6 实验仿真和误差分析 21

结 论 28

致 谢 29

参考文献 30

1  引言

1.1 研究背景和意义

视觉是对人类认识世界有着不可替代的作用，人类大部分信息的获取都是依靠视觉而来。随着计算机技术、传感器技术的发展，使用摄像机与计算机模拟并实现部分生物视觉成为可能，并已在许多方面得到成功应用。同时，如何利用信号处理和计算机技术对图像信息进行处理、分析、理解、识别，并最终做出正确的决策成为一个新的研究领域，由此形成一门新兴的学科，即计算机视觉。

可以获得三维信息的视觉方法有许多，典型的有单目、双目和多目测量方法，另外，国际上已经研制出激光干涉测量仪器也可以实现相关功能，但是调配复杂，测量时间长，并且成本非常高，需要数百万元。于是相机视觉仅需一台或几台视觉传感器，有着结构简单、相机标定简单等优点，同时还避免了立体视觉中的视场小，立体匹配困难的不足，当然这种测量方式需要预先知道相关物体的参数。     而在单目、双目和多目的研究中如何在单目视觉的条件下，完成位置与姿态的求解已成为一个重要的研究方向。

基于模型的单目视觉定位可以应用在多方面，包括机器人自主导航、陆地和空间移动机器人定位、视觉伺服、摄像机校正、目标跟踪、视觉监测、物体识别、零部件装配、摄影测量等。基于模型的单目视觉定位问题所应用的几何特征可分为点、直线与高级几何特征等几类。相对来说，目前对基于点特征的单目视觉定位方法研究较多。直线特征具有抗遮挡能力强、图像处理简单的优点，所以有一部分学者致力于基于直线特征单目视觉定位方法的研究。而基于高级几何特征的单目视觉定位方法目前研究的还比较少。

本文根据基于模型的单目视觉定位方法所使用的定位特征类型把单目视觉定位方法分为基于点特征的定位方法，基于直线特征的定位方法，基于高级几何特征的定位方法，全面介绍了各种特征定位方法的研究现状。目的是方便读者了解各种特征定位方法的研究现状，为未来的研究打下理论基础。论文网

1.2  国内外研究现状和方法

1.2.1  单目视觉法

1.2.1.1  点特征定位

1.2.1.2  直线特征定位

1.2.1.3  高级几何特征定位

1.2.2  双目视觉法

1.2.3  多目视觉法

1.3  主要研究内容

目前单目视觉因其简单易操作，应用较为广泛，本文设计研究了仅有四个标记点时，如何对目标物体进行空间位姿识别

文章综合了计算机图像处理，机器视觉等方法，用打印纸建立的简单的靶标模型和物体模型，然后进行标记，利用简单的ccd光学照相机系统进行图像收集，将靶标图像导入Matlab进行照相机标定然后利用OpenCV对目标模型进行匹配和计算工作，预期能输出两个矩阵即平移矩阵和旋转矩阵，输出后人工计算出目标的六个自由度（坐标X,Y,Z和旋转角 ）

在点的标记中使用的特殊图形标定，利用像素算子进行匹配，最后使用同一平面四个标记点的P4P方法进行验算。

主要研究内容如下：

第一章：绪论，综述了摄像机的位姿识别技术。

第二章：方案的选定，和整体测量方法的设计流程。

第三章：点的标记和识别原理。

第四章：相机的标定原理，求相机的内参数。 opencv单像机的目标位置与姿态测量技术研究(2):http://www.youerw.com/wuli/lunwen_70405.html