CN112105487B - 用于具有位置定位系统的机器人的展演竞赛场 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种方法和设备，该方法和设备基于所述颜色和/或物体的图案在图像传感器内产生的图像，确定图像传感器相对于颜色和/或物体的预定连续图案的位置。

Description

用于具有位置定位系统的机器人的展演竞赛场
相关申请的交叉引用
本发明要求于2020年4月23日提交的美国申请16/856,230和于2020年4月23日提交的美国申请16/856,256的优先权，两者都要求于2019年4月24日提交的美国临时申请62/837,797的优先权，并且全部通过引用整体并入本文。
技术领域
本发明涉及用于机器人的展演竞赛场和基于图像传感器感测的图案的位置定位系统。
背景技术
各种机器人，包括自动驾驶车辆和其它的自行式设备，设计为通常在操作或展演竞赛场的特定区域执行各种功能和操作。这样的功能可以包括但不限于制造任务、服务任务和竞赛。在这样的展演中，这样的机器人通常需要甚至有必要进入或移动到展演竞赛场的不同位置，或者具有跟踪自己的能力，以确定并利用其在此类展演竞赛场内的特定位置。一些这样的位置定位系统是已知的，但是其仍然需要提高速度、简化性、计算经济性和多功能性。
相关技术的前述示例和与之相关的限制旨在进行说明而非排他性的。通过阅读说明书和研究附图，相关领域的其他限制和相关领域的其他示例对于本领域技术人员将变得显而易见。
发明内容
结合系统、结构、方法和实施方式来描述和说明以下实施例及其方面，其旨在作为示例和说明性的，而非限制范围。在各种实施例和实施方式中，已经减少或消除了一个或多个问题，而其他实施例涉及其它改进和效益。
在一个实施例中，展演竞赛场系统用于在展演竞赛空间演示的车辆，该展演竞赛场系统包括编码带，其具有始端并将预定长度延伸到末端，并且具有从始端到末端延伸的预定数量的区间距离，其中，编码带可安装在与展演空间相邻的起始位置，并且可延伸到与展演空间相邻的预定数量的区间距离。
在另一个实施例中，编码带包括编码中心线，并且能够以限定在展演空间上方的参考平面的方式相邻于展演空间安装，其中在编码带中的编码标记序列包括在沿着编码中心线的规则间隔区间的非重复块序列。
在另一个实施例中，非重复块序列包括与亮块交错的暗块。
在另一个实施例中，一些暗块和亮块位于编码中心线上方，并且其中一些其它的暗块和亮块位于编码下方。
在另一个实施例中，在编码中心线上方具有暗块的任何区间在编码中心线下方具有亮块，并且其中，在编码中心线上方具有亮块的任何区间在编码中心线下方具有暗块，使得编码中心线上方的亮块到暗块的过渡与编码中心线下方的暗块到亮块的过渡对齐，并且使得编码中心线上方的暗块到亮块的过渡与编码中心线下方的亮块到暗块的过渡对齐，其中编码中心线上方的暗块的拐角与编码中心线下方的暗块的拐角相交形成编码中心线上的特征点。
在另一个实施例中，定位于展演空间的定位装置包括用于获取包括一个或多个标记序列部分的图像的数码摄像机，该数码摄像机具有用于聚焦在图像传感器上的图像的透镜系统，该透镜系统具有光学中心。
在另一个实施例中，处理器编程为将数码相机获取的图像与存储器中的标记序列进行比较，以识别在图像中的标记序列的一个或多个部分，并且生成指示在展演空间中的定位装置的位置和方向的信号。
在另一个实施例中，定位装置能够以将光学中心定位在参考平面中的方式安装在车辆上。
在另一个实施例中，处理器编程为通过特征点识别编码中心线，该特征点由编码中心线上方的暗块的拐角与编码中心线下方的暗块的拐角相交形成，从而形成编码中心线上的特征点。
在另一个实施例中，处理器编程为将图像中的特征点的位置识别为编码带上这样的特征点的各自位置，从而通过识别标记序列中的各个特征点的对应位置以及存储器中竞赛场周围的特定位置，可以确定这些特征在竞赛场周边上相对于起始位置的位置。
在另一个实施例中，展演表面具有多边形的形状，并且展演空间包围在拐角处相交的壁，其中起始位置是拐角之一。
在另一个实施例中，展演竞赛场系统包括：(i)围绕展演表面上方的竞赛场空间周边的至少一部分延伸的编码带，所述编码带包括从起始位置开始的编码标记序列，其中相对于起始位置，在与竞赛场空间相邻的任何特定位置处的标记序列的部分是唯一的；(ii)定位于竞赛场上的定位装置，其包括数码摄像机，用于获取包括标记序列的一个或多个部分的图像；(iii)处理器，该处理器编程为基于图像中的标记序列的一个部分或多个部分来生成信号，该信号指示竞赛场中的定位装置的位置和方向。
在另一个实施例中，一种组装展演竞赛场的方法，包括：将编码带至少部分地放置在展演竞赛场周围或其中，其中，编码带具有始端和末端，其编码长度在始端和末端之间，并且至少部分地在展演竞赛场周围或其中的编码带的放置将始端放置在相对于展演竞赛场的起始位置，该起始位置相对于展演竞赛场具有特定位置，并且其中，编码带包括在始端与末端之间的编码长度的多个特征点，其每个特征点距始端均为预定距离，使得在编码长度中的每个特征点距起始位置均为相应的预定距离。
在另一个实施例中，该方法包括：在展演空间周围组装多个壁以在多个拐角处彼此相交，指定拐角的一个为起始位置，将编码带安装在壁上，同时编码带的始端位于指定为起始位置的拐角处，其中在编码带中的每个特征点均位于距指定为起始位置的拐角的相应预定距离处。
在另一个实施例中，该方法包括在展演表面上组装多个壁，并将编码带安装在壁上，使得编码带上的编码中心线在展演表面上方处于恒定高度。
附图说明
并入本文并形成说明书一部分的附图示出了一些但不是唯一的或排他性的示例性实施例和/或特征。本文所公开的实施例和附图应视为说明性的而非限制性的。在附图中：
图1是示例机器人展演竞赛场的等轴测图，该机器人展演竞赛场带有安装在机器人上的示例定位装置的图解说明；
图2是图1中的示例定位装置的图解侧视图；
图3是图1中示例编码带的一部分的放大图；
图4是图1中的示例机器人展演竞赛场的平面示意图，其示出了带有示例定位特征图的示例坐标系和局部坐标；
图5是示例过程的逻辑图，该示例过程由用于在图1中的展演竞赛场上的定位装置中建立光学中心的位置的定位装置实现；
图6是示例编码带的一部分的示例图像的示意图，该示例图像由图1中的定位装置上的透镜系统捕获；
图7是示例编码带中的特征点的示例图的示意图，该特征点通过将图6中的示例图像与特征检测核进行卷积而生成；
图8是示例核的示意图，用于生成图7中的示例特征点图的卷积；
