CN103529838A - 自动导引车的多目视觉导引驱动装置及其协同标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种自动导引车的多目视觉导引驱动装置及其协同标定方法，所述的自动导引车车体固定联接有若干导引驱动装置，每个导引驱动装置包括减震单元、驱动单元和视觉单元。每个视觉单元具有一台摄像机，多个导引驱动装置上的摄像机组成了自动导引车的多目视觉系统。本发明利用单个导引驱动装置可绕空心短轴旋转的结构特点，通过静态标定和动态标定的方法，联合确立了景物坐标系与每个导引驱动装置运动控制坐标系及其与车体运动间的位姿关系，有效消除了视觉成像的畸变失真、比例失真、倾斜失真及多台摄像机的安装位姿误差。该方法可用于自动导引车基于平面矢量图的多目视觉精确测量，无需使用精密测量仪器，具有操作性好和柔性高的特点。

Description

自动导引车的多目视觉导引驱动装置及其协同标定方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉检测领域，具体是一种自动导引车的多目视觉导引驱动装置及其协同标定方法。

背景技术

自动导引车(automated guided vehicle, AGV)是一种轮式移动机器人，广泛用于工厂自动化生产线、仓储物流、机场和港口中的物料传送。其导引方式是自动导引车实现自动输送的核心技术之一，不仅决定了由其组成的自动化输送系统的柔性，也影响到系统运行的可靠性和组态费用。多目视觉导引方式是通过安装在每个导引驱动装置上的摄像机组成自动导引车的多目视觉系统，利用该系统采集地面上铺设的导引路径的图像，通过计算机视觉检测技术实时测量AGV相对导引路径的距离偏差和角度偏差。

在自动导引车多目视觉系统检测导引路径的过程中，为了获取空间点与摄像机采集的像素点之间的对应关系，摄像机的标定必不可少。该过程主要获取摄像机内部的几何和光学特性，即内部参数，以及摄像机坐标系相对于空间坐标系的位姿关系，即外部参数。此外，在实际成像过程中，摄像机透镜的形状使得空间直线成像后并非理想直线，从而影响控制精度，因此也需对其进行校正。

摄像机标定主要有传统标定法、主动视觉标定法和自标定法。传统的摄像机标定是将精密制作的立体或平面标靶放置在场景中，通过几何成像原理，建立场景中景物点与图像中观测点之间的关系模型，采用线性或非线性法计算摄像机的内部参数、外部参数和畸变参数，具有标定精度高的特点。基于主动视觉的标定方法需要控制摄像机做特定运动，如相互正交的平动和绕光轴的旋转运动等，利用参考点的图像坐标变化，实现摄像机的内部参数标定。该方法对摄像机的运动精度要求苛刻，主要用于工业机器人手眼标定，不适用于摄像机运动自由度受限的场合。

在自动导引车的导引驱动装置中，摄像机与驱动单元的相对位置不变，摄像机内、外部参数和畸变参数均不变。传统标定方法虽然可以获得摄像机的外部参数，但是该参数只是标靶坐标系与摄像机坐标系之间的位姿关系。在自动导引车的视觉导引应用中，还需要获得摄像机坐标系与整车运动控制坐标系之间的位姿关系，在不借助其他精密测量仪器的情况下，很难将标靶相对于整车运动控制坐标系精确地放置。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自动导引车的多目视觉导引驱动装置及其协同标定方法，有效消除了视觉成像的畸变失真、比例失真、倾斜失真及多台摄像机的安装位姿误差，可用于自动导引车基于平面矢量图的多目视觉精确测量，无需使用精密测量仪器，具有操作性好和柔性高的特点。

本发明所述的自动导引车车体固定连接有若干导引驱动装置，每个导引驱动装置包括减震单元、驱动单元和视觉单元，其中，减震单元通过固定板与车体连接；驱动单元包括空心短轴、底盘和电驱动轮，空心短轴与减震单元通过深沟球轴承同轴装配，底盘装在空心短轴底部，两电驱动轮沿底盘中心轴对称布置；视觉单元包括摄像机和LED辅助光源，摄像机垂直向下安装在两电驱动轮的中心线上方，通过紧固架固定在支撑架上，支撑架与空心短轴同轴联接；角度传感器转子固定在悬架的末端，外壳与摄像机壳体固联；多个导引驱动装置上的视觉单元组成了自动导引车的多目视觉系统。

