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Abstract

用于确定具有车身（3）和至少一个车轮（5）的车辆（4）的车轮和车身运动的本发明方法包括步骤：发起车轮（4）的运动，拍摄运动车辆（4）的图像序列（A），从所拍摄的图像序列（A）中确定光学流并且从光学流中确定至少一个车轮中心（22）的位置、车身（3）的运动和/或车辆（4）的阻尼量（
Figure 2011800379807100004DEST_PATH_IMAGE002
）。

Description

用于确定车辆的车轮和车身运动的方法和设备
技术领域
本发明涉及用于确定车辆的车轮和车身运动的方法和设备，尤其是用于借助于驶过的车辆的视频图像序列进行减震器检验的方法和设备。
背景技术
EP 0 611 960 B1和DE 43 05 048 A1描述了用于检验机动车的振动阻尼器的方法。在这些方法中，在车轮支承面上出现的机动车车轮通过底点激励振动而被置于振动中。处于机动车的车轮悬挂装置中的振动阻尼器的阻尼特性可以被确定，其方式是使车轮的运动幅度和运动速度与车辆结构的运动幅度和运动速度之差与车轮的加速度或动态支承力有关并且从该关系中估计阻尼系数。为了振动阻尼器的质量检验，将所估计的阻尼系数与参考值进行比较并且确定，与参考值的偏差是否处于容差范围内。
EP 1 224 449 B1和DE 10 2008 002 484 A1描述了车轮中心和车身运动的光学测量以及其分析用于借助于例如单质量振动器模型（EMS）从驶过的和置于振动中的车轮的数据来确定用来表征减震器的阻尼量。
发明内容
本发明的任务是提供用于测量车辆的车轮和结构运动的改善的方法和用于执行这样的方法的设备。
该任务通过按照独立权利要求1的方法和按照独立权利要求7的测量设备来解决。
用于确定车辆的车轮和车身运动的本发明方法包括步骤：发起车轮的运动；拍摄运动车辆的包括多个图像的图像序列；从所拍摄的图像序列的图像中确定光学流；并且从光学流中确定至少一个车轮中心的位置、车身的运动和/或车辆的阻尼量。
本发明还包括用于确定车辆的车轮和车身运动的测量设备，具有至少一个摄像机，其被构造用于拍摄车辆的图像序列；具有计算设备，其被构造用于从所拍摄的图像序列中计算光学流；和具有分析设备，其被构造用于从光学流中确定至少一个车轮中心的位置、车身的运动和/或阻尼量。
根据本发明对光学流的分析能够实现单独地从图像特征的运动来分析并且允许放弃对图像内容（诸如车轮的圆形周边边缘或旋转对称的造型）的每种建模。该分析是稳健的并且可用于多种不同的车辆类型。该分析因此特别适用于实际使用在车间中，在那里可预期要检验的车辆的大可变性。
在一种实施方式中，至少一个车轮中心的位置、车身的运动和阻尼量同时地被确定。通过同时地确定车轮和车身运动以及阻尼量，该方法是从“最小二乘法”的观点看尽可能好的、从视频摄像机的数据中的阻尼确定，因为不推导中间参量，而是观测量（这里：光学流）与未知量（这里：振动模型，例如单质量振动系统EMS）在函数上有关。基于规则化，该方法相对于图像序列中的测量误差是稳健的并且当在该方法中确定阻尼量时的系统误差在很大程度上被避免。
在一种实施方式中，该方法包括步骤：消除所拍摄的图像中的几何失真（几何修正）。几何修正的优点是对于用于分析光学流的方法大大简化数学建模。几何修正与例如在摄影测量术中已知的正面修正可比，例如参见“Thomas Luhmann, Nahbereichsphotogrammetrie, Grundlagen- Methoden- Anwendung, 第2版本，第586页,2003”。
在本方法的一种实施方式中，从光学流的确定中对流场（Flussfeld）进行分段。这样的分段简化流场的随后分析。
在本方法的一种实施方式中，分段包括将流场分段成车轮上的流向量、车身上的流向量和既不布置在车轮上也不布置在车身上的流向量。流场的这种分段对于随后的分析表明是特别有利的。
在本方法的一种实施方式中，对流场的分析包括按照最小二乘法使用高斯马尔科夫模型（例如参见“W. Niemeier: Ausgleichungsrechnung, de Gruyter, Berlin-New York 2002, ISBN 3-11-014080-2”）。高斯马尔科夫模型能够实现对流场的有效的和精确的分析。
在一种实施方式中，该设备包括至少一个单摄像机、立体声摄像机或者多摄像机系统。具有单摄像机的设备是特别成本低的；具有立体声摄像机或多摄像机系统的设备能够实现对参数的特别精确的确定。