图9是图6的示例图像的示意图，其上覆盖有一条适合于编码带的中心线的线，并且包括用于检测示例图像中的编码的示例零均值滤波过程的示意图；
图10是像素比例尺中的拟合线和垂直线的放大示意图；
图11是通过零均值滤波过程从示例编码带中检测到的示例信号的图；
图12是当定位装置的摄像机向下俯仰而编码带仍出现在视场顶部时的图4中参数的侧视图；
图13是摄像机俯仰和旋转的概念性表示，示出了与补偿和精确位置检索有关的参数；
图14是示出了透镜畸变和用于校正这种畸变的径向表示的图；以及
图15是图1中的示例机器人展演竞赛场的平面示意图，其具有配备有定位装置的多个机器人以及在展演竞赛场中的示例静止物体。
具体实施方式
在图1中示出了用于机器人或其他车辆的示例性展演竞赛场10，其中示例定位装置12安装在展演竞赛场10中的例如机器人14的车辆上。编码带16至少部分地围绕展演表面18上方的展演空间17的周边延伸。车辆14可以是自动的、自行式(self-propelled)的其他车辆或设备，其可以在展演表面18上的各种路径中移动或被移动到展演竞赛场10内的各个位置。为了便于说明，术语“车辆”和“机器人”可互换地使用，以方便描述整个系统或方法，因为可以在其上安装定位装置12的车辆14的特定类型不属于本发明的限制性特征。例如但不限于，在图1中示意性地示出的示例车辆14可以是竞赛机器人，其任务可以是执行各种规定的操作、操纵，或在展演竞赛场10内完成各种目标。安装在机器人14上的定位装置12向机器人14提供信号，该信号指示在任何特定时间的定位装置的位置和方向，或者实时地改变这些位置和方向。这样的位置信号可以由机器人14以机器人设计者或操作者所需的任何方式用于执行操作或实现目标。机器人14示出为以促进对展演竞赛场10和定位装置12的有用性解释，但是机器人14本身和使用由定位装置12所提供的位置信号的机器人14的任何特定编程都不属于本发明的一部分。相应地，定位装置12示意性地示出为通过将这样的位置信号提供给机器人14的数据电缆20，安装在机器人14上，尽管这样的信号也可以从定位装置12以本领域已知的其它方便的方式或格式无线传输到机器人14中，该方式或格式例如调频电磁辐射、红外线、声音等。
尽管示例机器人展演竞赛场10在图1中示出为方形场，但它可以是其它形状，例如矩形、多边形、圆形、椭圆形或其它形状。此外，所示出的示例组件，例如展演竞赛场10周围的边沿或壁的长度和高度、展演表面18的面积、机器人14的尺寸以及定位装置12等，由于纸张的限制，未以任何特定的比例或相对大小来说明，但是本领域的技术人员在熟悉以下组件的说明之后将会理解该原理。作为说明性示例，矩形展演竞赛场10可具有壁22、24、26、28，每个壁长12英尺和高12英寸。在图1中示出了编码带16从其始端29延伸，该始端位于在展演竞赛场10周边的预定起始位置30(有时在本说明书中称为起始位置30)，例如，在展演竞赛场10的特定拐角31，并且围绕展演竞赛场10的周边延伸至的编码带16的末端33，回到起始位置30。然而，编码带16可以只围绕周边的一部分或沿周边的几个部分延伸，或者其可以延伸到整个展演空间或围绕或部分围绕在展演空间的物体延伸，只要编码带16具有相对展演竞赛场10的已知起始位置以及至少部分的编码带可通过定位装置12捕获在图像中。换句话说，以某些方式或位置邻近展演空间定位编码带16，该方式或位置具有在相对于展演竞赛场的展演空间的已知位置的起始位置，以及其中，在展演空间中的定位装置12可以捕获至少一部分的编码带16的图像，其具有足够的特征点以使定位装置12去确定在展演空间的定位装置12的位置。通过编码的设计可知，在编码带16中的每个特征点60(图3、4、6和7)的确切位置。换句话说，通过编码的设计可知每个特征点60与编码带16的始端29的确切距离。因此，通过将编码带16安装或放置在壁22、24、26、28上，使编码带16的始端29精确地位于指定的起始位置30，例如，在图1中示出的示例方形展演竞赛场10的指定拐角31，在编码带16中的每个特征点60与展演竞赛场10的指定拐角31的确切距离是已知的。因此，相对于指定拐角31的在编码带16中的每个特征点60的精确位置是已知的。
在本例中，编码带16可以任何简便的形式应用于壁22、24、26、28。例如，该编码可印刷在任何方便的衬底材料32上，包括，例如用任何已知的印刷工艺和材料将其印刷到材料32上，例如纸、塑料、木材或其他材料，并制成于安装在壁22、24、26、28上。在一个示例中，衬底材料32可具有自粘合的背面，其可用于将衬底材料32和编码带16粘合到壁22、24、26、28上。示例的衬底材料32可具有印刷在或以其它方式应用于延伸至衬底材料32的顶部边缘34的衬底材料32的前(暴露的)表面，使得通过令衬底材料32的顶部边缘34与壁22、24、26、28的顶部边缘42、44、46、48对齐(该顶部边缘与展演表面18平行)，将衬底材料32安装在壁22、24、26、28上是平行于展演表面18在展演表面18上方的一致高度处安装编码带16的简便方式。当然，编码带16可以丝网印刷、激光蚀刻、印刷、涂漆或以任何其它方式形成。因此，多个形状和尺寸一致的机器人展演竞赛场10可以是方便地并且易于组装的，例如，对于实现标准化比赛规则以及性能特点和能力的在不同位置的竞赛机器人展演竞赛场，将在下面进行更详细的解释。例如，多个彼此相同的编码带16可以十分容易地制造并且安装在不同的展演竞赛场10，该展演竞赛场的尺寸和形状符合所设计的这种编码带16的特定尺寸和形状。例如，机器人竞赛在全世界不同的城市举行，并且配备定位装置12的机器人可以在任何此类使用展演竞赛场的竞赛中进行展演和竞赛而无需校准，该展演竞赛场利用复制的相同的编码带16来设计尺寸和适配。作为另一个示例，机器人竞赛的伞式赞助者或组织者，例如，机器人教育和竞赛基金会，可能会为其赞助下的所进行的机器人竞赛规定特定展演竞赛场10的形状和尺寸，并且这些赞助者或组织者可以印刷或以其它方式在精确的尺寸下制造多个编码带16的复制，该精确的尺寸符合规定的展演竞赛场10的形状和尺寸。想要举办符合伞式赞助者或组织者的规则、挑战、以及其它要求的当地机器人竞赛的当地组织者，例如，小学、高中、大学或俱乐部，可以建造由伞式赞助者或组织者规定形状和尺寸的当地机器人展演竞赛场10，并且伞式赞助者或组织者可以向当地组织者提供编码带16，用于按规定安装在当地组织者的展演竞赛场10上。