进一步改进，所述的减震单元包括减震单元顶层、减震单元底层以及它们之间同轴对称的布置四个减震弹簧。

进一步改进，所述的深沟球轴承通过套筒与空心短轴定位。

进一步改进，所述的减震单元与驱动单元之间的相对转角由机械限位开关确定。

进一步改进，所述的视觉单元包括LED辅助光源及摄像机。

本发明还提供了一种所述的多目视觉导引驱动装置的协同标定方法，包括以下步骤：

1）通过静态标定获得摄像机的内部参数、外部参数，确立景物坐标系与每个摄像机坐标系之间的位姿关系；

2）根据导引驱动装置可绕空心短轴自由旋转的结构特点，采用角度传感器精确测量驱动单元的旋转角度，采用机械限位开关精确调节驱动单元的旋转位置。控制自动导引车做特定运动，通过动态标定获得摄像机坐标系与对应导引驱动装置运动控制坐标系的位姿关系及任意导引驱动装置之间的位置关系；

3）通过坐标变换联合确立景物坐标系与每个导引驱动装置运动控制坐标系乃至整车运动控制坐标系之间的位姿关系。

进一步改进，所述的静态标定方法具体包括以下步骤：

1）静止状态下，利用单台摄像机C_i获取M张位于三维空间中的平面模板的不同位姿图像，所述平面模板上分布有N个精确的特征点；

2）获取所述平面模板图像上全部特征点的坐标值；

3）利用不考虑摄像机径向畸变的线性模型，估计出摄像机内部参数和外部参数的初值；

4）利用采集的M张平面模板的图像，采用最大似然估计法计算非线性模型下摄像机内部参数、外部参数和畸变参数的精确解；其中，所述内部参数包括(K_x，K_y)_i和(u₀，v₀)_i，(K_x，K_y)_i为成像平面到图像平面在X轴和Y轴方向的放大系数，(u₀，v₀)_i为光轴中心线在成像平面的交点的图像坐标；外部参数是景物坐标系在摄像机坐标中的描述，包括

其中

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w中X_w轴在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci的方向向量；

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w中Y_w轴在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci的方向向量；

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w中Z_w轴在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci的方向向量；为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w的坐标原点在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci中的位置；畸变参数包括(k₁，k₂)_i,对于摄像机畸变，其主要部分为由于摄像机透镜形状产生的径向畸变。

进一步改进，所述的动态标定方法具体包括以下步骤：

1）分别控制自动导引车的每个导引驱动装置绕其运动控制中心点O_ki自转，对应的摄像机C_i分别采集地面两个特征点在自转状态下的连续时间序列视频；

2）采集的特征点在图像序列中的轨迹为两段同心圆弧，采用最小二乘法拟合圆弧。分别计算拟合圆弧的圆心在每台摄像机的图像坐标系中的坐标，所述圆心坐标即为导引驱动装置运动控制中心点O_ki的图像坐标，亦为导引驱动装置运动控制坐标系O_kiX_kiY_kiZ_ki与摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci之间的位置偏差(t_x，t_y)_i在图像中的表示；

3）控制每个导引驱动装置自转至角度传感器的示值为零的位置，通过机械限位开关将导引驱动装置与车体的相对位置固定，即所有导引驱动装置定位在与自动导引车前进方向平行的位置；控制自动导引车作匀速直线运动，每台摄像机分别采集地面上的同一特征点在匀速直线运动状态下的连续时间序列视频；采集的特征点在图像序列中的坐标呈线性分布，采用最小二乘法拟合直线，分别计算拟合直线与每台摄像机图像坐标系水平轴的夹角

所述夹角即为摄像机坐标系与对应导引驱动装置运动控制坐标系之间的旋转角；

4）得到旋转角

之后，通过坐标变换即可得特征点在运动控制坐标系中的轨迹，该轨迹应为对应导引驱动装置数量的平行直线；任意两直线m、n间的距离为两导引驱动装置运动控制中心点在垂直于自动导引车前进方向上的距离偏差Δx_m-n；

