束平差方法

为了解决光束平差运行速度慢、复杂度高的缺点,提出了一种准线性光束平差方法(QBA),该方法利用深度因子等于投影矩阵的第3行与射影空间点相乘的特性,采用重投影点和已知图像点的代数距离建立目标函数,交替地将投影矩阵和射影空间点两个量中的一个保持不变,线性地求取另一个量,最后完成射影重建.实验结果表明,QBA方法具有较快的收敛速度,同时和传统的Levenberg-Marquat方法及Mahamud方法比较,QBA方法运行时间约是L-M方法的1/8,是Ma-hamud方法的1/3.

一种基于光束平差法的相机标定方法

为解决多目视觉测量系统中,相机标定精度要求高、标定视场范围广等问题,提出一种基于光束平差法的相机标定方法。利用立体视觉原理重构各个编码点的空间坐标,通过相机成像模型将编码点投影到图像中,并利用Levenberg-Marquardt方法最小化编码点的投影点与图像中对应像点之间的投影误差,获得最优的相机参数。实验结果表明:该方法的最大标定误差为0.0529像素,相机标定精度高、应用场景灵活,满足工业应用需求。

面向光束平差法的视觉SLAM并行计算架构与实现

同步定位和建图(SLAM)是解决机器人探索未知环境的最基本的方法之一,它能够让机器人在无需预先获得场景定位基础结构的条件下便可以进行定位和避障.作为一个普遍而通用的解决方法,光束平差法被绝大多数的视觉SLAM算法的后端优化环节所采用,但实际应用中需要耗费大量的计算资源和时间.目前,视觉SLAM算法对算力要求越来越高,其中后端性能优化更是直接影响视觉SLAM算法的整个性能.本文提出一种基于FPGA的光束调整加速架构,该架构包括矩阵乘加加速器、舒尔补构造加速单元以及预处理共轭梯度求解器,能够有效地简化求解矩阵规模,以并行化方式加速求解后端优化方程.本文使用高层次综合来实现基于块的预处理共轭梯度加速器的并行化设计,比ARM计算平台提升了27.7倍的执行速度,节省了约95%的能耗,所提出的加速架构能灵活适用于采用各种视觉SLAM算法的光束平差法部分的运算.

一种用于SLAM的嵌入式光束平差法加速器设计

光束平差法是一种广泛应用于视觉SLAM系统后端的优化算法,但在实际应用中一直存在实时性差、能耗高的问题.本文在嵌入式FPGA平台上实现了一款针对相机位姿已知的光束平差算法的加速器.该加速器为计算中最耗时的雅可比矩阵更新和成本函数计算模块定制化硬件计算架构.首先分析算法结构去除冗余计算,再根据算法数据相关性设计流水线和并行处理单元,利用时分复用的方法将雅可比矩阵更新和成本函数计算在同一硬件上实现,同时在算法中引入猜测执行进一步提高计算速度,既满足了性能要求,又减小了硬件消耗.在Xilinx xc7z020上的实验结果表明,本文设计的光束平差法加速器,相对于嵌入式ARM处理器有5.9倍的性能提升,同时节约能耗68.7%.

基于光束平差法的宽基线双目三维重建

传统的基于图像矫正的双目三维重建方法对于图像的矫正结果有很强的依赖性,而宽基线的图像矫正很难获得理想的效果。针对该问题,提出一种无需矫正的基于光束平差法的宽基线双目三维重建方法。该方法利用双目视觉的几何约束恢复出相机姿态以及三维点云,然后利用光束平差法对相机姿态、相机内部参数以及三维点云进行优化,最终得到物体的三维模型。

在线光束平差法的高速计算方法研究

光束平差法(bundle adjustment,BA)是同步定位和地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)后端优化的关键技术。在线使用光束平差时能否满足实时性要求,是将其应用于自动驾驶车端等实时系统的关键因素。首先分析特定场景中SLAM数据特点,提出滑动窗口机制降低计算规模;分析局部BA计算中稀疏矩阵性质提升算法的可并行性;最后基于嵌入式GPU对算法进行并行加速。将其应用于车载SLAM系统并在真实场景下测试,实验结果表明,在AGX Xavier嵌入式GPU上,针对720P道路场景,该方法比同平台CPU上处理性能平均提升4.8倍,可以处理15 fps的相机位姿地图数据,满足了30 fps的视频处理需求,达到了车载系统的实时性要求。

改进的光束平差优化算法

光束平差法(BA)是目前SLAM后端优化中的主流算法,然而在大规模的三维重建中,BA矩阵维度很高,直接计算对内存消耗很大,并且在全局光束平差计算过程中涉及的优化变量众多,传统的优化方法效率低下。针对大规模三维重建中BA矩阵运算复杂及全局光束平差优化阶段待优化变量数目众多等问题。提出一种改进的BA计算方法,利用H矩阵的稀疏性进行矩阵分块求解,将大规模的平差问题分解为小规模的平差问题,降低了计算复杂度;然后利用LDLT算法进行正态方程的求解,避免了大规模矩阵求逆,加速了BA的求解过程;在全局的光束平差计算时,提出一种基于分段的全局光束平差优化方法,将整个关键帧序列划分为若干个子分段,使得待优化的变量数变为子分段的数目,大大降低了变量的数目,提高了系统的运行效率。最后,以公开数据集为实验对象,证明了算法的有效性。