编码带16可以一件式提供，或者可以多件式提供，例如一体安装在图1中的示例方形展演竞赛场10的4个壁22、24、26、28的每一个壁上，但是，无论件数多少，该编码序列从起始位置30延伸至少邻近展演空间17的某个距离，该距离可以但不一定必须至少部分地围绕展演竞赛场10的周边。在图1示出的示例展演竞赛场10中，该编码序列从起始位置30一直延伸到展演空间17的整个周围并且返回其起始位置30。因此，使用者只需很少的指令就可以轻松地定位和安装大量的，例如数百个，精确定位的特征点60，并且不必测量展演空间17周围的每个特征点的位置。在上述示例方形展演竞赛场10中，当地组织者只需要将编码带16围绕展演竞赛场10安装，其起始边缘30放置在展演竞赛场10的拐角31中，于是就可以相对于拐角31准确地知道编码带16中每个特征点60在当地展演竞赛场10上的精确位置，而无需与其它所有当地、区域、或全世界的以同样方式构造和配备的展演竞赛场10一样还要进一步测量或对准。因此，配备上述定位装置12并且编程为在这种当地展演竞赛场10展演的机器人还可以在所有其它的以同样方式建造和配备的这种展演竞赛场10展演，而无需重新编程其定位特征。在另一个实施例中，编码带16还可以由唯一编码段形成，该唯一编码段单独定位(例如)以使这样的段与在其贴附的壁或其他表面上的各种预定对齐特性对齐。这种配置可以简化在多个展演竞赛场16的复制物中的编码带16的制造或安装，并且还在每个这种展演竞赛场16提供编码带16的精确对准，以供本文所述的定位装置12使用。
现在，结合图3中的示例编码带16的一部分的放大图，参考图1中的示例编码带16，该示例编码带16包括编码标记50的预定序列，该预定序列在起始位置30开始，并且沿着围绕展演竞赛场10的周边的编码中心线52延伸到端部，最终返回起始位置30。在展演竞赛场16周围的任何特定位置的标记50的序列的某些部分对于这样的特定位置是唯一的。编码标记50的序列包括沿编码中心线52的在区间58中的暗块54、56和亮块55、57的非重复序列，使得区间58以及块54、55、56、57从围绕展演竞赛场10周边的起始位置30延伸，并且回到起始位置30。在示例编码带16中，区间58是规则间隔开的，即等宽度间隔，尽管在某些实施方式中它们可以为不同的宽度。一些块，例如，暗块54和亮块55，是在编码中心线52上方的，以及一些块，例如，暗块56和亮块57，是在编码中心线52下方的。在图1和3所示的示例编码带16中的暗块54、55描绘为黑色块，以及在示例编码带16中的亮块55、57描绘为白色块。这样的黑色块54、56以及白色块55、57通过简单印刷在白色衬底材料32的黑色块54、56方便地产生，其中白色块55、57出现在黑色块54、56之间的区间58。然而，暗块54、56和亮块55、57可以用对比色、图案或其它实施方式来产生。因此，为了便于说明，术语暗块和亮块包括对比色、图案和其它实施方式，而与强度无关，只要它们彼此可区分即可。例如，红色块和蓝色块可以具有相同的强度，但是可以通过适当的过滤或其它过程来区分。此外，例如，黑色块和白色块可分别视为暗块和亮块。还像示例编码带16所示的一样，一些暗块54、56位于相邻的区间58中，这有效地将这种相邻的暗块54、56通过两个相邻的区间延伸，并提供双倍长度的暗块外观。同样，一些亮块55、57位于相邻的间隔58中，这有效地将这种相邻的亮块55、57通过两个相邻的区间延伸，并提供双倍长度的亮块外观。这种暗块54、56和亮块55、57是可检测的。
在图1和3所示的示例编码带16中，在编码中心线52上方具有暗块54的任何区间58在编码中心线52下方具有亮块57，并且其中在编码中心线52上方具有亮块55的任何区间58在编码中心线52下方具有暗块56，使得编码中心线52上方的亮块55到暗块54的过渡与编码中心线52下方的暗块56到亮块57的过渡对齐，并且使得编码中心线52上方的暗块54到亮块55的过渡与编码中心线52下方的亮块57到暗块56的过渡对齐。因此，将在编码中心线52上方的暗块54的拐角与在编码中心线52下方的暗块56的拐角相交形成在编码中心线52上可检测的特征点60。
在图1和图3中所示的并且如上所述的示例编码带16可以由暗块54、56的伪随机、最大长度序列构成，并且亮块55、57的长度从围绕展演竞赛场10周边的起始位置30延伸，并如上所述返回至起始位置30。本领域技术人员理解最大长度序列是可以构造的最大编码序列，其不会在最小滑动窗口上重复，并且本领域技术人员知道如何生成这种最大长度编码序列，例如，Galois线性反馈移位寄存器或Fibonacci线性反馈移位寄存器。MathWorks(商标)MATLAB可用于生成具有许多所需的可能最大长度的编码序列。例如，编码带16可以由黑色(暗)块54、56和白色(亮)块的Manchester编码的、伪随机、最大长度序列构成，该序列的长度从围绕展演竞赛场10周边的起始位置30延伸，然后回到起始位置30。本领域技术人员会理解，Manchester编码将未编码位序列的每个位编码为该未编码序列的Manchester编码版本的两个位。Manchester编码的255最大长度序列是一个方便的示例。如果未编码序列包含255位，则该未编码序列的Manchester编码版本将包含510位—位数是未编码位序列的两倍。具体来说，Manchester编码将未编码序列的每个高位替换为高位，然后在位序列的Manchester编码版本中替换为低位。Manchester编码将未编码序列的每个低位替换为低位，然后在位序列的Manchester编码版本中替换为高位。在示例编码带16中，由8位线性反馈移位寄存器(LFSR)形成的位序列，对长度为255的最大长度、伪随机的位序列进行Manchester编码，以得到长度为510位的Manchester编码位序列，带有宽度为十五(15)个连续区间58的窗口59(图3)可以沿着每个可能位置在编码带16的整个长度上滑动，包括跨越起始位置30，并且不会包含在展演竞赛场10周围的任何地方重复的15个区间编码序列。
然而，应当注意的是，该序列不一定为最大长度序列。要求是该序列在最小滑动窗口上是非重复的。如果未使用最大长度序列，则必须使用包含更多区间58的滑动窗口以确保该滑动窗口在展演竞赛场16周围的任何地方都不会在整个窗口上看到任何重复的图案。换句话说，使用非最大长度序列意味着为了使成像装置12能够明确地确定位置，图像传感器64将必须观察更多连续的、无障碍的位。因此，与如上所述的使用最大长度序列相反，使用非最大长度序列会要求图像传感器64必须成像多于15个区间编码序列。
