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如何通過立體視覺構(gòu)建小巧輕便的深度感知系統(tǒng)

發(fā)布時間:2022-08-18 責(zé)任編輯:wenwei

【導(dǎo)讀】有多種 3D 傳感器方案來實現(xiàn)深度感知系統(tǒng),包括立體視覺相機(jī)、激光雷達(dá)和TOF(飛行時間)相機(jī)。每個選擇都有其優(yōu)缺點,其中,嵌入式深度感知立體系統(tǒng)成本低,堅固耐用,適合戶外使用,并且能夠提供高分辨率的彩色點云。


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目前市場上有各種現(xiàn)成的立體感知系統(tǒng)。有時系統(tǒng)工程師需求根據(jù)精度、基線(兩個相機(jī)間距)、視野和分辨率等因素,構(gòu)建定制系統(tǒng)來滿足特定的應(yīng)用需求。


在本文中,我們首先介紹了立體視覺系統(tǒng)的主要部分,并提供了有關(guān)使用硬件組成和開源軟件制作定制立體相機(jī)的說明。由于此設(shè)置專注于嵌入式系統(tǒng),因此它將實時計算任何場景的深度圖,而無需電腦主機(jī)。在另一篇文章中,我們將討論如何在空間較少的情況下構(gòu)建定制立體視覺系統(tǒng),以便與電腦主機(jī)一起使用。


立體視覺概述


立體視覺是通過從兩個視角比較場景中的信息,從數(shù)字圖像中提取 3D 信息。物體在兩個圖像平面中的相對位置可提供關(guān)于物體距離相機(jī)的深度的信息。


立體視覺系統(tǒng)概述如圖 1 所示,包括以下關(guān)鍵步驟:


校準(zhǔn):相機(jī)校準(zhǔn)包括內(nèi)部校準(zhǔn)和外部校準(zhǔn)。內(nèi)部校準(zhǔn)確定圖像中心、焦距和失真參數(shù),而外部校準(zhǔn)確定相機(jī)的 3D 位置。這在許多計算機(jī)視覺應(yīng)用中是至關(guān)重要的一步,尤其是在需要有關(guān)場景的計量信息(例如深度)時。我們將在下文第 5 節(jié)詳細(xì)討論校準(zhǔn)步驟。


糾正:立體糾正是指將圖像平面重新投影到與相機(jī)中心之間的線平行的公共平面上的過程。糾正后,對應(yīng)點位于同一行,大大降低了匹配的成本和模糊度。此步驟在提供的代碼中完成,用于構(gòu)建您自己的系統(tǒng)。


立體匹配:這是指在左右圖像之間匹配像素的過程,從而產(chǎn)生視差圖像。提供的代碼中將使用半全局匹配 (SGM) 算法來構(gòu)建您自己的系統(tǒng)。


三角測量:三角測量是指在給定 3D 空間中的點投影到兩個圖像上的情況下確定該點的過程。視差圖像將轉(zhuǎn)換為 3D 點云。


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圖 1:立體視覺系統(tǒng)概述


設(shè)計示例


我們來看一個立體聲系統(tǒng)設(shè)計示例。以下是移動機(jī)器人在具有快速移動物體的動態(tài)環(huán)境中的應(yīng)用要求。有關(guān)場景大小為 2 m,相機(jī)到場景的距離為 3 m,在 3 m 處所需的精度為 1 cm。


有關(guān)立體精度的更多詳細(xì)信息,請參閱本文。深度誤差由下式給出:ΔZ=Z2/Bf * Δd,這取決于以下因素:


●    Z 是范圍


●    B 是基線


●    f 是以像素為單位的焦距,與相機(jī)視野和圖像分辨率有關(guān)


有多種設(shè)計選項可以滿足這些要求。根據(jù)上述場景大小和距離要求,我們可以確定特定傳感器的鏡頭焦距。結(jié)合基線,我們可以使用上述公式計算 3 m 處的預(yù)期深度誤差,以驗證其是否滿足精度要求。


圖 2 顯示了兩個選項,使用基線較長的低分辨率相機(jī)或基線較短的高分辨率相機(jī)。第一個選項是較大的相機(jī),但計算需求較低,而第二個選項是更緊湊的相機(jī),但計算需求較高。對于此應(yīng)用,我們選擇了第二個選項,因為緊湊的尺寸更適合移動機(jī)器人,我們可以使用適用于 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案,該解決方案具有強大的板載 GPU 來滿足處理需求。


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圖 2:示例應(yīng)用的立體聲系統(tǒng)設(shè)計選項


硬件要求


在本例中,我們使用 IMX273 Sony Pregius 全局快門傳感器將兩臺 Blackfly S 板級 160 萬像素相機(jī)安裝在 12 cm 基線處的 3D 印刷桿上。這兩臺相機(jī)都有類似的 6 mm S 接口鏡頭。相機(jī)使用兩條 FPC 電纜連接到“適用于 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案”定制載板。為了同步左右相機(jī)以同時捕捉圖像,制作了一條連接兩個相機(jī)的同步電纜。圖 3 顯示了我們定制的嵌入式立體聲系統(tǒng)的前后視圖。


29.jpg

圖 3:定制嵌入式立體聲系統(tǒng)的前后視圖


下表列出了所有硬件組件:


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應(yīng)調(diào)整兩個鏡頭,以將相機(jī)聚焦在您的應(yīng)用所需的距離范圍內(nèi)。擰緊每個鏡頭上的螺釘(圖 4 中以紅色圈出)以保持對焦。


