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基于双目视觉的测距算法研究
摘要
本篇论文研究基于双目视觉的测距算法，在分析传统视觉测距算法的基础上，提出了基于双目视觉的测距原理和测距算法。该算法以立体视觉为基础，通过对两个摄像头拍摄到的图像进行处理，实现了对场景中物体的三维空间位置和距离的测量。将该算法应用于实际场景的测距实验中，测量距离精度达到了毫米级，结果表明该算法具有很高的测量精度和实用性，在机器人导航、三维重建、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。
关键词：双目视觉；测距算法；三维空间位置；距离测量；应用前景。
Abstract
Thispaperstudiestherangingalgorithmbasedonbinocularvision.Basedontheanalysisoftraditionalvisualrangingalgorithms,thispaperproposestheprincipleandalgorithmofrangingbasedonbinocularvision.Thealgorithmisbasedonstereovision,andbyprocessingtheimagescapturedbytwocameras,itcanmeasurethethree-dimensionalspatialpositionanddistanceofobjectsinthescene.Whenapplyingthisalgorithmtorange-measurementexperimentsinactualscenes,themeasurementaccuracyreachesthemillimeterlevel.Theresultsshowthatthealgorithmhashighmeasurementaccuracyandpracticalityandhasawiderangeofapplicationsinrobotnavigation,3Dreconstruction,automaticdrivingandotherfields.
Keywords:binocularvision;rangingalgorithm;three-dimensionalspatialposition;distancemeasurement;applicationprospects.
1.引言
随着数字化、智能化等技术的不断发展，人类对于对于测量、定位、导航等方面的需求也越来越大。在机器人导航、三维重建、自动驾驶等领域中，测量精度的要求也越来越高，对于精度达到毫米级的测量已经成为了一种趋势。在传统测距技术中，常见的方式是利用激光、超声波、红外线等技术进行测距，这种方式可以在一定程度上满足应用需求，但是在复杂场景下测量精度会受到一定限制。
与此同时，计算机视觉技术发展迅速，视觉测距技术也得到了广泛的关注。其中基于双目视觉的测距算法具有很高的精度和实用性，成为了当前研究的热点之一。本文就基于双目视觉的测距算法进行了研究，并将该算法应用于实际场景中，对算法性能和应用效果进行分析和评价。
2.相关研究
2.1.传统视觉测距算法
在传统的视觉测距算法中，常见的思路是利用投影模型，通过图像中物体的像素坐标与物体在实际空间中的位置的对应关系进行距离的估计。在这种情况下，需要考虑的主要问题包括图像畸变、外参和内参的确定等。由于图像畸变、光照变化等因素的影响，这种方法的测距精度一般较低，很难满足要求。
2.2.基于双目视觉的测距算法
基于双目视觉的测距算法是以立体视觉为基础，通过对两个摄像头拍摄到的图像进行处理，实现了对场景中物体的三维空间位置和距离的测量。该算法的基本原理是通过两个摄像头与被测物体的距离不同而形成的视差，来估计物体的距离。具体的算法流程如下：
1.标定：对摄像头进行标定，得到摄像头的内参矩阵和外参矩阵。
2.影像匹配：对两个图像进行特征提取和匹配，得到对应特征点的像素坐标。
3.计算视差：根据像素坐标计算对应点的视差。
4.三角化：根据三角测量原理，通过视差计算物体距离和三维坐标。
其中，影像匹配是整个算法流程中的关键步骤。在这个过程中，需要使用特征点提取算法对图像中的特征进行提取，并针对特征点的特征值进行匹配。其中常用的特征点提取算法包括SIFT、SURF、ORB等。
3.算法实现
3.1.系统架构
基于双目视觉的测距算法系统主要由硬件和软件两部分组成。硬件部分主要包括两个摄像头、三轴云台和连接线等，其中三轴云台可以实现摄像头在空间中的旋转和移动，以便获取不同角度下的图像。软件部分主要包括图像采集、图像处理和视差计算三个步骤。
图1基于双目视觉的测距算法系统架构图
3.2.算法流程
基于双目视觉的测距算法流程如下：
1.标定：首先对两个摄像头进行标定，得到每