示例最大长度序列编码带16进一步编码，使得每个区间58包括编码中心线52上方的黑色块54以及编码中心线52下方的白色块57，以指示编码带16的Manchester编码序列的高位，或者编码中心线52上方的白色块55以及编码中心线52下方的黑色块56，以指示编码带16的Manchester编码序列的低位。如将在下面更详细地描述的，这种配置允许用零均值滤波器对编码带16或编码带16的一部分进行解码。如图1所示并且如上所述，在围绕展演竞赛场10周边安装编码条16的预定的、非重复的编码的情况下，通过设计可知在编码带16中的每个特征点60在三个维度上的精确位置，并且在围绕展演区域10周边的这种精确可知的位置中有数百个这样的特征点60。如上所述，特征点60可以检测到。
现在主要参考图1和图2，示例定位装置12包括带有透镜系统62的数码摄像机，用于将编码带16的至少一部分图像聚焦到图像传感器64。透镜系统62可以是许多传统的数码摄像机透镜系统中的任何一个，用于如在数码摄像机领域中的技术人员所公知的那样，提供适当的图像聚焦和缩放到图像传感器64上，包括，例如单个透镜或透镜的组合。摄像机透镜系统62具有有效光学中心66，用于将图像投射和聚集到图像传感器64上。有效光学中心66为透镜系统62的中心，虚拟针孔会放置在其中，以在图像传感器64上最优近似透镜系统62的成像功能。换句话说，光学中心66是通过透镜系统62投射到图像传感器64上的，在成像对象和其对应图像之间延伸的所有光线穿过的点，这也是数码摄像机领域的技术人员所理解的，并且透镜系统62的光轴68延伸通过光学中心66并垂直于图像传感器64的平面。焦距F为从光学中心66到图像传感器64的距离。视角70由透镜系统62的焦距F和图像传感器64的尺寸设定。针对特定视场(角度)70在图像传感器64上成像的编码带16的区间58的数量随着光学中心66到成像到图像传感器64上的编码带16的那部分的距离函数而变化。需要更宽的视野(角度)70用于成像足够数量的编码标记50，以便即使当机器人14和定位装置12靠近编码带16时，定位装置12也能在展演竞赛场16中建立光学中心66的精确位置。然而，对于在解码过程中精确识别编码块54、55、56、57以及特征点60，还需由图像传感器64捕获的编码带16的图像在每个编码块54、55、56、57中具有尽可能多的像素，即使当机器人14和定位装置12定位在距编码带16的更长距离。因此，对于期望的视场70，焦距F和图像传感器64的尺寸的设计可能涉及在提供用于机器人14和定位装置12的足够宽的视场70之间进行工程折中，以移动到十分靠近编码带16的位置，并且仍然捕获最少数量的编码标记50和特征60，以用于定位装置在如此近距离处在展演竞赛场10中建立光学中心66的位置，当机器人14和定位装置12移动到展演竞赛场10中远离编码带16位置时，图像传感器64还具有足够窄的视场70来捕获每个编码块54、55、56、57的足够像素，以使得定位装置12在展演竞赛场10建立光学中心66的如此远的位置。
示例定位装置12包括数字处理器74，例如CPU，用于建立基于编码带16的一部分的图像的定位装置12的光学中心66的位置，如将在下面更详细地描述的，以及指示这类位置的输出信号。通常，除非上下文另外指出，否则关于光学中心66的术语“位置”和“定位”的使用包括光学中心66的空间位置以及角定向。如图1所示，在定位装置12安装在机器人14上的情况下，通过简单地获知机器人14的相关尺寸以及光学中心66安装在机器人14上的位置，在展演竞赛场10的光学中心66的特定位置的建立可与在展演竞赛场10的机器人14的特定位置或机器人14的组件相关联。由CPU 74产生输出信号(其指示光学中心66的位置)，通过数据电缆20或通过其它方式由CPU 74提供到机器人14，并且这样的信号能够以设计到机器人14中或由机器人14确定的任何方式来利用，以用于执行操作、操纵或任务。
如图1所示，编码带16优选地与编码中心线52安装在围绕展演竞赛场10整圈的展演表面18上方的同一高度h处。如上所述，衬底材料32的顶部边缘34对齐，从而使编码带16的顶部与壁22、24、26、28的顶部边缘42、44、46、48对齐，可以促进编码带16与编码中心线52在展演表面18上方的这样同一高度h的这种安装。这样，围绕展演竞赛场10的编码中心线52限定平面(通过虚线76示意地示出)于展演竞赛场10的整个展演表面18的上方的高度h。定位装置12通过光学中心66定位在展演竞赛场10中，并且光轴68优选地，但不是必要地，位于平面76，即，在展演表面上方的高度h。因此，想要将示例定位装置12与这样的机器人14一起利用的机器人创建者(builder)可以在机器人14的某个位置将定位装置12安装在机器人14上，该位置将光学中心66放置在如图1所示的展演表面18上方的高度h上。在这样的位置，在定位装置12中的摄像机的光轴68落在平面76上，并且，像这样，特征点60将总是位于捕获图像104中的直线上。
现在主要参考图4，坐标系，例如，笛卡尔坐标系78，与展演竞赛场10相关联。坐标系78的原点80(0，0)位于展演竞赛场10的中心，正x轴82位于右侧，正y轴84位于前方(即，正x轴82在纸平面的右侧，正y轴84在纸平面的上方)。定位装置12的光学中心66位于展演竞赛场10中的某处(x，y)，如上所述，其由编码带16界定。光学中心66的位置也具有垂直(z)值，但是如上所述，光学中心66总是在展演表面18上方的高度h处的平面76中，所以该垂直值(z)不会改变并且可以忽略。此外，光学中心66的位置总是涉及三个角度，即罗盘角(compass angle)或偏航角(φ)，向上或向下俯仰角(θ)和滚转角(ψ)。因此，对光学中心66的位置的完整描述将涉及三个空间尺寸和三个角定向(x，y，z，φ，θ，ψ)。然而，为了简单起见并避免不必要的重复，仅根据特定的计算或步骤的需要来包括特定的位置值(x，y，z，φ，θ，ψ)。在本示例中，忽略上述的垂直(z)值，定位装置12通过一过程确定光学中心66(在图4中表示为)在展演竞赛场10中的实际位置(x，y，φ，θ，ψ)，该过程开始于通过包括多于一些最小数量的特征点60的编码带16的一部分的图像传感器62(图2)捕获图像，如将在下面更详细地描述的(以及如上文对在图3中的滑动窗口59的描述中所提到的)，并且然后对光学中心66的位置(x，y)和光轴68的初始角度方向(φ，θ，ψ)进行初始预测或推测，从中对在虚拟屏幕92上的值s'进行初始预测或推测，其中预测或推测假定来自各个特征点60的各个光线86、88、90(例如，图4中的/>和/>)将通过虚拟屏幕92。