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移动视觉精密测量关键技术研究
摘要
移动视觉精密测量技术是一种非接触式测量技术，可以在不需要物理触摸物体的情况下实现对物体的测量。本文简要介绍了移动视觉精密测量技术的相关概念和原理，并介绍了其在车辆安全、机器人导航等领域的应用。同时，对移动视觉精密测量技术目前存在的一些问题进行了分析，并提出了解决方案和改进的建议。
关键词：移动视觉；精密测量；车辆安全；机器人导航
引言
在很多领域，精密测量是一项至关重要的任务，包括但不限于车辆制造、机器人导航、建筑、航空航天等领域。传统的测量方法主要依赖于测量仪器和工具，例如刻度尺、游标卡尺、相机和激光测距仪等。这些测量方法都需要物理接触物体，从而可能影响这些物体的外观和性能，并且还具有测量时间长、难于精确测量等缺点。因此，在某些应用领域，需要一种新的、非接触式的、具有高精度、高效率的测量方法。
在这方面，移动视觉精密测量技术应运而生。移动视觉精密测量是一种通过对移动目标采集的图像进行分析，推导出目标在三维空间中的形态和位置，并可以测量点、线、面和体积等多个参数的测量方法。它不需要接触物体，只需要在移动时拍摄图像，因此不会对物体造成损害，并且可以实现高精度、高效率的测量。
1.相关概念和原理
在移动视觉精密测量技术中，主要涉及以下几个概念和原理：
1.1三角测量
三角测量是通过测量物体不同部位到相机的距离、角度等参数，从而推导出物体的三维形态和位置。三角测量需要至少三个控制点才能进行计算。它可以应用于不同窗口（如不同相机或不同时间的相机）之间的三维坐标匹配。
1.2图像匹配
图像匹配是在不同的相机中找到相应点的过程。图像匹配流程包括相机标定、特征点提取和匹配。在相机标定过程中，通过使用已知空间点的二维坐标和三维坐标，得到相机的内部参数和外部参数。特征点提取和匹配就是对于不同视点、不同光照条件、不同物体表面材质等情况下提取和配对足够鲁棒的特征点，并计算特定的匹配能量和子像素精度的过程。
1.3移动目标跟踪
移动目标跟踪是指跟踪物体在移动中的位置和形态。该技术可以通过图像序列中的像素位移量或形态变化量来测量物体的运动。常见的方法包括块匹配法，特征点匹配法，基于卡尔曼滤波器的跟踪技术等。
2.应用
移动视觉精密测量技术在车辆安全、机器人导航等领域得到广泛的应用。
2.1车辆安全
汽车制造是一项需要高精度测量的行业，其中涉及到车身结构、汽车零部件的组装等。使用移动视觉精密测量技术，可以在装配线上实时测量车身结构的实际形态，以便检测任何不正确的装配，并纠正问题。
此外，在车辆碰撞测试方面，传统的测试方法是通过对汽车进行物理碰撞，然后使用测量仪器对碰撞后的汽车进行测量。然而，这种测试方法的缺点是过于危险，而且成本很高。使用移动视觉精密测量技术可以避免这些问题，同时可以在安全的环境下测量车辆的变形情况，从而提高数据的准确性。
2.2机器人导航
无人机和机器人的导航是一项重要的任务，它们需要精确的位置和方向信息。使用移动视觉精密测量技术可以实现对机器人的精确导航。对于无人机的实时位置和高度的测量，可以用移动视觉获取地面影像高程模型，作为无人机的导航参考点。
3.目前存在的问题和解决方案
3.1视点变化造成的测量偏差
在较大的视点变化下，测量结果可能会受到视点参数估计误差的影响。解决方案是使用多个不同的视点进行测量，再采用光束法束准确定点的位置。
3.2物体或环境变化造成测量误差
物体或环境的变化可能会导致测量误差，例如光照变化、环境杂乱、背景物体变化等。解决方案是使用多视点、多时刻的图像信息进行融合，在提高测量准确性的同时实现容错率的增加。
3.3运动物体的测量
对运动物体进行测量时，容易出现运动物体的模糊或不连续，从而造成对运动物体的不准确测量。解决方案是使用多张图像进行运动物体的时间融合，根据运动模型得出每个物体在各个时间点的位置，并将它们组合起来进行综合测量。
结论
移动视觉精密测量技术是一种实用的非接触式测量技术，可在许多领域中实现高效、高精度的测量。在未来，移动视觉精密测量技术将会广泛应用于机器视觉领域，包括自动化生产、智能制造、城市维护和管理、智能交通、智能家居等领域，成为实现智慧城市和智慧制造的关键技术之一。