5）控制导引驱动装置自转至角度传感器的示值为90°的位置，通过机械限位开关将导引驱动装置与车体的相对位置固定，即所有导引驱动装置定位在与自动导引车前进方向垂直的位置，控制自动导引车作侧向平移运动；在地面上布置特征点P_i，所述特征点位于同一条直线上，且每个特征点位于对应导引驱动装置摄像机的视野范围之内，特征点个数对应导引驱动装置个数，特征点间的距离由制作标定模板时精确测定，同时尽量保证特征点所在直线与自动导引车前进方向平行；分别采集P_i在对应摄像机中的连续时间序列视频，P_i的轨迹为直线，采用最小二乘法拟合直线，计算两导引驱动装置m、n运动控制中心点在自动导引车前进方向上的距离偏差Δy_m-n；由于导引驱动装置之间的姿态偏差

在自动导引车运行过程中可控，从而确定导引驱动装置运动控制坐标系之间的位姿关系；

6）通过坐标变换可得任意两导引驱动装置运动控制坐标系O_kiX_kiY_kiZ_ki与O_kjX_kjY_kjZ_kj之间的位姿关系；以任一导引驱动装置运动控制坐标系为参照，即可建立整个自动导引车的整车运动控制坐标系。

本发明的有益效果在于：导引驱动装置可绕空心短轴自由旋转，通过角度传感器实现对旋转角度的精确度量，通过机械限位开关实现对旋转位置的精确定位。一次安装后，每台摄像机的内部参数、外部参数均不再发生改变，利用静态标定和动态标定相结合的协同标定方法，联合确立了景物坐标系与每个导引驱动装置运动控制坐标系乃至整车运动控制坐标系之间的位姿关系，有效消除了视觉成像的畸变失真、比例失真、倾斜失真及多台摄像机的安装位姿误差。经过本发明协同标定的多目视觉系统，可用于自动导引车基于平面矢量图的多目视觉精确测量。该方法在现场实施的过程中无需使用精密测量仪器，具有操作性好和柔性高的特点。

附图说明

图1为本发明所述的视觉导引驱动装置的结构示意图；

图2为本发明所述的多个视觉导引驱动装置组成自动导引车的布局示意图；

图3为本发明所述的多目视觉系统协同标定方法实施例的流程示意图；

图4为本发明所述的静态标定方法中单台摄像机实际成像模型的示意图；

图5为本发明所述的静态标定方法中平面模板的示意图；

图6为本发明所述的静态标定方法中16张不同位姿的平面模板在摄像机坐标系中的位姿示意图；

图7为本发明所述的动态标定方法中导引驱动装置在自转状态下，两个特征点相对导引驱动装置视觉单元的运动轨迹示意图；

图8为本发明所述的动态标定方法中自动导引车做前向直行运动时导引驱动装置的布局示意图；

图9为本发明所述的动态标定方法中自动导引车做前向直行运动时特征点的运动轨迹示意图；

图10为本发明所述的动态标定方法中自动导引车做侧向平移运动时导引驱动装置的布局示意图。

图中标号名称：1、深沟球轴承；2、减震单元底层；3、减震弹簧；4、减震单元顶层；5、固定板；6、悬架；7、支撑架；8、LED辅助光源；9、角度传感器；10、摄像机；11、紧固架；12、空心短轴；13、套筒；14、机械限位开关；15、底盘；16、电驱动轮；17、万向轮；18、人工特征点；19、摄像机坐标系；20、导引驱动装置运动控制坐标系；21、视觉单元视野范围。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

本发明提供的视觉导引驱动装置的结构如图1所示。该视觉导引驱动装置通过固定板（5）固定联接于自动导引车车体，每个装置包括减震单元、驱动单元和视觉单元，多个导引驱动装置上的视觉单元组成了自动导引车的多目视觉系统。

减震单元顶层（4）与减震单元底层（2）之间同轴对称布置4个减震弹簧（3），减震单元顶层（4）与固定板（5）同轴焊接。所述的驱动单元包括空心短轴（12）、底盘（15）和电驱动轮（16），空心短轴（12）与减震单元底层（2）通过深沟球轴承（1）同轴装配，减震单元与驱动单元之间的相对转角由机械限位开关（14）确定。所述的深沟球轴承（1）通过套筒（13）与空心短轴（12）定位。底盘（15）装在空心短轴（12）底部，两电驱动轮（16）沿底盘（15）中心轴对称布置。所述的视觉单元包括LED辅助光源（8）及摄像机（10），摄像机（10）垂直向下安装在两电驱动轮（16）的中心线上方，通过紧固架（11）固定在支撑架（7）上，支撑架（7）与空心短轴（12）同轴联接；角度传感器（9）转子固定在悬架（6）的末端，外壳与摄像机（10）壳体固联。