在一种实施方式中，测量设备具有至少一个装置，其适用于发起车辆的运动。通过这种发起装置，车辆的用于执行本发明方法所需要的运动可以特别简单地和可再生地被发起。
在一种实施方式中，测量设备被构造为使得通过多个摄像机同步地进行图像拍摄并且使用扩展的车辆模型用于分析所拍摄的图像序列。由此可以更进一步地提高参数确定的精度。
附图说明
下面根据图更详细地阐述本发明：
图1示出具有车辆的本发明测量系统的示意图；
图2示出振动模型的原理图；
图3示意性地示出在本发明方法中对由测量摄像机拍摄的视频图像数据的处理；
图4a、4b、4c示出流向量的分段；和
图5示出用于同时地确定车轮中心和车身运动的分析模型。
具体实施方式
图1示出具有车辆4的本发明测量系统2的示意图，所述车辆的振动阻尼器应该根据本发明被检验。
测量系统2包括具有所定义的高度的微长的门槛，其主延伸方向基本上横向于车辆4的运动方向6地或者基本上与车辆4的运动方向6成合适的角度地布置。门槛8的长度至少对应于车辆4的宽度，使得在驶越门槛8时车辆4的相同轴的分别两个车轮5通过门槛8经历所定义的垂直发起并且被置于垂直振动中。
在门槛8的两侧上、或者在门槛8的高度上或者在离门槛8后不远车辆4的行驶方向中，分别布置左测量头10和右测量头12。每个所述测量头分别具有至少一个向内对准车辆4的方向上的测量摄像机11，其例如包括CCD传感器。测量摄像机11以适当的高度被安置在地面上方并且能够以光学方式检测车辆4的车轮5和车身3。在本发明方法中，在车辆4驶过门槛8期间，利用测量摄像机11中的每一个拍摄多个图像，所述图像构成图像序列。
测量系统2此外拥有数据处理单元9，其得到由测量头10和12的测量摄像机11所拍摄的图像序列并且被设立用于执行根据本发明的分析方法。
测量系统2附加地可以拥有用于输入数据的可能性，借助于其可以或者手动地经由所连接的键盘或者经由至其他计算机的数据耦合或者通过从存储介质读入来输入要检验的车辆4的数据。
图2示出振动模型14的原理图。振动模型14是行程发起的（weg-angeregt）单质量振动系统（EMS），利用其可以描述在车身3和机动车车轮5之间的振动。振动模型14是对四分之一车辆的观察、也即具有相关的车身质量mA的轴侧。
车辆质量或车身质量mA用附图标记20标出并且示意性地表示为矩形。车轮轴22或者车轮悬挂装置用附图标记22标出。振动阻尼器由具有弹簧刚性cA的弹簧16和具有阻尼因子kA的并联的阻尼环节18构成，并且车身质量20通过该振动阻尼器被安放在车轮轴22上。
车辆车轮5的运动或车轮运动的方向sR用指向上的箭头表示，并且车身质量3的运动或结构运动的方向sA同样用指向上的箭头表示。
车身质量20基于车辆车轮5的运动和通过振动阻尼器的传递而发起振动。
图3示意性地描述在本发明方法中对由测量摄像机11之一所拍摄的视频图像数据的处理：
从单视频摄像机11出发，所记录的图像序列A被转交给用于图像矫正B1的专用计算硬件。需要图像矫正用于简化地对函数模型进行建模。如果输入图像数据未被矫正，则由拍摄光学系统等引起的光学失真也可能在计算上被递送给所确定的流场。图像矫正是标准方法，该标准方法例如也应用在立体声视频图像的计算情况下。
接着，同样在专用计算硬件B2上从经矫正的图像数据中确定光学流。用于计算光学流的基础例如由Berthold K. P. Horn和Brian G. Schunck在“Determining Optical Flow”(Artificial Intelligence, 第17卷，第1-3号，第185-203页，1981)中描述。例如基于FPGA对光学流的实时处理例如由Zhaoyi Wei, Dah-Jye Lee和Brent E. Nelson在“FPGA-based Real-time Optical Flow Algorithm Design and Implementation, Journal of Multimedia, 第2卷，第5号，2007年9月，第38-44页”中描述。从单视频图像数据中计算在分别两个相继的图像之间的向量场。这相当于确定点对应并且说明这些点的运动方向和速度。
在下一步骤C中，将流场分段成车辆车身3上的流向量D1、车轮5上的流向量D2和既不处于车辆车身3也不处于车轮5上的流向量D3。两组D1和D2的向量通过以下方式不同，即车身3的运动仅包含平移分量，而车轮5的运动由于滚动而包含旋转运动和平移分量的混合。
分段在此遵从以下规则：