31.jpg

圖 4:顯示鏡頭螺釘?shù)牧Ⅲw聲系統(tǒng)側(cè)視圖


軟件要求


a. Spinnaker


Teledyne FLIR Spinnaker SDK 已預(yù)裝在適用于 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案中。Spinnaker 需要與相機(jī)進(jìn)行通信。


b. 支持 CUDA 的 OpenCV 4.5.2


SGM(我們正在使用的立體匹配算法)需要 OpenCV 4.5.1 或更高版本。下載包含本文代碼的 zip 文件,并將其解壓縮到 StereoDepth 文件夾。安裝 OpenCV 的腳本是 OpenCVInstaller.sh。在終端中鍵入以下命令:


●    cd ~/StereoDepth


●    chmod +x OpenCVInstaller.sh


●    ./OpenCVInstaller.sh


安裝程序?qū)⒁竽斎牍芾韱T密碼。安裝程序?qū)㈤_始安裝 OpenCV 4.5.2。下載和構(gòu)建 OpenCV 可能需要幾個小時。


校準(zhǔn)


抓取和校準(zhǔn)立體圖像的代碼可在 “Calibration” 文件夾中找到。使用 SpinView GUI 識別左右相機(jī)的序列號。在我們的設(shè)置中,右相機(jī)是主相機(jī),左相機(jī)是從相機(jī)。將主從相機(jī)序列號復(fù)制到文件 grabStereoImages.cpp 第 60 和 61 行。在終端中使用以下命令構(gòu)建可執(zhí)行文件:


●    cd ~/StereoDepth/Calibration


●    mkdir build


●    mkdir -p images/{left, right}


●    cd build


●    cmake ..


●    make


從此鏈接打印出棋盤狀圖案,并將其貼在平面上用作校準(zhǔn)目標(biāo)。為了在校準(zhǔn)時獲得最佳效果,在 SpinView 中將 Exposure Auto 設(shè)置為 Off 并調(diào)整曝光,使棋盤狀圖案清晰且白色方塊不會過度曝光,如圖 5 所示。收集校準(zhǔn)圖像后,增益和曝光可在 SpinView 中設(shè)置為自動。


32.jpg

圖 5:SpinView GUI 設(shè)置


要開始收集圖像,請鍵入


./grabStereoImages


代碼應(yīng)以大約 1 幀/秒的速度開始收集圖像。左側(cè)圖像存儲在 images/left 文件夾中,右側(cè)圖像存儲在 images/right 文件夾中。移動目標(biāo),使其出現(xiàn)在圖像的每個角落。您可以旋轉(zhuǎn)目標(biāo),從近處和遠(yuǎn)處拍攝圖像。默認(rèn)情況下,該程序捕獲 100 個圖像對,但可以使用命令行參數(shù)進(jìn)行更改:


./grabStereoImages 20


這將僅收集 20 對圖像。請注意,這將覆蓋之前寫入文件夾中的所有圖像。部分示例校準(zhǔn)圖像如圖 6 所示。


33.jpg

圖 6:示例校準(zhǔn)圖像


收集圖像后,通過鍵入以下內(nèi)容運行校準(zhǔn) Python 代碼:


●    cd ~/StereoDepth/Calibration


●    python cameraCalibration.py


這將生成 2 個名為 “intrinsics.yml” 和 “extrinsics.yml” 的文件,其中包含立體聲系統(tǒng)的內(nèi)部和外部參數(shù)。該代碼默認(rèn)采用 30mm 棋盤方格,但可以根據(jù)需要進(jìn)行編輯。在校準(zhǔn)結(jié)束時,它會顯示 RMS 誤差,表明校準(zhǔn)的好壞。良好校準(zhǔn)的典型 RMS 誤差應(yīng)低于 0.5 像素。


實時深度圖


實時計算視差的代碼位于 “Depth” 文件夾中。將相機(jī)序列號復(fù)制到文件 live_disparity.cpp 第 230 和 231 行。在終端中使用以下命令構(gòu)建可執(zhí)行文件:


●    cd ~/StereoDepth/Depth


●    mkdir build


●    cd build


●    cmake ..


●    make


將校準(zhǔn)步驟中獲得的 “intrinsics.yml” 和 “extrinsics.yml” 文件復(fù)制到此文件夾。要運行實時深度圖演示,請鍵入


./live_disparity


它將顯示左相機(jī)圖像(原始未糾正圖像)和深度圖(我們的最終輸出)。部分示例輸出如圖 7 所示。與相機(jī)的距離根據(jù)深度圖右側(cè)的圖例進(jìn)行顏色編碼。深度圖中的黑色區(qū)域意味著在該區(qū)域中沒有發(fā)現(xiàn)視差數(shù)據(jù)。得益于 NVIDIA Jetson TX2 GPU,它在 1440 × 1080 的分辨率下可運行高達(dá) 5 幀/秒,在 720 × 540 的分辨率下可運行高達(dá) 13 幀/秒。


要查看特定點的深度,請在深度圖中單擊該點,深度將會顯示出來,如圖 7 中最后一個示例所示。


34.jpg

圖 7:對左相機(jī)圖像和相應(yīng)的深度圖進(jìn)行采樣。底部深度圖還會顯示特定點的深度。


摘要


使用立體視覺來形成深度信息感知的優(yōu)勢眾多,包括在戶外工作良好,能夠提供高分辨率的深度圖,可通過低成本的現(xiàn)成組件制作。當(dāng)您需要開發(fā)一個定制化的嵌入式立體感知系統(tǒng),根據(jù)此處提供的說明進(jìn)行操作,也將是一個相對簡單的任務(wù)。



免責(zé)聲明:本文為轉(zhuǎn)載文章,轉(zhuǎn)載此文目的在于傳遞更多信息,版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問題,請聯(lián)系小編進(jìn)行處理。


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