虚拟屏幕92上各个点85、87、89处的实际s值穿过虚拟屏幕92然后进行测量，在虚拟屏幕92中的各个光线86、88、90来自各个特征点60(例如，图4中的/>和/>)。这些实际的s值对应于由图像传感器62捕获的图像中的像素。在计算指示预测的s'值和测量的s值之间的差异的误差度量E之后，基于误差度量E的梯度，对光学中心66的位置(x，y)和光轴68的角定向(φ，θ，ψ)进行新的预测。换句话说，对光学中心66和光轴68的(x，y，φ，θ，ψ)坐标进行了新的假设，并且该过程以迭代的方式重复进行，直到误差度量E下降到预定的令人满意或可接受的值为止。然后，由定位装置12输出引起令人满意或可接受的误差度量E值的最后位置和角坐标(x，y，φ，θ，ψ)，作为那时在展演竞赛场10中的定位装置12的实际位置和角定向的准确和精确的表示。当然，当定位装置12，例如通过可将定位装置12安装在其上的机器人14，围绕展演竞赛场10移动时，定位装置12可以快速地反复重复这个过程，从而基本上实时地输出这样的位置和角坐标(x，y，φ，θ，ψ)。
现在主要参照图5，并且其次参考各种其他附图以补充其描述，该示例过程从100开始建立定位装置12的光学中心66的位置和方向(x，y，φ，θ，ψ)。在下一个步骤102中，定位装置12捕获编码带16的部分的图像，该图像指向光轴68(图1-3)，并且因此还指向图像传感器64。图3示出了编码带16的这样一部分的例子，并且，在图4所示的示例图像捕获中，特征点60(例如，和/>)形成光线86、88、90在各个点85、87、89处穿过虚拟屏幕92到达光学中心66，其对应于图像传感器64的像素光检测(pixel light detections)。光线86、88、90与虚拟屏幕92的相交描述了记录图像中的特征点60(例如，/>和/>)的期望像素位置。描述光线到像素位置的这种映射的变换是本领域技术人员已知的，下面将更详细地描述其示例。
如上所解释的，如图1所示并且如上所述，在围绕展演竞赛场10周边安装编码条16的预定的、非重复的编码的情况下，通过设计可知并且在与CPU 74相关联的存储器中可知，在编码带16中的每个特征点60在三个维度上的精确位置，并且在围绕展演区域10周边的这种精确可知的位置中有数百个这样的特征点60。在本描述中用于上述示例的12英尺x 12英尺的展演竞赛场10的一个示例编码带16具有等长的五百一十(510)个区间58，例如，从拐角30(图1)开始。在本示例，共有四个12英尺长的壁22、24、26、28，因此，总编码带16的长度为四十八(48)英尺，即五百七十六(576)英寸。因此，总长度包括五百一十(510)个区间58，每个区间58为576/510＝1.129英寸。同样如上所述，在示例编码带16中的块54、56的预定序列为Manchester编码，以生成一系列的与等间隔区间58相关的等间隔编码位。在图1和3中示出的示例编码带16将每个位编码为黑底白色间隔或白底黑色间隔。同样如上所述，编码中心52上方的白色块55到黑色块54的过渡与编码中心线52下方的黑色块56到白色块57的过渡对齐，并且使得编码中心线52上方的黑色块54到白色块55的过渡与编码中心线52下方的白色块57到黑色块56的过渡对齐。因此，将在编码中心线52上方的黑色块54的拐角与在编码中心线52下方的黑色块56的拐角相交形成在编码中心线52上可检测的特征点60。由于一些黑色块54彼此相邻，并且一些白色块56彼此相邻，与区间58相比，在编码中心线52上方和下方的白色块55到黑色块54的过渡更少，反之亦然。因此，可识别特征点60比五百一十(510)个区间58要少，但是在编码条16中仍然有数百个此类可识别特征点60在展演竞赛场10周围精确放置以及位于展演竞赛场10周围的精确已知的位置(x，y)。
在图5中的图像捕获步骤102中，由定位装置12捕获的图像104包括例如如图6所示的编码带16的一部分106。然后，如图7所示，在特征检测步骤108中，由CPU 74检测编码带16的部分106中的特征点60。可以在定位装置12中使用单色图像传感器64以减少计算而不会降低性能。在示例特征检测步骤108中，如图8所示的特征核110在图像104上进行卷积得到特征图112，该特征图具有如图7所示的基本呈直线型的多个特征点60响应。如图9所示，在最优拟合线回归步骤114中，发现线116最能代表特征点60响应的位置。最优拟合线116对应于图1和2所示的编码带16的编码中心线52。最优拟合线116用于信号提取步骤118，以指导以下所述的零均值滤波过程，用于解码在图像104捕获的编码带16的部分106。为了提高可靠性并减少计算量，如上所述和如图1所示，安装编码带16，使得编码中心线52始终围绕展演竞赛场10位于同一平面上。此外，也如上所述并如图1所示，定位装置12安装在机器人14上，使得光学中心66仍保持在位于展演表面18上方的高度h处的平面76中。因此，无论任何位置(x，y)和方向(φ，θ，ψ)，编码中心线52都将转换为最优拟合线116(图9)，甚至跨过展演竞赛场10的一个壁上的一条编码带16的末端与另一个编码带16的起点相交的拐角30。
图9和10示出了图5中信号提取步骤118的零均值过滤过程。处理沿着垂直于最优拟合线116的线120的像素，以生成所检测的信号123，其示例在图11中示出。在图10中示出的示例零均值过滤过程，将沿垂线120的上部124的高于最优拟合线116的像素强度值加到总和，并且将沿垂线120的下部126的低于最优拟合线116的像素强度值从总和中减去。换句话说，对于如图9中所示的垂直线120的给定位置，将由图像传感器64在最佳拟合线116之上的垂线120的上部124上检测到的每个像素的幅值乘以+1，并且将由图像传感器64在最佳拟合线116之下的垂线120的下部126上检测到的每个像素的幅值乘以-1并加到总和。将该总和计算多次，每个垂线12的部分计算一次，也就是说，对于与最优拟合线116交叉的图像104的部分106中的每个垂直像素列计算一次。因此，过滤器对任何同一区域给出的响应为零，即它拒绝该区域的平均值。它仅对最优拟合线116上方的平均亮度与最优拟合线116下方的平均亮度不同的区域敏感。每个区间58(图3)(即每个块54、55、56、57)的垂直线120(即像素的垂直列)的数量根据定位装置12的透镜系统62从编码带16(图1)定位的距离变化很大。如果透镜系统非常接近编码带16，在区间58之间可能有许多(例如，数十条)垂线120(图9)相加。另一方面，如果透镜系统远离编码带16，即接近展演竞赛场10的一个壁并且看着对面的壁，可以在区间58中求和的垂线120可能很少，甚至可能少于两条。
