单目摄像头实时视觉定位：算法与实验验证

本篇文档主要讲述了关于计算摄像机的内参数和外参数在实时视觉定位实验中的应用，涉及的是Verilog数字系统设计教程第二版中的内容。实验利用一个手持摄像头（分辨率为640x240，帧率20fps）进行实时定位，目标是测试定位算法的实时性、鲁棒性和准确性。实验流程包括摄像头标定、特征提取（如Harris-SIFT）、目标识别和位姿计算。 1. **摄像头标定**: 标准采用了张正友的平面标定模型，借助OpenCV和Matlab的增强标定开发包，使用平面网络图案进行标定。标定分为三个步骤：采集平面标定网格图像、提取角点以及计算内参数和外参数。这一步骤对于后续的深度估计和位姿计算至关重要。 2. **Harris-SIFT特征提取**: 文献提出了一种Harris-SIFT特征提取算子，相较于传统的SIFT，它在性能上有所改进，具有更好的鲁棒性、准确性和实时性。Harris-SIFT用于目标识别系统，涉及特征数据库的建立、特征提取、匹配、一致性检验和评估，确保在复杂环境下能稳定工作。 3. **实时视觉定位算法**: 算法的核心是结合不变特征的目标识别、特征跟踪和位姿估计算法。系统首先识别视觉地标，然后实时跟踪已识别的地标，通过定位算法计算摄像头相对于路标的三维姿态。双线程并行计算设计用于提高实时性，而共面POSIT位姿估计算法则与跟踪和识别紧密结合。 4. **实验验证**: 实验通过对比Harris-SIFT和其他特征提取算子，以及在自然环境中的目标识别和图像检索，验证了算法的性能优势。此外，作者使用手持USB摄像头进行实时视频流采集，并运行视觉定位算法，结果显示算法在快速识别多目标的同时，具有良好的定位精度和鲁棒性。 本文探讨了单目摄像头实时视觉定位的关键技术，包括摄像机标定、特征提取优化以及高效定位算法的设计，旨在构建一个能在变化自然环境中提供高精度和实时性的视觉定位系统。通过实验验证，该系统表现出强大的适应性和实用性，适用于机器人自主导航领域。