图2为本发明所述的多个视觉导引驱动装置组成自动导引车的布局示意图，包括万向轮（17）、人工特征点（18）、摄像机坐标系（19）、导引驱动装置运动控制坐标系（20）、视觉单元视野范围（21）。通过在车体周围设置万向轮（17）减少导引驱动装置上所受的载荷，实现载荷的均匀分布。人工特征点（18）为两条不同颜色的色带的交点。为了便于自动导引车系统模型的说明，假设以Y方向作为自动导引车的前进方向，并将摄像机坐标系与导引驱动装置运动控制坐标系之间的位姿偏差及视野范围进行一定比例的缩放如（19）、（20）及（21）所示。

图3为本发明所述的多目视觉系统协同标定方法实施例的流程示意图。首先通过静态标定获得摄像机的内部参数、外部参数，确立景物坐标系与每个摄像机坐标系间的位姿关系，具体包括以下步骤：

1）静止状态下，利用单台摄像机C_i获取M张位于三维空间中的平面模板的不同位姿图像，所述平面模板上分布有N个精确的特征点；

2）获取所述平面模板图像上全部特征点的坐标值；

3）利用不考虑摄像机径向畸变的线性模型，估计出摄像机内部参数和外部参数的初值；

4）利用采集的M张平面模板的图像，采用最大似然估计法计算非线性模型下摄像机内部参数、外部参数和畸变参数的精确解；其中，所述内部参数包括(K_x，K_y)_i和(u₀，v₀)_i，(K_x，K_y)_i为成像平面到图像平面在X轴和Y轴方向的放大系数，(u₀，v₀)_i为光轴中心线在成像平面的交点的图像坐标；外部参数是景物坐标系在摄像机坐标中的描述，包括其中

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w中X_w轴在摄像机坐标系;O_ciX_ciY_ciZ_ci的方向向量；

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w中Y_w轴在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci的方向向量；

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w中Z_w轴在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci的方向向量；

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w的坐标原点在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci中的位置；畸变参数包括(k₁，k₂)_i对于摄像机畸变，其主要部分为由于摄像机透镜形状产生的径向畸变。

然后控制自动导引车做特定运动，获得摄像机坐标系与对应导引驱动装置运动控制坐标系之间的位姿关系及任意导引驱动装置之间的位置关系，具体包括以下步骤：

1）分别控制自动导引车的每个导引驱动装置绕其运动控制中心点O_ki自转，对应的摄像机C_i分别采集地面两个特征点在自转状态下的连续时间序列视频；

2）采集的特征点在图像序列中的轨迹为两段同心圆弧，采用最小二乘法拟合圆弧。分别计算拟合圆弧的圆心在每台摄像机的图像坐标系中的坐标，所述圆心坐标即为导引驱动装置运动控制中心点O_ki的图像坐标，亦为导引驱动装置运动控制坐标系O_kiX_kiY_kiZ_ki与摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci之间的位置偏差(t_x，t_y)_i在图像中的表示；

3）控制每个导引驱动装置自转至角度传感器的示值为零的位置，通过机械限位开关将导引驱动装置与车体的相对位置固定，即所有导引驱动装置定位在与自动导引车前进方向平行的位置；控制自动导引车作匀速直线运动，每台摄像机分别采集地面上的同一特征点在匀速直线运动状态下的连续时间序列视频；采集的特征点在图像序列中的坐标呈线性分布，采用最小二乘法拟合直线，分别计算拟合直线与每台摄像机图像坐标系水平轴的夹角

所述夹角即为摄像机坐标系与对应导引驱动装置运动控制坐标系之间的旋转角；

4）得到旋转角

之后，通过坐标变换即可得特征点在运动控制坐标系中的轨迹，该轨迹应为对应导引驱动装置数量的平行直线；任意两直线m、n间的距离为两导引驱动装置运动控制中心点在垂直于自动导引车前进方向上的距离偏差Δx_m-n；