如图11所示，这些零均值滤波操作的结果是，生成了所检测的信号123。使用本领域技术人员已知的多种解码技术中的任何一种，在图5中的解码和模式搜索步骤128中对检测到的信号123中存在的Manchester编码进行解码，以揭示在捕获图像104中的编码带16的部分106的伪随机序列的解码位流130。在本示例中，白色块57上的黑色块54编码为1，黑色块56上的白色块55编码为0。必须在图像104中捕获最少数量的连续的、无障碍的区间58，以编成像装置12的CPU 74根据最小的编码位的数量确定其看到编码的哪部分，该编码位在编码带16中的任何地方都不会重复的最小簇或位序列中，即，在编码位流中是唯一的。如上所述，在该示例编码条带16中，该编码带16使用8位线性反馈移位寄存器创建为长度为255的最大长度伪随机序列，随后进行Manchester编码，以获得510位的位序列长度，捕获图像104必须包括至少十五(15)个连续的、无障碍的区间，即，16.9英寸，以便可以确定其看到编码的哪部分，因为十五(15)或更多的位序列不会在位流中的任何地方重复。因此，编码的小节就可以揭示图像104中捕获的编码的确切部分。再者，与CPU 74相关联的存储器包含整个编码带16的位序列。当在解码和模式搜索步骤128中识别出编码的确切部分时，然后，将编码的这种确切部分与对应于该编码部分中的特征点60的已知坐标(x，y)相关联，如图5中与已知坐标相关联的步骤132所示。在捕获图像104中找到编码带图像106花费的计算时间相对较少，并且在创建所检测的信号123时，位置计算减少到复杂度相对较低的一维问题，而不是涉及二维图像空间中的计算问题。
一旦在步骤132中确定了对应于特征点60的已知坐标(x，y)，这些坐标(x，y)通过变换过程变换为在图5中的步骤134的线坐标s'，该变换过程有时称为透视变换，并且是计算机图形领域的技术人员众所周知的。在此变换的一个示例中，图1中的定位装置12已经成像包括在图4中能清楚地看到的特征点60(例如，和/>)的编码带16的部分，并且识别来自存储在与上述CPU 47相关联的存储器的关于编码带16的信息的/>因此，基于存储器中关于该特征点60的信息，可知/>实际位置(x，y)。然而，基于对光学中心66(其在图4中也指定为/>)的推测或估计位置(x，y，φ，θ，ψ)，CPU 74计算点85，在该点85中来自/>的光线86穿过虚拟屏幕92。利用/>这样的已知位置(x，y)和/>的此类推测或估计位置(x，y，φ，θ，ψ)，可以通过以下公式找到前向距离94：/>其中·表示点积，/>是与光轴68对齐的前向矢量。此外，垂直距离96可以通过以下公式找到:/> 其中·表示点积，/>是矢量185，其垂直于前向矢量/>。基于实际的/>位置以及基于/>位置的推测或估计，用于在其中来自/>的光线86穿过虚拟屏幕92的预测点85的距离s′可以通过以下公式找到：s′＝d*(垂直距离)/(前向深度)，其中d是光学中心66之间的特定距离，以及虚拟屏幕92，其中通过虚拟屏幕距离d的适当预定选择，光线84、86、88的交点85、87、89缩放为图像传感器64的像素单位。虚拟屏幕距离d是特定于给定设计的参数，在工厂一次计算，并且随后假定对于使用该设计制造的每个单元都相同。在刚刚基于图4所示的定位装置12的示例位置和方向进行说明的示例中，垂直距离将是负数(-)，并且位于沿着前向矢量68方向的点将具有为零(0)的垂直距离。对于在成像的编码带16的部分中所识别的其他特征点60，例如图4中的/>和/>可以进行类似的计算。如上简述，测量相交点85、87、89的实际距离s，并且在图5中的步骤136处计算指示预测的s'值和测量的s值之间的差的误差度量E并且每次以新的建议位置(proposed position)重复该过程，直到误差度量E在图5中的步骤138变得足够小为止，以至于光学中心66的估计位置和角定向(x，y，φ，θ，ψ)使得这样预测的s′值的结果可视为在展演竞赛场10中光学中心66的实际位置的足够精确的建立，即可视为是稳定的。如上所述，对于光学中心66在展演竞赛场10中的位置的初始推测可以是任意的，或者可以基于某种估计。初始位置的一个示例估计可以通过CPU 74在图像104中选择具有最大负s的特征点60来进行，在图像104中具有最大正s的特征点60，以及在图像104中具有最靠近中间的，即最小的s绝对值的特征点60。通过这些测得的s值，CPU可以使用解析表达式来计算光学中心66的位置(x，y)的初始估计，并且其可以使用最接近中间的s距离来计算初始定向(φ，θ，ψ)。前述位置估计和前述角度估计计算均基于本领域技术人员可以获得的解析解。
同时，将在图5的步骤118中提取的编码信号123校正，用于在步骤140中的任何俯仰角、倾斜角或透镜畸变。此外，零交叉特征检测步骤142确定所检测的信号123的零交叉。所检测的信号123的零交叉对应于编码带16的特征点60，其中在三维空间(x，y，z)的精确位置是已知的并通过设计预先限定，并且编码带16的构造以及其在如上所述的展演竞赛场10上安装。为了简化说明，图12示出了当定位装置的摄像机向下俯仰而编码带16仍然出现在视场顶部时的图4的参数示例，以及零度滚转角(φ)。图13是摄像机俯仰和滚转的概念性表示，示出了与补偿和精确位置检索有关的参数。图14示出了透镜畸变和用于校正这种畸变的径向表示。如上所述，用于在展演竞赛场10中的定位装置12的透镜系统62的光学中心66的精确位置示例过程依赖于在捕获图像中的这些特征点60的测量。在该示例过程中，特征点60的映射子像素测量用于提高精度。这样，当所检测的信号123的相邻元素yi-1和yi之间检测到符号变化时，采用如下的线性插值法进行子像素估计：
/>
其中，s是检测阵列122的整数索引I的浮点插值，其描述了零交叉的子像素估计。
定位装置12中的摄像头瞬时或连续俯仰会导致视在屏幕距离d(参见图4)变化为d′，使得距离参数s的缩放比例通过因数k进行校正，该因数k使用以下公式得到：
