杜 毅，楊國仁

（1.長安大學(xué) 電子與控制工程學(xué)院，陜西 西安 710000；2.浙江浩鑫工程技術(shù)有限公司，浙江 杭州 310000）

0 引 言

雙目視覺技術(shù)起源于國外，美國麻省理工學(xué)院的Marr首先應(yīng)用了雙目匹配，奠定了雙目視覺理論發(fā)展的基礎(chǔ)。至20世紀(jì)70年代中期，Marr、Barrow以及Tenenbaum等人提出了雙目視覺的成套理論體系，該理論的核心是利用數(shù)字圖像進(jìn)行物體的三維重構(gòu)。立體視覺匹配是立體視覺研究的核心問題，不同的工程領(lǐng)域應(yīng)采用合適的立體匹配方法。

國內(nèi)對于雙目視覺技術(shù)也有許多應(yīng)用與研究。大部分團(tuán)隊(duì)都將雙目視覺技術(shù)應(yīng)用在了目標(biāo)追蹤和檢測領(lǐng)域。張競藝將目標(biāo)追蹤和雙目立體視覺相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的實(shí)時測距。郭勝杰把計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與渡槽裂縫檢測相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了裂縫的測距、三維定位和尺度測量。同時，雙目視覺技術(shù)也能應(yīng)用在道路環(huán)境檢測和三維重建領(lǐng)域。陳昆提出了一種基于雙目視覺和激光雷達(dá)的道路環(huán)境感知方法。顏亞雄提出了一種基于雙目視覺的道路SLAM算法，重點(diǎn)研究圖像特征匹配和場景重建的改進(jìn)算法。盧亞兵通過對雙目圖像進(jìn)行特征提取及匹配實(shí)現(xiàn)了實(shí)時定位，并圍繞特征提取、特征匹配優(yōu)化、回環(huán)檢測等環(huán)節(jié)進(jìn)行了改進(jìn)及論證分析。

在道路設(shè)施的管理與維護(hù)領(lǐng)域，國內(nèi)一些研究團(tuán)隊(duì)提出了一些想法。朱吉認(rèn)為公路養(yǎng)護(hù)管理信息系統(tǒng)的應(yīng)用很好地解決了查詢、統(tǒng)計(jì)、歸檔的問題，同時利用智能化的設(shè)備，通過信息化手段，可對日常養(yǎng)護(hù)作業(yè)實(shí)現(xiàn)全過程監(jiān)管。伍朝輝、李青、朱琳等學(xué)者提出將BIM（Building Information Modeling, BIM）技術(shù)應(yīng)用到道路設(shè)施維護(hù)領(lǐng)域，并且國內(nèi)多個城市已經(jīng)開始公路試點(diǎn)。

本文提出了以雙目視覺技術(shù)為基礎(chǔ)的道路信息采集系統(tǒng)。相比上述研究，本項(xiàng)目利用雙目相機(jī)的圖片和慣性導(dǎo)航采集的經(jīng)緯度、方向角，通過公式計(jì)算出目標(biāo)的矢量信息，對道路設(shè)施的管理和維護(hù)領(lǐng)域有較大作用。本設(shè)備成本低且安裝便捷。激光雷達(dá)技術(shù)與雙目視覺技術(shù)相比雖然更為精確，但在道路設(shè)施的日常維護(hù)中不需要這么高的精度，本方法的精度完全足夠，而且激光雷達(dá)設(shè)備昂貴，完整的一套設(shè)備和軟件需要幾十萬甚至幾百萬的投入。同時，激光雷達(dá)存在數(shù)據(jù)更新問題，激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)體量龐大，數(shù)據(jù)處理、更新費(fèi)用昂貴，不適合道路設(shè)施管理與維護(hù)的應(yīng)用場景，也不適合道路情況變化較快的城市道路。

雙目視覺技術(shù)和慣性導(dǎo)航的結(jié)合可以改變道路設(shè)施管理與維護(hù)領(lǐng)域的傳統(tǒng)模式，甚至在數(shù)據(jù)處理平臺搭建起來后，GPS定位精度足夠的情況下，可以在出租車、公交車上安裝雙目視覺相機(jī)，將圖像數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)狡脚_的數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一管理，管理人員可以直接在平臺上根據(jù)自己的需求處理某一個區(qū)域、某一段路程的數(shù)據(jù)，然后查看處理后的數(shù)據(jù)結(jié)果，是否存在道路設(shè)施損壞、偏移等情況。

1 數(shù)據(jù)采集

1.1 采集設(shè)備

移動道路信息采集車的結(jié)構(gòu)如圖1所示，由載體平臺、雙目相機(jī)、慣性導(dǎo)航、采集處理軟件、電源構(gòu)成。

圖1 采集車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

（1）載體平臺：保護(hù)、固定相機(jī)和慣性導(dǎo)航，具有穩(wěn)定支撐作用；

（2）雙目相機(jī)：采集照片數(shù)據(jù)以及照片中的深度信息；

（3）慣性導(dǎo)航：采集車輛的經(jīng)緯度、方向角；

（4）采集處理軟件：對采集的信息進(jìn)行處理、存儲，及對設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控；

