一种跟踪器参数实时校准方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种跟踪器参数实时校准方法及系统，所述方法包括：以世界坐标系下的某一点作为不动点，以不动点为基准，将跟踪器的左相机像空间坐标系的原点作为数值计算上的跟踪器坐标系原点，获取跟踪器原始参数；在跟踪器视野下固定校准杆，获取校准杆上的标志点对之间的距离；测量校准杆上各个标志点的三维测量坐标；根据右相机的外参数变化类型建立校准模型，基于校准模型，根据标志点对之间的距离和各个标志点的测量坐标对跟踪器的右相机的外参数进行实时校准。本发明专利技术可以根据右相机的外参数变化类型建立校准模型来实时校准跟踪器的参数，支持单个校准杆静态校准、实时校准和多个校准杆实时校准。和多个校准杆实时校准。和多个校准杆实时校准。

【技术实现步骤摘要】
一种跟踪器参数实时校准方法及系统


[0001]本专利技术属于三维测量
，具体涉及一种跟踪器参数实时校准方法及系统。

技术介绍

[0002]双目相机加上激光器是激光扫描的基本组成部分，用于大场景的激光扫描时，自然需要长基线的双目跟踪器和对应的激光器。
[0003]目前国内市场上的双目跟踪器系统校准方式主要是有利用校准杆进行移动校准和多姿态校准。目前常见的工业级双目式跟踪器，通常利用校准杆来便携式校准跟踪器，校准杆的两头有通过高精度测量设备计量过的靶点，跟踪器通过跟踪靶点来完成对设备参数的校准。这些方式都是利用采集影像时的跟踪系统的信息来移动校准处理之后再进行跟踪器系统的跟踪任务，具有一定的参数滞后性。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提出了一种跟踪器参数实时校准方法及系统，用于解决双目跟踪器参数校准存在滞后性的问题。
[0005]本专利技术第一方面，公开一种跟踪器参数实时校准方法，所述方法包括：
[0006]以世界坐标系下的某一点作为不动点，以不动点为基准，将跟踪器的左相机像空间坐标系的原点作为数值计算上的跟踪器坐标系原点获取跟踪器原始参数；
[0007]在跟踪器视野下固定校准杆，获取校准杆上的标志点对之间的距离；
[0008]测量校准杆上各个标志点的三维测量坐标；
[0009]根据右相机的外参数变化类型建立校准模型，基于校准模型，根据标志点对之间的距离和各个标志点的三维测量坐标对跟踪器的右相机的参数进行实时校准。
[0010]优选的，所述校准杆的两端布设有至少三对标志点，且两端的标志点一一对应。
[0011]优选的，所述校准杆上的标志点对之间的距离d
m
已经预先通过高精度设备标定：
[0012]d
m
＝||P1‑
P2||
[0013]P1、P2为校准杆上的一对标志点在世界坐标系下的三维坐标。
[0014]优选的，所述获取跟踪器原始参数具体包括：
[0015]获取双目跟踪器的左相机的原始内外参数；左相机的内参数记为IOP
L
(x0,y0,f,k1,k2,k3,k4,p1,p2)，其中x0,y0为主点，f为焦距，k1,k2,k3,k4,p1,p2为畸变系数，外参数记为EOP
L
(Xs
L
,Ys
L
,Zs
L
,Phi
L
,Omega
L
,Kappa
L
)，其中Xs
L
＝Ys
L
＝Zs
L
＝0，Phi
L
、Omega
L
、Kappa
L
三个参数组成旋转矩阵
[0016]获取右相机相对于左相机的位置关系，记为EOP
R
(Xs
R
,Ys
R
,Zs
R
,Phi
R
,Omega
R
,Kappa
R
)；其中Xs
R
＝Ys
R
＝Zs
R
≠0，三个旋转角Phi
R
、Omega
R
、Kappa
R
可组成一个旋转矩阵
[0017]其中：
[0018]a1＝cos(Phi)*cos(Kappa)
‑
sin(Phi)*sin(Omega)*sin(Kappa)
[0019]a2＝
‑
cos(Phi)*sin(Kappa)
‑
sin(Phi)*sin(Omega)*cos(Kappa)
[0020]a3＝
‑
sin(Phi)*cos(Omega)
[0021]b1＝cos(Omega)*sin(Kappa)
[0022]b2＝cos(Omega)*cos(Kappa)
[0023]b3＝
‑
sin(Omega)
[0024]c1＝sin(Phi)*cos(Kappa)+cos(Phi)*sin(Omega)*sin(Kappa)
[0025]c2＝
‑
