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科普 | 機(jī)器人視覺知多少

發(fā)布時(shí)間:2021/08/10
提及機(jī)器人視覺,不免會想到計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺,很多人會把這三者弄混。


計(jì)算機(jī)視覺是以圖片認(rèn)知為基礎(chǔ)的科學(xué),只通過圖片識別輸出結(jié)果,代表企業(yè)是谷歌。
機(jī)器視覺多用于生產(chǎn)線上的質(zhì)量檢測,普遍基于2D識別,被廣泛應(yīng)用于3C電子行業(yè),代表企業(yè)是康耐視。
機(jī)器人視覺是指不僅要把視覺信息作為輸入,而且還要對這些信息進(jìn)行處理,進(jìn)而提取出有用的信息提供給機(jī)器人。是為了讓機(jī)器人真正變成“機(jī)器人”,而不是機(jī)器臂。

(一)
傳統(tǒng)的機(jī)器臂只是自動化設(shè)備,是通過編程處理固定的動作,是不能處理具有變動性事物的能力。機(jī)器人視覺這要求機(jī)器人要擁有3D視覺,能處理三維空間里的三維物體問題,并且具有復(fù)雜算法,支撐機(jī)器人對位置、動作、軌跡等復(fù)雜信息的捕捉,這必須要依賴人工智能和深度學(xué)習(xí)來完成。
機(jī)器人視覺是為認(rèn)知機(jī)器人服務(wù),具備不斷學(xué)習(xí)的功能尤為關(guān)鍵,無論是做檢測還是定位引導(dǎo),當(dāng)機(jī)器人做的次數(shù)越多,伴隨著數(shù)據(jù)的增長變化,機(jī)器人的準(zhǔn)確性也會越高,這跟人的學(xué)習(xí)成長能力是類似的。
機(jī)器人視覺是一種處理問題的研究手段。經(jīng)過長時(shí)間的發(fā)展,機(jī)器人視覺在定位,識別,檢測等多個(gè)方面發(fā)展出來各種方法。其以常見的相機(jī)作為工具,以圖像作為處理媒介,獲取環(huán)境信息。

1、相機(jī)模型

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相機(jī)是機(jī)器人視覺的主要武器,也是機(jī)器人視覺和環(huán)境進(jìn)行通信的媒介。相機(jī)的數(shù)學(xué)模型為小孔模型,其核心在于相似三角形的求解。其中有三個(gè)值得關(guān)注的地方:
1.1  1/f = 1/a + 1/b 
焦距等于物距加上像距。此為成像定理,滿足此條件時(shí)才能成清晰的像。
1.2  X  = x * f/Z
如果連續(xù)改變焦距f ,并同時(shí)移動相機(jī)改變Z,則可以使得物體x在圖像上所占像素?cái)?shù)目不變(X)。此為DollyZoom原理。如果某個(gè)物體在該物體后方(更大的Z),可利用此原理任意調(diào)整兩個(gè)物體在相片上的比例。
1.3    
焦距越長,則視場越小,可以將遠(yuǎn)處的物體拍清晰。同時(shí)相片會有更大的景深。


2、消失點(diǎn)

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消失點(diǎn)是相片中特有的。此點(diǎn)在相片中不直接存在,在現(xiàn)實(shí)中直接不存在。由于射影變換,相片中原本平行的線會有相交的趨勢。如果求的平行直線在圖像中的交點(diǎn),則該點(diǎn)對應(yīng)現(xiàn)實(shí)中無窮遠(yuǎn)處的一點(diǎn)。該點(diǎn)的圖像坐標(biāo)為[X1 X1 1]。此點(diǎn)成為消失點(diǎn)。相機(jī)光心與消失點(diǎn)的連線指向消失點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的方向。

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此外,同一平面上各個(gè)方向的消失點(diǎn),會在圖像中組成一條直線,稱為水平線。該原理可以用于測量站在地上的人的高度。值得注意的是只有相機(jī)水平時(shí),horizen的高度才是camera Height.
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2.1 位姿估計(jì)

如果我們能獲得一幅圖中的2個(gè)消失點(diǎn)。且這2個(gè)消失點(diǎn)所對應(yīng)的方向是相互垂直的(網(wǎng)格),那么我們就可以估計(jì)出相機(jī)相對于此圖像的姿態(tài)(靶標(biāo)位姿估計(jì))。 在獲得相機(jī)相對于靶標(biāo)的旋轉(zhuǎn)向量后,如果相機(jī)內(nèi)部參數(shù)已知,且已知射影變換矩陣,則可計(jì)算相機(jī)相對于靶標(biāo)的距離,那么可以估計(jì)機(jī)器人的位置。H = K^-1*(H射影矩陣)  
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2.2 點(diǎn)線對偶

  p1×p2 = L12
  L12×L23 = p2


3、射影變換

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射影變化是空間中平面--->平面的一種變換。對齊次坐標(biāo),任意可逆矩陣H均表達(dá)了射影變換。簡而言之,可以表達(dá)為A = HB ,其中AB是[X Y 1]形式的其次坐標(biāo)。射影變換的一大作用就是將某一形狀投射成其他形狀。比如,制作相片中的廣告牌,或者比賽轉(zhuǎn)播中的廣告牌,或者游泳比賽運(yùn)動員到達(dá)后那個(gè)biu的一下出現(xiàn)的國旗。射影變換也是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的基礎(chǔ)。