包含以最高频度在向量场中出现的旋转和平移运动的所有向量被分类为车轮向量D2。仅包含以最高频度在向量场中出现的平移运动的所有向量被分类为车身向量D1。
图4a至4c示例性地示出具有从所拍摄的图像序列中所确定的流向量D1、D2和D3的车辆4的侧视图。流向量D1、D2和D3在此以示意性绘制图作为叉示出。在图4a中示出所有流向量D1、D2、D3。在图4b中仅示出流向量D1，所述流向量D1在分段时被分配给车身3，并且在图4c中仅示出流向量D2，所述流向量在分段时被分配给车轮5。
如果置于振动中的车辆4的所拍摄的序列的所有图像被处理，则参数H、尤其是所搜索的阻尼参数在分析模型E中被确定。在此，经分段的流场D1、D2、D3用作输入数据。
在图5中示出同时确定车轮中心和视频序列的所有要考虑的时间点的车身运动以及阻尼量，所述阻尼量在下面更详细地阐述。
在高斯马尔科夫模型中按照最小二乘法来进行求解。在步骤E1中建立法线方程组。对于车辆车身3的流向量D1应用函数模型F1并且对于车轮5的流向量D3应用函数模型F2。振动方程F3作为在函数模型F1、F2的未知参量之间的条件方程被引入。该振动方程规则化地起作用并且导致确定所搜索的阻尼量。
在步骤E2中对法线方程组求解。利用在步骤E2中所确定的参数在E3中修订输入分段：根据现在改善地确定的参数检验：从迄今既未被分配给车身又未被分配给车轮的流向量D3中，向量是否仍然处于这些范围之一中。在反结论中也检验，当前作被分类为D1或D2的向量是否正确地被分配。迭代地使用E1中的修订的分段结果用于设立法线方程组。该过程被重复，直至在G中确定出均衡过程收敛。最后确定的参数H是所搜索的结果。
对于分析，事先确定的流向量可供使用：
D1：车身点                                               
Figure 2011800379807100002DEST_PATH_IMAGE002
的，和
D2：车轮点
Figure DEST_PATH_IMAGE006
的
Figure DEST_PATH_IMAGE008
。
可以确定参数：
-阻尼量
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，
-在图像序列的每个时间点i的旋转中心Zi，和
-车身上的固定的基准点TAi，所述车身的运动经由图像序列被确定。该基准点用于确定车轮的弹簧运动。
函数模型：
1. 车身点的测量方程F1：
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE014
是图像i-1中的车身点，由此得出流
Figure DEST_PATH_IMAGE016
，并且是在时间点i或i-1时在车身上的基准点。
2. 车身点的测量方程F2：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE022
是图像i-1中的车轮点
Figure DEST_PATH_IMAGE024
是在时间点i或i-1时车轮的旋转中心，和
Figure DEST_PATH_IMAGE026
是车轮的微分滚动角。
3. 振动方程，单质量振动器（F3）
如果车辆4平行于图像平面运动，则结构运动ZAi和车轮运动ZRi可以简化地被近似为车身Ti上的基准点和旋转中心Di在图像坐标中在z方向上的运动。这暗示假设：弹簧装置垂直于车辆4的行驶方向起作用。因为阻尼常数仅描述振动的衰减，所以不必在真实值[mm]和图像坐标[像素]之间建立按比例的连接。更确切地，运动直接在像素坐标中被计算。
单质量振动器的微分方程为：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
对于函数F3从而适用的是：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE032
是结构的固有频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
是衰减常数，
是以像素/s2为单位的结构的加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
是以像素/s为单位的结构的速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
是以像素/s为单位的车轮的速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
是以像素为单位的结构的位置，和