除了以非零俯仰定向之外，摄像机还可以定向为或经历非零滚转。这样的滚转具有旋转相关图像104(图6)中的最优拟合线116的效果。这种滚转还具有沿最优拟合线116移动与参数s＝0相关的点的视在位置的效果。图13的倾斜偏移量p由以下公式得到：
通过这两个校正，将所检测的信号123的零交叉映射到参数s，如
其中x是根据图14的坐标系定义的浮点过零像素坐标。
通过使用近似的透镜校正，可以通过以下参数的进一步提高精度:
其中，
如在图14中所限定的。因此，在图5中的步骤142处检测特征点60的零交叉(零交叉特征检测)，作为
然后，在图5中的变换到线坐标步骤134中计算参数s′的映射，如下
在这些公式中，
如上所述，因为已知编码特征点60的精确位置，并且因为那些特征点60与所检测的信号123的零交叉点一一对应，并且由于已知那些特征点60到虚拟屏幕92坐标的理想映射，然后，在图5中的计算误差步骤136中，误差E如下进行
在步骤138(稳定)中监测在图5中的步骤136所计算的误差E，以确定误差E是否已经停止减小，其指示已发现的最佳位置。如果在步骤138所确定的误差E尚未得到最优减小，然后，该过程循环到在图5中建议新位置步骤144，其中例如，可以基于Newton-Raphson法或二等分法来计算新的试验位置。使用本领域技术人员已知的Newton-Raphson法，残差ri首先定义为
ri＝si-s′i (10)
以及Ci定义为
Jacobian行列式可以计算为
使得封闭形式的误差函数的梯度为
然后是Newton步骤为
其中Hessian矩阵近似为
因此，新的建议位置在图5中的建议新位置步骤144提出，并且该建议用作在图5的变换到线坐标步骤134中的新位置试验。继续迭代，直到误差E在图5中的稳定步骤138变得稳定为止，于是，在展演竞赛场10中的光学中心66的位置和方向可视为来自如图5所示的建议新位置步骤144的最后建议位置/> 如上所述，垂直(z)值可以忽略，因为光学中心66始终位于高度h的平面76中(图1)，以及偏航角(φ)在公式中，例如上面的公式(8)，表示为/> 和/>在迭代循环完成后，俯仰角(θ)和滚转角(ψ)确定为
以及
ψ＝atan(m)
这些计算量与市面上便宜的、现成的处理器相比是很小的，使得轻松实现每秒超过十(10)次更新的更新速率。
总之，由图像传感器64采样的给定图像104对应于光学中心66的一个且仅一个特定的位置和方向。因此，光学中心66的每个不同的位置和方向对应于虚拟图像92中的特征点60的唯一且可预测位置。本质上是推测过程，是通过推测然后将预测图像与实际测量的图像进行比较来找到光学中心66的位置和方向。因此，CPU 74推测光学中心66的多个位置，直到它可以在内部重建图像传感器64看到的相同图像为止。
实际上，该过程不执行计算以匹配图像，而是将图像的信息转换为一维数组。该过程通过将由图像传感器64捕获的图像104转换成特征点60的一维集合来实现，这些特征点由它们沿着编码带16的中心线52的一维距离来标识。CPU 74还识别每个特征点60的标识，使得每个特征点60的坐标(x，y)是已知的。这些标识使用于推测过程的度量误差E以比较测得的一维列表，而不需将测得的图像104与内部生成的虚拟图像进行比较，这在计算上会更加昂贵。给定光学中心66的虚拟试验位置和方向，直接确定哪些光学特征60将是可见的以及它们在图像中的确切位置，从而沿着虚拟中心线生成特征点60的虚拟位置s的一维列表。将来自图像传感器64的测量图像104转换为距离s的一维列表，并假定可以从光学中心66的任何试验位置预测距离s′的虚拟一维列表，则该过程可以通过尝试多个位置和方向来循环，直到内部生成的特征点60的位置s′一维列表与从图像传感器64测量的一维距离s匹配为止。最后，该循环收敛到最小化一维列表s′-s之间的平方差的位置。
如图15所示，彼此独立移动的多个定位装置12(例如，安装在多个机器人14上的)可以在例如，如图15所示的同一展演竞赛场10同时操作。每个定位装置12都可以实时建立如上所述的其光学中心66的精确位置，并且生成用于这样位置的位置信号，以供安装有这种定位装置12的机器人14使用。取决于透镜系统62的视角70，每个定位装置12的每个摄像机通常可以在其带有足够特征点60的视场(图4)看见编码带16的部分，以建立用于光学中心66的位置，即使其它移动机器人14或随机物体96遮挡了摄像机中的编码带16的部分。在一个示例中，附加的一个或多个附加定位装置12'安装在机器人14上并指向与第一定位装置12不同的方向(例如180度)，对于这样的特定机器人14，可以进一步降低编码带16完全遮挡的可能性。此外，视场70的扩大可以减小编码带从视场70完全遮挡的可能性。然而，如上所述，在定位装置12远离编码带16的情况下，视场70的这种扩展可以将每个区间58的信号123采样的数量减少到不可接受的值。
定位设备12还可以用于附加的图像分析，例如物体14、96的回避、物体14、96的位置等。如上所述，处理来自图像传感器64的图像104并建立位置所需的硬件中固有的是执行进一步的图像分析的能力。例如，图像传感器64的图像104可以首先进行处理用于如上所述的光学中心66的位置，然后可以进一步处理图像104以确定其他物体14、96的存在，从而确定这些其他物体或障碍物的存在。
因此，可以采用落入由特征限定的本发明的范围内的所有合适的组合、子组合、修改和等同物。当在本说明书中使用“包括”和“包含”等用于包括特征的词时，旨在指明存在所述特征、整型、组件、或步骤，但它们不排除一个或多个其他特征、整型、组件、步骤或其组的存在或添加。同样，方向性术语(例如“向上”、“向下”、“在上”、“在下”、“在上方”、“在下面”、“上方”、“在下方”等)可能且有时确实与图纸中所示的组件和特征的方向有关，除非说明书中另有说明，否则它们并不用于要求任何特定的物理方向或在实际使用中对设备或组件的方向进行任何限制。

Claims (20)

1.一种用于在展演空间中演示的车辆的展演竞赛场系统，所述展演竞赛场系统包括：