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射影變換的核心在于H的求取。普通的求解方法見機(jī)器視覺教材。
假設(shè)平面相片的四個(gè)點(diǎn)分別是A(0,0,1),B(0,1,1),C(1,1,1),D(1,0,1)。顯然,這四個(gè)點(diǎn)需要投射到四個(gè)我們已知像素位坐標(biāo)的圖像區(qū)域中。
此外,我們還可以依據(jù)像素位置計(jì)算兩個(gè)有趣的點(diǎn),V1(x1, y1, z1),V2(x2,y2,z2),這兩個(gè)點(diǎn)都是圖像點(diǎn)。他們對應(yīng)的實(shí)際坐標(biāo)假設(shè)是(0,1,0),(1,0,0)。那么我們就有三個(gè)很有趣的實(shí)際點(diǎn)了。分別是(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1),恰好是一個(gè)Identity Matrix。這三個(gè)實(shí)際坐標(biāo)經(jīng)過射影變換會得到像素坐標(biāo)。像素坐標(biāo)又是已知的。那么H的第一列就應(yīng)該對應(yīng)beta*V2,第二列應(yīng)該對應(yīng)alpha*V1。
第三列應(yīng)該對應(yīng)gama*【A的像素坐標(biāo)】。alpha beta gama是常數(shù)?!旧溆白兓蟮淖鴺?biāo)應(yīng)為常數(shù)乘以其次坐標(biāo)】。
如果能解得alpha beta gama,那么我們就獲得了射影變換矩陣。顯然把C點(diǎn)的像素坐標(biāo)帶入方程,我們則有3個(gè)方程,4個(gè)未知數(shù)(引入了一個(gè)lamda)。但是lamda并不影響,除過去后我們只要alpha/lamda,beta/lamda,gama/lamda當(dāng)作未知數(shù)即可解除射影矩陣。
所以,射影變換矩陣的第一列代表消失點(diǎn)V1,第二列代表消失點(diǎn)V2,第一列與第二列的叉乘,代表水平線方程(點(diǎn)線對偶)。

(二)
上回介紹了機(jī)器人視覺的一些基礎(chǔ)信息,說到機(jī)器人視覺的核心任務(wù)是estimation,理論框架是射影幾何理論。然而,整個(gè)estimation的首要條件是已知像素點(diǎn)坐標(biāo),尤其是多幅圖中對應(yīng)點(diǎn)的像素坐標(biāo)。
單幅圖像的處理方法不贅述,想講講不變點(diǎn)檢測與不變特征。由于機(jī)器人在不斷運(yùn)動,所以可能從不同方向?qū)ν晃矬w進(jìn)行拍攝。而拍攝的距離有遠(yuǎn)近,角度有titled. 由于射影變換本身的性質(zhì),無法保證兩幅圖中的物體看上去一樣。所以我們需要一種特征提取方法(特征點(diǎn)檢測),能夠保證檢測是旋轉(zhuǎn),縮放不變的。除此之外還要一種特征描述方法,同樣對旋轉(zhuǎn)和縮放不變。


1、SIFT特征提取

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SIFT特征提取可以分為以下幾個(gè)步驟:(1)多尺度卷積;(2)構(gòu)造金字塔;(3)3D非極大值抑制。