5）控制导引驱动装置自转至角度传感器的示值为90°的位置，通过机械限位开关将导引驱动装置与车体的相对位置固定，即所有导引驱动装置定位在与自动导引车前进方向垂直的位置，控制自动导引车作侧向平移运动；在地面上布置特征点P_i，所述特征点位于同一条直线上，且每个特征点位于对应导引驱动装置摄像机的视野范围之内，特征点个数对应导引驱动装置个数，特征点间的距离由制作标定模板时精确测定，同时尽量保证特征点所在直线与自动导引车前进方向平行；分别采集P_i在对应摄像机中的连续时间序列视频，P_i的轨迹为直线，采用最小二乘法拟合直线，计算两导引驱动装置m、n运动控制中心点在自动导引车前进方向上的距离偏差Δy_m-n。

最后，结合导引驱动装置可绕空心短轴旋转的结构特点，即任意导引驱动装置之间的角度偏差可控，建立自动导引车的整车运动控制坐标系。

图4为本发明所述的静态标定方法中单台摄像机实际成像模型的示意图。其中在摄像机坐标系中深度为1的成像平面为图像平面归一化后的等效平面。深度为t_zg的成像平面为理想景物点在摄像机坐标系中的成像平面，即为平面模板坐标系，O_wX_wY_wZ_w为景物坐标系。对于任一摄像机,设摄像机坐标系为O_ciX_ciY_ciZ_ci，图像坐标系为(u，v)_i。根据理想透视模型有

$Z_{\mathrm{ci}}\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]=A_i{\left[\begin{array}{c}{X}_c\\ Y_c\\ Z_c\end{array}\right]}_i---\left(1\right)$

其中, $A_i={\left[\begin{array}{ccc}{k}_x& 0& u_0\\ 0& k_y& v_0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]}_i$ 为含有4个参数的内部参数矩阵，

u₀、v₀是摄像机的主点在图像中的像素坐标，k_x、k_y分别是摄像机焦距归一化后，像素相对于成像平面物理坐标在u、v方向上的放大系数。

摄像机坐标系O_cX_cY_cZ_c与景物坐标系(X_w，Y_w，Z_w)在欧氏空间的坐标变换可以通过三维旋转矩阵和平移矩阵表示：

$\left[\begin{array}{c}{X}_c\\ Y_c\\ Z_c\end{array}\right]=R\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\end{array}\right]+T---\left(2\right)$

其中R是3×3坐标旋转矩阵，T是3×1坐标平移矩阵。

在一般情况下，仅考虑径向畸变已经足够描述由于摄像机透镜形状引起的非线性畸变。设成像平面上的理想物理坐标为(X_u，Y_u)，畸变后的实际物理坐标为(X_d,Y_d)，则有

$\left\{\begin{array}{c}{X}_u=X_d(1+K_1{r}_d^2+K_2{r}_d^4)\\ Y_u=Y_d(1+K_1{r}_d^2+K_2{r}_d^4)\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中

,k₁、k₂是径向畸变参数。

所述的单台摄像机的标定问题包括内部参数，畸变参数和外部参数的求解。这是一个非线性最优化问题，通常采用不考虑畸变的线性模型，估计出每个参数的初值，再用最大似然估计法计算非线性模型下的参数精确值。

图5所示为本发明所述的静态标定方法中平面模板的示意图，本实施例中采用20×20mm方格平面模板。在静止状态下，本实施例中利用单台摄像机获取16张位于摄像机坐标系中不同位姿的平面模板的图像，如图6所示。对于平面模板坐标系，有Z_w=0，令旋转矩阵R=[r₁ r₂ r₃]，平移矩阵T=[t_x t_y t_z]^T，、由(1)、(2)可得

$\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]=A\begin{array}{c}\left[\begin{array}{ccc}{r}_1& r_2& T\end{array}\right]\end{array}\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ 1\end{array}\right]=H\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ 1\end{array}\right]---\left(4\right)$

其中H为3×3单应矩阵

H=A[r₁ r₂ T]          (5)

采用Harris角点检测算法提取平面模板图像上全部方格点的坐标值。根据方格点与其在景物坐标系中坐标的一一对应关系，每个方格点可以确定两个约束方程。当N≥5时，即可用最小二乘法计算出第j幅图像对用的单应矩阵H_j。

