基于圆特征的视觉测量方法简单且精度高,因此具有广泛的机器视觉应用,但单个圆特征的单目视觉位姿估计存在二义性问题。为了有效剔除虚假解,基于三线构型的姿态估计方法,提出了一类基于角度约束的圆位姿二义性消除方法。对具有先验信息的三线构型,利用三线构型与相机系的姿态关系可以得到圆平面法向量的一个角度约束。若三线构型不具有先验信息,利用二视图三线构型的相对姿态估计可以得到一个二视图间圆法向量的角度约束,这两类角度约束都可以排除圆的虚假法向量。实验结果表明,该方法可有效消除圆位姿二义性,第一种角度约束可以达到99.2%的成功率,第二种角度约束可以达到96.7%的成功率。
机器视觉 二义性 三线构型 角度约束 位姿估计 圆
针对单个圆进行视觉测量存在的位姿二义性问题,提出了一种运动重建约束角的二义性消除方法。在相机已标定的前提下,利用圆的投影椭圆曲线确定圆的位姿参数,位姿存在二义性;利用多视图从运动恢复结构方法估计特征点的世界坐标,并利用特征点重建约束角;基于刚体运动不改变空间夹角的特性同时唯一确定多视图的圆位姿。仿真结果显示:在500 mm距离内,噪声强度为0.4 pixel时二义性消除成功率为100%,强度为1 pixel时成功率约为93%;噪声强度为0.1 pixel,距离在1000 mm 时具有99.6%的成功率。此外,在二视图的情形下算法的平均运行时间约为5ms,适合实时性的应用。该方法不需要目标的额外信息,能够实时有效地消除圆位姿的二义性。
机器视觉 圆 位姿估计 二义性 角度约束 从运动恢复结构