基于DSP的单目视觉定位方法关键技术研究

论文摘要

单目视觉定位方法具有系统结构简单、适应性强、成本低廉等特点,目前在移动机器人、同时定位与地图生成（SLAM）、三维城市构建、汽车定位导航等领域已经展开了广泛研究。传统的单目视觉定位系统大都是在PC机上实现的,为了进一步提升现有系统的可集成性和稳定性,提出在DSP嵌入式平台上实现单目视觉定位方法。利用DSP嵌入式平台作为处理器可以使单目视觉定位系统具有体积小、功耗低、稳定性高、便于集成等优点,从而进一步推进单目视觉定位系统的研究与应用。首先,回顾了定位方法的发展,并对各种定位方法的原理和局限性做了简要分析。在此基础上对单目视觉定位方法的发展现状进行了阐述,提出了基于嵌入式平台的单目视觉定位系统。其次,在PC机上基于视觉定位方法的框架,对特征提取、特征匹配、变换矩阵估计等步骤常用的算法进行了研究。比较了Harris、SIFT、SURF三种特征提取算法,基于Harris算法和SURF算法提出了Harris-SURF方法;研究了SURF算法参数对定位精度和定位频率的影响,选取了合适的SURF算法参数（组数、层数）,提出了动态调整hessian矩阵行列式阈值的方法,通过参数的优化大幅降低了特征提取所需的时间;分析了单目视觉定位方法中特征匹配的特点,提出了基于轨迹预测的特征匹配方法,提高了特征匹配的正确率和效率。再次,构建了基于PC机平台的单目视觉定位系统。基于这一系统验证了改进后算法的有效性,并利用“SURF特征提取+基于轨迹预测的穷尽搜索特征点匹配方法+基于RANSAC算法的相似变换模型估计”方案进行了长距离（506米）定位实验,实验结果表明该系统的距离精度达到了2%,航向精度达到了2.8%,定位频率达到16fps。最后,构建了基于DSP嵌入式平台的单目视觉定位系统。综合考虑系统的定位精度、定位频率以及系统开发的难易程度和周期,选用了“Harris特征提取+具有旋转不变性的NCC区域匹配+基于RANSAC算法的相似变换模型估计”方案对相邻两帧图像之间的运动参数解算进行实验,以此来验证嵌入式基于DSP嵌入式平台的单目视觉定位系统的可行性。实验表明该系统能够给出较好的解算结果,其中平移精度达到0.99%,旋转精度达到3.30%。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的意义
• 1.2 定位方法概述
• 1.2.1 码盘定位
• 1.2.2 天文定位
• 1.2.3 惯导系统定位
• 1.2.4 无线电定位
• 1.2.5 视觉定位
• 1.3 视觉定位方法及研究现状
• 1.3.1 国外研究现状
• 1.3.2 国内研究现状
• 1.4 研究内容与论文结构
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 论文结构
• 第二章 视觉定位算法
• 2.1 图像特征提取
• 2.1.1 Harris 算法
• 2.1.2 SIFT 算法
• 2.1.3 SURF 算法
• 2.1.4 Harris-SURF 算法
• 2.1.5 SURF 算法参数优化
• 2.2 特征匹配
• 2.2.1 区域匹配法
• 2.2.2 基于特征向量的最近邻法
• 2.2.3 基于轨迹预测的特征匹配方法
• 2.3 变换矩阵估计
• 2.3.1 变换模型选取
• 2.3.2 RANSAC 算法
• 2.4 运动轨迹解算
• 2.5 小结
• 第三章 实验系统的构建
• 3.1 基于PC 机的单目视觉定位系统
• 3.2 基于DSP 嵌入式平台的单目视觉定位系统
• 3.2.1 嵌入式系统及DSP 介绍
• 3.2.2 DSP 系统构成
• 3.2.3 相机
• 3.3 DSP 软件开发
• 3.3.1 开发平台简介
• 3.3.2 编程模式选择
• 3.3.3 DSP 编程
• 3.3.4 链接器描述文件配置与内存分配
• 3.4 小结
• 第四章 实验研究与结果分析
• 4.1 算法改进实验
• 4.1.1 SURF 算法参数优化实验
• 4.1.2 Hessian 行列式阈值动态设定实验
• 4.1.3 基于轨迹预测的特征匹配方法验证
• 4.2 PC 机上单目视觉定位系统实验
• 4.3 DSP 嵌入式平台上单目视觉定位系统实验
• 4.4 小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果