sin(Phi)*sin(Kappa)+cos(Phi)*sin(Omega)*cos(Kappa)
[0026]c3＝cos(Phi)*cos(Omega)
[0027]优选的，所述根据右相机的外参数变化类型建立校准模型，基于校准模型，根据标志点对之间的距离和各个标志点的测量坐标对跟踪器的右相机的外参数进行实时校准具体包括：
[0028]若右相机外参数旋转矩阵发生了变化，并且外参数中的Xs
R
，Ys
R
，Zs
R
发生了非线性变化，建立左相机、右相机的像平面二维点p
i_L
(x,y)、p
i_R
(x,y)与跟踪器的坐标系中的三维测量坐标P
i
之间的转换关系：
[0029][0030][0031]F_IOP
L
、F_IOP
R
分别表示在左相机、右相机的内参下的转换关系；
[0032]基于各个标志点的三维测量坐标，以标志点对之间的距离为约束，根据所述转换关系对右相机参数进行非线性最小二乘法迭代优化，实现对跟踪器的右相机参数的实时校准；
[0033]若右相机的外参数旋转矩阵没有变化，外参数中的Xs
R
，Ys
R
，Zs
R
发生了线性变化，线性变化后外参数中的位置为：
[0034][0035]以(Xs
R
'、Ys
R
'、Zs
R
')为三维测量坐标，针对右相机的一个参数λ进行优化，实现右相机参数的实时校准。
[0036]优选的，所述转换关系具体为：
[0037][0038][0039]Δx＝(x
‑
x0)
·
(k1r2+k2r4+k3r6+k4r8)+2p1x*y+p2(r2+2x2)
[0040]Δy＝(y
‑
y0)
·
(k1r2+k2r4+k3r6+k4r8)+2p2x*y+p1(r2+2y2)
[0041]其中，(x,y)为像平面坐标系中的像素点，为已知量，(X，Y，Z)为跟踪器坐标系下的三维测量点坐标。
[0042]优选的，所述方法支持多校准杆实时校准。
[0043]本专利技术第二方面，公开一种跟踪器参数实时校准系统，所述系统包括：
[0044]获取以跟踪器的左相机像空间坐标系的原点作为跟踪器坐标系的原点，获取跟踪器原始参数；
[0045]在跟踪器视野下固定校准杆，获取校准杆上的标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种跟踪器参数实时校准方法，其特征在于，所述方法包括：以世界坐标系下的某一点作为不动点，以不动点为基准，将跟踪器的左相机像空间坐标系的原点作为数值计算上的跟踪器坐标系原点，获取跟踪器原始参数；在跟踪器视野下固定校准杆，获取校准杆上的标志点对之间的距离；测量校准杆上各个标志点的三维测量坐标；根据右相机的外参数变化类型建立校准模型，基于校准模型，根据标志点对之间的距离和各个标志点的三维测量坐标对跟踪器的右相机的参数进行实时校准。2.根据权利要求1所述跟踪器参数实时校准方法，其特征在于，所述校准杆的两端布设有至少三对标志点，且两端的标志点一一对应。3.根据权利要求2所述跟踪器参数实时校准方法，其特征在于，所述校准杆上的标志点对之间的距离d
m
已经预先通过高精度设备标定：d
m
＝||P1‑
P2||P1、P2为校准杆上的一对标志点在世界坐标系的三维坐标。4.根据权利要求1所述跟踪器参数实时校准方法，其特征在于，所述获取跟踪器原始参数具体包括：获取双目跟踪器的左相机的原始内外参数，左相机的内参数记为IOP
L
(x0,y0,f,k1,k2,k3,k4,p1,p2)，其中x0,y0为主点，f为焦距，k1,k2,k3,k4,p1,p2为畸变系数，外参数记为EOP
L
(Xs
L
,Ys
L
,Zs
L
,Phi
L
,Omega
L
,Kappa
L
)，其中Xs
L
＝Ys
L
＝Zs
L
＝0，Phi
L
、Omega
L
、Kappa
L
三个参数组成旋转矩阵获取右相机相对于左相机的位置关系，记为EOP
R
(Xs
R
,Ys
R
,Zs
R
,Phi
R
,Omega
R
,Kappa
R
)；其中Xs
R
＝Ys
R
＝Zs
R
≠0，三个旋转角Phi
R
、Omega
R
、Kappa
R
组成一个旋转矩阵5.根据权利要求4所述跟踪器参数实时校准方法，其特征在于，所述根据右...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑顺义，王晓南，成剑华，刘庆龙，李志权，
申请(专利权)人：武汉中观自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：