编码带，其具有始端和延伸到末端一预定长度，并且具有从始端到终端延伸的预定数量的区间距离，其中，编码带能够安装在与展演空间相邻的起始位置，并且能够延伸到与展演空间相邻的预定数量的区间距离，编码带包括编码中心线，并且能够以限定在展演表面上方的参考平面的方式邻近于展演空间安装，其中在编码带中的编码标记序列包括沿着编码中心线以规则间隔区间的非重复块序列，非重复块序列包括与亮块交错的暗块，一些暗块和亮块定位于编码中心线上方，并且其中一些其它的暗块和亮块定位于编码中心线下方，在编码中心线上方具有暗块的任何区间在编码中心线下方具有亮块，并且其中在编码中心线上方具有亮块的任何区间在编码中心线下方具有暗块，使得编码中心线上方的亮块到暗块的过渡与编码中心线下方的暗块到亮块的过渡对齐，并且使得编码中心线上方的暗块到亮块的过渡与编码中心线下方的亮块到暗块的过渡对齐，其中编码中心线上方的暗块的相交拐角与编码中心线下方的暗块的拐角形成编码中心线上的特征点。
2.根据权利要求1所述的展演竞赛场系统，包括定位于展演空间的定位装置，其包括用于获取包括一个或多个标记序列部分的图像的数码摄像机，该数码摄像机具有用于聚焦在图像传感器上的图像的透镜系统，该透镜系统具有光学中心。
3.根据权利要求2所述的展演竞赛场系统，其中，定位装置能够以将光学中心定位在参考平面中的方式安装在车辆上。
4.根据权利要求3所述的展演竞赛场系统，包括处理器，其编程为将数码摄像机获取的图像与存储器中标记序列进行比较，以识别在图像中的标记的序列的一个或多个部分，并且生成指示在展演空间中的定位装置的位置和方向的信号。
5.根据权利要求3所述的展演竞赛场系统，其中，定位装置能够以将光学中心定位在参考平面中的方式安装在车辆上。
6.根据权利要求4所述的展演竞赛场系统，其中，处理器编程为通过特征点识别编码中心线，该特征点由编码中心线上方的暗块的拐角与编码中心线下方的暗块的拐角相交形成在编码中心线上。
7.根据权利要求6所述的展演竞赛场系统，其中，处理器编程为将图像中的特征点的位置识别为编码带上这样的特征点的各自位置，从而通过识别标记序列中的各个特征点的对应位置以及存储器中围绕竞赛场的特定位置，确定这些特征在竞赛场周边上相对于起始位置的位置。
8.根据权利要求1所述的展演竞赛场系统，其中，展演表面具有多边形的形状，并且展演空间由拐角处相交的壁包围，其中起始位置是拐角之一。
9.一种展演竞赛场系统，包括：
编码带，其围绕展演竞赛场表面上方的展演空间周边的至少一部分延伸，所述编码带包括从起始位置开始的编码标记序列，其中相对于起始位置，在与竞赛场空间相邻的任何特定位置处的标记序列的部分是唯一的；
定位于竞赛场上的定位装置，其包括数码摄像机，用于获取包括标记序列的一个或多个部分的图像；
处理器，该处理器编程为基于图像中的标记序列的一个部分或多个部分来生成信号，该信号指示竞赛场中的定位装置的位置和方向，
其中，编码带的编码标记序列包括沿着编码中心线以区间间隔的非重复块序列，非重复块序列包括与亮块交错的暗块，一些暗块和亮块定位于编码中心线上方，并且其中一些其它的暗块和亮块定位于编码中心线下方，一些区间在编码中心线上方具有暗块以及在编码中心线下方具有亮块，并且其它区间在编码中心线上方具有亮块以及在编码中心线下方具有暗块，使得编码中心线上方的亮块到暗块的过渡与编码中心线下方的暗块到亮块的过渡对齐，并且使得编码中心线上方的暗块到亮块的过渡与编码中心线下方的亮块到暗块的过渡对齐，其中编码中心线上方的暗块的相交拐角与编码中心线下方的暗块的拐角形成编码中心线上的特征点。
10.根据权利要求9所述的展演竞赛场系统，其中，所述数码摄像机包括用于聚焦在图像传感器上的图像的透镜系统，该透镜系统具有与图像传感器对准的光学中心。
11.根据权利要求10所述的展演竞赛场系统，其中，定位装置能够以将光学中心定位在参考平面中的方式安装在车辆上。
12.根据权利要求11所述的展演竞赛场系统，其中，处理器编程为通过特征点识别编码中心线，该特征点由编码中心线上方的暗块的拐角与编码中心线下方的暗块的拐角相交形成在编码中心线上。
13.根据权利要求12所述的展演竞赛场系统，其中，处理器编程为将图像中的特征点的位置识别为编码带上这样的特征点的各自位置，从而通过识别标记序列中的各个特征点的对应位置以及存储在存储器中的邻近竞赛场的特定位置，确定这些特征相对于起始位置的位置。
14.根据权利要求9所述的展演竞赛场系统，其中，展演表面具有多边形的形状，并且竞赛场空间由在拐角处相交的壁所包围，其中起始位置是拐角之一。
15.根据权利要求9所述的展演竞赛场系统，其中，展演空间具有周边，并且其中，编码带从起始位置至少部分围绕展演空间周边延伸。
16.一种组装展演竞赛场的方法，包括：将编码带至少部分地放置在展演竞赛场周围或其中，其中，编码带具有始端和终端，其编码长度在始端和终端之间，并且将编码带至少部分地放置在展演竞赛场周围或其中将始端放置在相对于展演竞赛场的起始位置，该起始位置相对于展演竞赛场具有特定位置，并且其中，编码带包括在始端与末端之间的编码长度的多个特征点，其每个特征点距始端的距离均为预定的，使得在编码长度中的每个特征点位于相对于起始位置的相应预定位置，
其中，编码带的编码标记序列包括沿着编码带的编码中心线以区间间隔的非重复块序列，非重复块序列包括与亮块交错的暗块，一些暗块和亮块定位于编码中心线上方，并且其中一些其它的暗块和亮块定位于编码中心线下方，一些区间在编码中心线上方具有暗块以及在编码中心线下方具有亮块，并且其它区间在编码中心线上方具有亮块以及在编码中心线下方具有暗块，使得编码中心线上方的亮块到暗块的过渡与编码中心线下方的暗块到亮块的过渡对齐，并且使得编码中心线上方的暗块到亮块的过渡与编码中心线下方的亮块到暗块的过渡对齐，其中编码中心线上方的暗块的相交拐角与编码中心线下方的暗块的拐角形成编码中心线上的特征点。
17.根据权利要求16所述的方法，该方法包括在展演空间周围组装多个壁以在多个拐角处彼此相交，指定拐角的一个为起始位置，将编码带安装在壁上，同时编码带的始端位于指定为起始位置的拐角处，其中在编码带中的每个特征点均位于距指定为起始位置的拐角的相应预定距离处。
18.根据权利要求17所述的方法，该方法包括在展演表面上组装多个壁并将编码带安装在壁上，使得编码带上的编码中心线处于恒定高度。
19.根据权利要求16所述的方法，该方法包括将编码带的各个段应用于具有编码带的中心线的多个壁，在每个段的编码带的中心线位于每个壁上的恒定高度。
20.根据权利要求19所述的方法，该方法包括以编码中心线限定在展演空间上方的恒定高度的平面这种方式，围绕或邻近展演表面组装多个壁。
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