基于经纬仪的光束平差法定向方法改进

针对基于传统经纬仪工业测量系统使用光束平差法定向精度有待提高的问题,提出一种新的定向改进方法。该方法同时结合了精确互瞄法与光束平差法,简化了测量过程,提出新的约束,消减了光束平差法中定向阶段的基准点测量累积误差,实现了在非通视条件中完成多台经纬仪高精度定向的目标。试验数据表明:该方法可在10m范围内,在误差为±3″的测点交会精度下,维持0. 1mm的定向精度。

基于光束法平差的双线阵系统标定技术

针对线阵相机特殊使用场景中所需要的高精度图像,对线阵相机进行高精度标定;提出一种基于光束法平差的双线阵相机标定方法;通过背景差分法获取线阵相机的特征点的像素坐标;再利用已有的直接线性变换方法和非线性优化方法求出相机的内参、外参及畸变参数后,将得到的初始参数与世界坐标作为待优化集合,利用LM法和光束法平差对该集合进行更进一步的优化,使得双线阵系统的重投影误差降到最低;实验表明,该方法与传统的线阵相机标定方法相比重投影误差降低了75.01%。

三维摄影条件下视差角光束法平差模型的适用性研究

为了论证视差角光束法平差模型在短基线摄影条件下的适用性,将视差角光束法平差(PBA)模型中基于二维假设的数学证明扩展到三维,研究视差角参数对观测噪声的敏感性、法方程奇异性以及线性化程度,并基于2.11×10^(-8)~2.11×10^(-12)弧度的小交会角的短基线摄影条件进行仿真和真实实验。理论分析和实验结果表明,目前的PBA模型仅适用于二维摄影,不能解决三维摄影条件下短基线的平差问题。

基于T-MAC的高精度定位摄影测量光束法平差优化

为了构建高自动化程度的摄影测量系统,借助T-MAC激光跟踪系统和机器人完成相机定向,跟踪测量相机在不同摄站的位姿参数。设计一种基于T-MAC的高精度定位光束法平差优化方法,将相机位姿参数与待测点三维坐标共同作为平差参数,整体解算三维空间坐标值。试验结果表明:优化后平差结果的测量精度优于普通光束法平差,基准点测量方均根误差为0.194 2 mm,系统的稳定性好,重复性测量精度高。

光束法平差应用于太阳能电池翼的摄影测量

由于太阳能电池翼的大跨度,低刚度特点,加之太空中阻尼较弱,使得电池翼极易产生低频非线性的持续振动。传统的传感器测量振动的方法很难实现。因此设计了非接触的摄影测量方案,并提出了采用光束平差法来修正目标点位置坐标,并且在某些相机参数可能发生变化的情况下,采用光束平差的方法来修正相机的外参数,大大提高了本方案的鲁棒性能。最后采用数值仿真的方法验证了光束平差法修正相机外参数的可行性。

增量式SFM与POS辅助光束法平差精度比较

针对计算机视觉领域中的增量式运动恢复结构和摄影测量学中的POS辅助光束法平差的精度进行了比较研究。首先介绍了SFM的基本原理与主要流程,并从理论上分析了两种方法的异同;然后针对定位精度进行了对比研究,分别利用嵩山遥感定标场的无人直升机和有人驾驶飞机的航摄数据进行了精度对比试验,结果表明:在不依赖POS数据的情况下,增量式运动恢复结构可以达到与POS辅助光束法平差相当的精度,两种方法均可以满足1∶500、1∶1000成图要求;最后,针对不同作业需求给出了航摄数据后处理参考意见。

无地面控制GPS辅助光束法区域网平差

介绍了在WGS84坐标系中进行GPS辅助光束法区域网平差的基本原理以及利用大地水准面拟合方法实施大地高与正常高的变换方法。利用新疆库尔勒地区1∶25000和1∶50000实际航摄资料验证了理论与程序实现的正确性。试验结果表明,无地面控制GPS辅助光束法区域网平差可用于中小比例尺测图的加密,在WGS84坐标系中可以获得较高的点定位精度,而在国家80坐标系下,利用大地水准面拟合前后的GPS摄站坐标进行GPS辅助光束法区域网平差,加密精度没有明显差异。

利用二维DLT及光束法平差进行数字摄像机标定

利用共线方程和二维DLT之间的对应关系导出了由二维DLT的 8个参数表达的主纵线方程式 ,讨论了主点初值的求解方法 ,给出了单张像片摄像机参数分解不惟一性及临界序列的证明。详细推导了利用二维DLT参数分解摄像机外方位元素初值的实用算法 ,论述了利用光束法平差进行摄像机标定的数学模型。实际图像数据实验取得了很好的结果 。