（5）電源：為各分支部分供電，保證硬件正常運(yùn)行。

1.2 采集流程

采集流程如圖2所示，在對設(shè)備進(jìn)行架設(shè)、檢測、安裝、調(diào)試之后進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集結(jié)束后關(guān)閉設(shè)備。

圖2 采集流程

采集數(shù)據(jù)之前觀察天氣情況，盡量選擇晴天或陰天，避免采集的信息誤差較大。然后進(jìn)行設(shè)備的檢查與安裝，設(shè)置采集設(shè)備的參數(shù)。參數(shù)設(shè)置完畢后，開啟慣性導(dǎo)航以及采集處理軟件，車輛停在原地，觀察經(jīng)緯度信息直至經(jīng)緯度信息穩(wěn)定之后車輛開始行駛，且行駛過程中盡量在一條車道上保持勻速行駛，避免換道、急轉(zhuǎn)彎等影響采集數(shù)據(jù)精度的行為。行駛結(jié)束后，保持車輛停止直至經(jīng)緯度信息穩(wěn)定之后，關(guān)閉相機(jī)、慣性導(dǎo)航，卸載儀器設(shè)備。

2 目標(biāo)定位原理

2.1 雙目視覺原理

雙目相機(jī)采取的深度信息涉及世界坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系、像素坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換。雙目視覺原理如圖3所示。

圖3 雙目視覺原理

圖3中，世界坐標(biāo)系為-，作為參考坐標(biāo)系，其描述相機(jī)和其他物體的實(shí)際位置關(guān)系；左相機(jī)的相機(jī)坐標(biāo)系為-，右相機(jī)的相機(jī)坐標(biāo)系為-，其中相機(jī)坐標(biāo)系的原點(diǎn)為相機(jī)光心。左相機(jī)的圖像坐標(biāo)系為-，右相機(jī)的圖像坐標(biāo)系為-，其中圖像坐標(biāo)系的原點(diǎn)為圖像中心點(diǎn)。作為世界坐標(biāo)系下的目標(biāo)點(diǎn)，被拍攝到圖像后的像點(diǎn)分別是，。像點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系下的坐標(biāo)分別是（,），（,），像點(diǎn)在像素坐標(biāo)系下的坐標(biāo)分別是（,），（,）。左相機(jī)的焦距為f，右相機(jī)的焦距為f，左相機(jī)到右相機(jī)兩者基線的距離為。

通過公式（1）和公式（2）的計(jì)算，獲得物體在相機(jī)坐標(biāo)系下的橫向距離和縱向距離，即和。其中，相機(jī)焦距為、左右相機(jī)基線距離均可通過先驗(yàn)信息或相機(jī)標(biāo)定得到，核心問題為視差，即-。

2.2 定位原理

已知一點(diǎn)經(jīng)度、緯度和到另一點(diǎn)的距離和航向，根據(jù)公式（3）、公式（4）可以計(jì)算出另一點(diǎn)的經(jīng)度、緯度。

式中：為經(jīng)度；為緯度；為方位角（從北沿順時針方向旋轉(zhuǎn)），由慣性導(dǎo)航系統(tǒng)收集并傳入電腦；為角距離；為目標(biāo)之間的距離，由雙目相機(jī)的Z、X計(jì)算而得；為地球半徑；為拍照時車輛的經(jīng)度；為拍照時車輛的緯度。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

本次實(shí)驗(yàn)路段選自西安市長安區(qū)航天大道部分區(qū)域，手動選取照片中車道線的部分點(diǎn)，獲取信息計(jì)算經(jīng)緯度，空間坐標(biāo)系為WGS-84坐標(biāo)系，之后與無人機(jī)獲取的影像進(jìn)行對比，計(jì)算誤差。結(jié)果表明，定位誤差約1 m。部分車道線點(diǎn)定位誤差見表1所列。

表1 部分車道線點(diǎn)定位誤差

（,）代表車道線的點(diǎn)，++=0表示車道線的部分表達(dá)式。距離計(jì)算公式可表示為：

車道線定位點(diǎn)與處理后的無人機(jī)影像中的車道線進(jìn)行比較，效果如圖4所示。

圖4 無人機(jī)影像

實(shí)驗(yàn)表明，平緩行駛狀態(tài)下采集的道路信息比較準(zhǔn)確，但一旦出現(xiàn)換道、超車等駕駛行為就會使得定位誤差增大。

4 結(jié) 語

本文基于雙目相機(jī)和慣性導(dǎo)航融合下的定位方法在每隔20 m進(jìn)行拍攝的照片中，車道線的平均誤差約1 m。本系統(tǒng)是處理時間短、采集設(shè)備價格低廉、數(shù)據(jù)處理過程快捷的采集系統(tǒng)，對于以后的智能化交通有著非常重要的作用。本研究僅考慮了兩條車道線的定位，后續(xù)將融入深度網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測，形成一體化的道路信息采集、處理系統(tǒng)。