旋转矩阵R_i是一个单位正交矩阵，可以建立两个约束条件：

$\left\{\begin{array}{c}{r}_1^T{r}_2=0\\ \left|r_1\right|=\left|r_2\right|\end{array}\right.---\left(6\right)$

由(5)(6)可以得到内参数矩阵的两个约束方程，当M≥3时，即可采用最小二乘法计算出内参数矩阵A的4个参数的初值。由计算得到的内参数矩阵A和单应矩阵H，代入(5)可以得到每幅图像对应的r_1j，r_2j和T_j，r_3j可由式(7)得到。

r_3j=r_1j×r_2j         (7)

至此，单台摄像机成像模型中内部参数和外部参数的初值均已得到。令对应的畸变参数k₁和k₂的初值为0。在非线性模型下，对有N个特征点的16张图像采用最大似然估计法，通过最小化距离函数获得参数的精确解。距离函数如下所示：

${\mathrm{\Σ}}_i^M{\mathrm{\Σ}}_j^N{\left|\right|m_{\mathrm{ij}}(A,k_1,k_2)-{\tilde{m}}_{\mathrm{ij}}(A,R_i,T_i,M_{\mathrm{ij}})\left|\right|}^2---\left(8\right)$

式中m_ij(A，k₁，k₂)是经过畸变校正的图像像素点，是由式(1)、(2)计算得到的理想透视模型下景物坐标系点M_ij对应的理想图像坐标点。对式(8)采用基于梯度下降的非线性最小二乘法（Levenberg-Marquardt）进行参数优化，获得令目标函数值最小的参数u₀,v₀,k_x,k₁,k₂,R和T。模板采集的次数越多，计算结果越精确。由此类推，第i台摄像机的内部参数，畸变参数和外部参数得以精确标定。设特征点在景物坐标系中的坐标为(X_w，Y_w，Z_w)_i，根据自动导引车多目视觉系统的成像模型有

式（9）中，(X_c，Y_c，Z_c)_i为对应导引驱动装置的摄像机坐标系。通过对单台摄像机的标定，内部参数，畸变参数和外部参数均已得到。在单台摄像机标定时，若平面模板放置在地面上，对应的外部参数为R_g和T_g，R_g为隐式的旋转矩阵，假设模板顺序绕Z_k轴旋转γ，绕Y_k轴旋转β，绕X_k轴旋转α后，与摄像机坐标系平行，即

R_g=R_x(α)R_y(β)R_z(γ)         (10)

式（10）中，R_x(α)、R_y(β)和R_z(γ)是欧拉角旋转矩阵，由R_g可以分别计算出R_x(α)、R_y(β)和R_z(γ)。由于平面模板的放置不能保证γ为0，令Z_w=0，则式（9）简化为

${\left[\begin{array}{c}{X}_c\\ Y_c\end{array}\right]}_i={R\left(\mathrm{\γ}\right)}_i{\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\end{array}\right]}_i+{\left[\begin{array}{c}{t}_{\mathrm{xw}}\\ t_{\mathrm{yw}}\end{array}\right]}_i,i=\mathrm{1,2}......,N---\left(11\right)$

解出γ，t_xw，t_yw即可得到摄像机坐标系相对景物坐标系的外部参数。

控制每个导引驱动装置绕其运动中心点自转，对应摄像机采集地面上两个特征点在自转状态下的连续时间序列视频，图7为采集的两个特征点在图像序列中的运动轨迹，运动轨迹为两段同心圆弧，采用最小二乘法拟合，拟合圆弧的圆心即为导引驱动装置运动控制坐标系相对摄像机坐标系的平移向量(t_x，t_y)在图像中的表示。

控制导引驱动装置自转至角度传感器的示值为零的位置，通过机械限位开关将导引驱动装置与车体的相对位置固定，即所有导引驱动装置定位在与自动导引车前进方向平行的位置。控制自动导引车作匀速直线运动，如图8所示，每台摄像机分别采集地面上的同一特征点在匀速直线运动状态下的连续时间序列视频，图9为采集特征点在图像序列中的直线运动轨迹，该直线与水平方向的夹角即为导引驱动装置运动控制坐标系相对摄像机坐标系的旋转角