Figure DEST_PATH_IMAGE044
是以像素为单位的车轮的位置。
用于评估振动阻尼器所使用的规范阻尼量被定义为衰减常数与结构固有频率的商：
Figure DEST_PATH_IMAGE046
。
利用在方程（1）、（2）和（4）中的函数模型示出，如何使流向量与用于确定阻尼量
Figure DEST_PATH_IMAGE048
的所搜索的未知量直接有关。此外明显的是，作为输入数据，流向量是足够的，所述流向量仅仅描述两个图像之间的关系。因此不需要特征点在整个视频序列上的轨迹，由此可以简单地实现该方法。
为了确定所述的参数，根据最小二乘法，使同时所观察的函数模型F1、F2和F3的偏差的平方和最小。按照均衡计算的标准方法进行求解，如例如由W. Niemeier在“Ausgleichungsrechnung, de Gruyter, Berlin-New York 2002, ISBN 3-11-014080-2”中所描述的。
在可能的变型方案中，每车辆侧使用多个摄像机4。由此可以实现在彼此相对的测量头10、12之间的较小间距。为了实现相同的视场，于是必须在车辆4的每一侧上从侧面沿着行驶方向安装多个摄像机或测量头10、12。优点是，可以实现非常窄的系统结构，其仅比车辆宽度稍宽。为了分析每侧多个摄像机图像，分别对共同的基准面进行矫正。接着计算光学流并且执行已经描述的分析流程。
在一种变型方案中，在无图像矫正步骤的情况下执行该方法。光学流向量从失真的原始视频摄像机图像中计算。接着围绕几何失真对流向量进行校正或者在计算阻尼量时在函数模型中考虑所述失真。根据流场的密度或者流向量的数量，可以导致为了执行该方法所需要的计算时间的最优化。
可选地，可以使函数建模扩展参数，以便改善该方法的精度，所述参数描述
a）图像平面和车辆移动平面的倾斜，
b）在各个车轮和车身点之间的深度变化，和/或
c）与车轮弹簧装置的垂直运动的偏差（斜弹簧角）。

Claims (10)

1. 用于确定具有车身（3）和至少一个车轮（5）的车辆（4）的车轮和车身运动的方法，其中该方法包括步骤：
-发起车轮（4）的运动；
-拍摄运动车辆（4）的图像的图像序列（A）；
-从图像序列（A）的所拍摄的图像中确定光学流；并且
-从光学流中确定至少一个车轮中心（22）的位置、车身（3）的运动和/或车辆（4）的阻尼量（                                               
Figure 2011800379807100001DEST_PATH_IMAGE002
）。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中至少一个车轮中心（22）的位置、车身（3）的运动和阻尼量（
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
）同时地被确定。
3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中该方法附加地包括步骤：消除所拍摄的图像中的几何失真。
4. 根据前述权利要求之一所述的方法，其中对光学流的确定包括对流场进行分段。
5. 根据权利要求4所述的方法，其中分段包括将流场分段成车轮（5）上的流向量（D2）、车身（3）上的流向量（D1）和既不布置在车轮（5）上也不布置在车身（3）上的流向量（D3）。
6. 根据前述权利要求之一所述的方法，其中所述分析包括按照最小二乘法使用高斯马尔科夫模型。
7. 用于确定具有车身（3）和至少一个车轮（5）的车辆（4）的车轮和车身运动的测量设备，具有：
至少一个摄像机（11），其被构造用于拍摄车辆（4）的图像的图像序列（A）；
计算设备（9），其被构造用于从所拍摄的图像序列（A）中计算光学流；和
分析设备（9），其被构造用于从光学流中确定至少一个车轮中心（22）的位置、车身（3）的运动和/或阻尼量（
Figure DEST_PATH_IMAGE002AA
）。
8. 根据权利要求7所述的设备，其中摄像机（11）是单摄像机、立体声摄像机或者多摄像机系统。
9. 根据权利要求7或8所述的设备，其中所述测量设备具有至少一个装置（8），其适用于发起车辆（4）的运动。
10. 根据权利要求7至9之一所述的设备，所述设备被构造为使得通过多个摄像机（11）同步地进行图像拍摄，并且使用扩展的车辆模型用于分析所拍摄的图像序列（A）。
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