任意两条直线m、n间的距离为导引驱动装置m、n运动控制中心点在垂直于自动导引车前进方向上的距离偏差Δx_m-n。

控制导引驱动装置自转至角度传感器的示值为90°的位置，通过机械限位开关将导引驱动装置与车体的相对位置固定，即所有导引驱动装置定位在与自动导引车前进方向垂直的位置。控制自动导引车作侧向平移运动，如图10所示，每台摄像机分别采集地面上对应特征点的连续时间序列视频，所述特征点分布在同一直线上且彼此之间的距离通过精密测量仪器预先测定。单台摄像机采集的特征点轨迹与图9类似。根据式（11）可得特征点P_m，P_n分别在导引驱动装置运动控制坐标系中的坐标(x_Apm，y_Apm)，(x_Apn，y_Apn)则两导引驱动装置运动控制坐标系在自动导引车前进方向上的距离偏差Ay_m-n为：

${\mathrm{\Δy}}_{m-n}=L*\cos \left(\mathrm{si}{n}^{-1}\frac{|y_{\mathrm{Apm}}-y_{\mathrm{Apm}}-{\mathrm{\Δx}}_{m-n}|}{L}\right)-(x_{\mathrm{Apm}}-x_{\mathrm{Apm}})---\left(12\right)$

解出(Δx_m-n，Δy_m-n)。

由坐标变换

即可建立导引驱动装置运动控制坐标系与对应的摄像机坐标系之间的映射关系。

设自动导引车的整车运动控制坐标系为O_AX_AY_AZ_A，以第n个导引驱动装置运动控制坐标系为参考，由坐标变换

即可建立景物坐标系与自动导引车的整车运动控制坐标系之间的映射关系。

本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以进行若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种自动导引车的多目视觉导引驱动装置，其特征在于：自动导引车车体固定连接有若干导引驱动装置，每个导引驱动装置包括减震单元、驱动单元和视觉单元，其中，减震单元通过固定板（5）与车体连接；驱动单元包括空心短轴（12）、底盘（15）和电驱动轮（16），空心短轴（12）与减震单元通过深沟球轴承（1）同轴装配，底盘（15）装在空心短轴（12）底部，两电驱动轮（16）沿底盘（15）中心轴对称布置；视觉单元包括LED辅助光源（8）和摄像机（10），摄像机（10）垂直向下安装在两电驱动轮（16）的中心线上方，通过紧固架（11）固定在支撑架（7）上，支撑架（7）与空心短轴（12）同轴联接；角度传感器（9）转子固定在悬架（6）的末端，外壳与摄像机（10）的壳体固联；多个导引驱动装置上的视觉单元组成了自动导引车的多目视觉系统。

2.根据权利要求1所述的导引驱动装置，其特征在于：所述的减震单元包括减震单元顶层（4）、减震单元底层（2）以及它们之间同轴对称布置的四个减震弹簧（3）。

3.根据权利要求1所述的导引驱动装置，其特征在于：所述的深沟球轴承（1）通过套筒（13）与空心短轴（12）定位。

4.根据权利要求1所述的导引驱动装置，其特征在于：所述的减震单元与驱动单元之间的相对转角由机械限位开关（14）确定。

5.根据权利要求1所述的导引驱动装置，其特征在于：所述的视觉单元包括LED辅助光源（8）及摄像机（10）。

6.一种以上任意一项权利要求所述的多目视觉导引驱动装置的协同标定方法，其特征在于包括以下步骤：

1）通过静态标定获得摄像机的内部参数、外部参数，确立景物坐标系与每个摄像机坐标系之间的位姿关系；

2）根据导引驱动装置可绕空心短轴自由旋转的结构特点，采用角度传感器精确测量驱动单元的旋转角度，采用机械限位开关精确调节驱动单元的旋转位置，控制自动导引车做特定运动，通过动态标定获得摄像机坐标系与对应导引驱动装置运动控制坐标系的位姿关系及任意导引驱动装置之间的位置关系；

3）通过坐标变换联合确立景物坐标系与每个导引驱动装置运动控制坐标系乃至整车运动控制坐标系之间的位姿关系。

7.根据权利要求6所述的多目视觉导引驱动装置的协同标定方法，其特征在于，所述的静态标定方法具体包括以下步骤：

1）静止状态下，利用单台摄像机C_i获取M张位于三维空间中的平面模板的不同位姿图像，所述平面模板上分布有N个精确的特征点；

2）获取所述平面模板图像上全部特征点的坐标值；

3）利用不考虑摄像机径向畸变的线性模型，估计出摄像机内部参数和外部参数的初值；

4）利用采集的M张平面模板的图像，采用最大似然估计法计算非线性模型下摄像机内部参数、外部参数和畸变参数的精确解；其中，所述内部参数包括(K_x,K_y)_i和(u₀，v₀)_i,(K_x,K_y)_i为成像平面到图像平面在X轴和Y轴方向的放大系数，(u₀，v₀)_i为光轴中心线在成像平面的交点的图像坐标；外部参数是景物坐标系在摄像机坐标中的描述，包括

其中

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w中X_w轴在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci的方向向量；

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w中Y_w轴在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci的方向向量；为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w中Z_w轴在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci的方向向量；

为景物坐标系O_wX_wY_wZ_w的坐标原点在摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci中的位置；畸变参数包括(k₁,k₂)_i,对于摄像机畸变，其主要部分为由于摄像机透镜形状产生的径向畸变。

8.根据权利要求6所述的多目视觉导引驱动装置的协同标定方法，其特征在于，所述的动态标定方法具体包括以下步骤：

1)分别控制自动导引车的每个导引驱动装置绕其运动控制中心点O_ki自转，对应的摄像机C_i分别采集地面两个特征点在目转状态下的连续时间序列视频；

2）采集的特征点在图像序列中的轨迹为两段同心圆弧，采用最小二乘法拟合圆弧，分别计算拟合圆弧的圆心在每台摄像机的图像坐标系中的坐标，所述圆心坐标即为导引驱动装置运动控制中心点O_ki的图像坐标，亦为导引驱动装置运动控制坐标系O_kiX_kiY_kiZ_ki与摄像机坐标系O_ciX_ciY_ciZ_ci之间的位置偏差(t_x，t_y)_i在图像中的表示；

3）控制每个导引驱动装置自转至角度传感器的示值为零的位置，通过机械限位开关将导引驱动装置与车体的相对位置固定，即所有导引驱动装置定位在与自动导引车前进方向平行的位置；控制自动导引车作匀速直线运动，每台摄像机分别采集地面上的同一特征点在匀速直线运动状态下的连续时间序列视频；采集的特征点在图像序列中的坐标呈线性分布，采用最小二乘法拟合直线，分别计算拟合直线与每台摄像机图像坐标系水平轴的夹角所述夹角即为摄像机坐标系与对应导引驱动装置运动控制坐标系之间的旋转角；

4）得到旋转角

之后，通过坐标变换即可得特征点在运动控制坐标系中的轨迹，该轨迹应为对应导引驱动装置数量的平行直线；任意两直线m、n间的距离为两导引驱动装置运动控制中心点在垂直于自动导引车前进方向上的距离偏差Δx_m-n；

5）控制导引驱动装置自转至角度传感器的示值为90°的位置，通过机械限位开关将导引驱动装置与车体的相对位置固定，即所有导引驱动装置定位在与自动导引车前进方向垂直的位置，控制自动导引车作侧向平移运动；在地面上布置特征点P_i，所述特征点位于同一条直线上，且每个特征点位于对应导引驱动装置摄像机的视野范围之内，特征点个数对应导引驱动装置个数，特征点间的距离由制作标定模板时精确测定，同时尽量保证特征点所在直线与自动导引车前进方向平行；分别采集P_i在对应摄像机中的连续时间序列视频，P_i的轨迹为直线，采用最小二乘法拟合直线，计算两导引驱动装置m、n运动控制中心点在自动导引车前进方向上的距离偏差Δy_m-n；由于导引驱动装置之间的姿态偏差

在自动导引车运行过程中可控，从而确定导引驱动装置运动控制坐标系之间的位姿关系；

6）通过坐标变换可得任意两导引驱动装置运动控制坐标系O_kiX_kiY_kiZ_Ki与O_kjX_kjY_kjZ_kj之间的位姿关系；以任一导引驱动装置运动控制坐标系为参照，即可建立自动导引车的整车运动控制坐标系。

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