多尺度卷積的作用是構(gòu)造一個(gè)由近及遠(yuǎn)的圖像。金字塔則由下采樣進(jìn)行構(gòu)造。
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對于不同尺度的圖像同一個(gè)像素,我們可以跟蹤它“灰度”的變化。我們發(fā)現(xiàn),如果某一點(diǎn)對不同 sigma 的模版響應(yīng)是不同的,最大響應(yīng)(卷積后的灰度)所對應(yīng)的scale 成為該點(diǎn)本征scale。這有點(diǎn)像對一個(gè)機(jī)械結(jié)構(gòu)給不同頻率的激勵(lì),某一頻率下會發(fā)生共振,我們可以記錄此頻率一定程度上代表了此結(jié)構(gòu)(單擺頻率只和ml有關(guān),有了f就可以重現(xiàn)系統(tǒng))。
所以,我們只要找到一個(gè)合適的模版(激勵(lì)方式),再找到最大響應(yīng),就可以獲取圖片中各個(gè)點(diǎn)的 Intrinsic Scale(本征尺度)。同一物體在不同距離拍攝后,都會統(tǒng)一在Intrinsic Scale下進(jìn)行響應(yīng)。由此解決了尺度不變的問題。
3D非極大值抑制是指在某點(diǎn)的3*3*3鄰域內(nèi),僅取最大響應(yīng),作為特征點(diǎn)。由于該點(diǎn)是空間鄰域中響應(yīng)最強(qiáng)的,所以該點(diǎn)也是旋轉(zhuǎn)不變的。從各個(gè)方向看,該點(diǎn)響應(yīng)最強(qiáng)。


2、SIFT特征描述

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特征提取和特征描述實(shí)際上是兩碼事。在上一節(jié)中特征提取已經(jīng)結(jié)束了。假如有兩幅圖片,那么相同的特征點(diǎn)肯定會被找到。特征描述的作用是為匹配做準(zhǔn)備,其以特征點(diǎn)局部區(qū)域信息為標(biāo)準(zhǔn),將兩幅圖中相同的特征點(diǎn)聯(lián)系起來。特征的本質(zhì)是一個(gè)高維向量。要求尺度不變,旋轉(zhuǎn)不變。

這里所使用的是HOG特征。特征描述可以分為兩步:(1)局部主方向確定;(2)計(jì)算梯度直方圖。
以sigma作為特征描述選擇范圍是一個(gè)合理的想法,因?yàn)閟igma描述了尺度,特征點(diǎn)位置+尺度 = 特征點(diǎn)所代局部信息。在此基礎(chǔ)上,統(tǒng)計(jì)其領(lǐng)域內(nèi)所有像素的梯度方向,以方向統(tǒng)計(jì)直方圖作為特征向量,至此完成HOG特征構(gòu)造。重要的是,在統(tǒng)計(jì)方向之前,需要把圖像主方向和X軸方向?qū)R。示意圖如下:
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圖中黃色的有點(diǎn)像時(shí)鐘的東西是特征點(diǎn)+scale,指針代表該片小圖像的主方向(PCA)。綠色的是直方圖的bin,用于計(jì)算特征向量。
最后,我們只要匹配特征向量就可以得到   圖像1 --- 圖像2  的對應(yīng)點(diǎn)對,通過單應(yīng)矩陣的計(jì)算就可以將兩幅圖拼接在一起。如果已知標(biāo)定信息則可進(jìn)行3D reconstruction。

(三)
上篇文章說到從場景中提取特征點(diǎn),并且對不同角度中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配。這次要先介紹一個(gè)工具 —— 擬合。
擬合本質(zhì)上是一個(gè)優(yōu)化問題,對于優(yōu)化問題,最基本的是線性最小二乘法。換言之,我們需要保證擬合誤差最小。


1、最小二乘法擬合

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基本的最小二乘法擬合解決的是 點(diǎn) --- 模型 的擬合問題。以點(diǎn)到直線的擬合為例,按照擬合誤差的建模,該問題可以分為兩類?!?/span>

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第一類以 因變量 誤差作為優(yōu)化目標(biāo),該類問題往往是自變量---因變量模式,xy的單位不同。
第二類以 距離 作為優(yōu)化目標(biāo),該類問題xy的單位往往相同,直線不代表趨勢,而是一種幾何模型。
由于優(yōu)化目標(biāo)不同,故建模方式與解均不同,但是解法思路是一樣的,都是講求和化作向量的模。而向量又是矩陣的運(yùn)算結(jié)果,最終化為奇異值分解問題。


2、RASAC擬合 

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RanSaC算法(隨機(jī)采樣一致)原本是用于數(shù)據(jù)處理的一種經(jīng)典算法,其作用是在大量噪聲情況下,提取物體中特定的成分。下圖是對RanSaC算法效果的說明。圖中有一些點(diǎn)顯然是滿足某條直線的,另外有一團(tuán)點(diǎn)是純噪聲。目的是在大量噪聲的情況下找到直線方程,此時(shí)噪聲數(shù)據(jù)量是直線的3倍。

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如果用最小二乘法是無法得到這樣的效果的,直線大約會在圖中直線偏上一點(diǎn)。關(guān)于隨機(jī)采樣一致性算法的原理,在wiki百科上講的很清楚,甚至給出了偽代碼和matlab,C代碼,想換一個(gè)不那么嚴(yán)肅或者說不那么學(xué)術(shù)的方式來解釋這個(gè)算法。
實(shí)際上這個(gè)算法就是從一堆數(shù)據(jù)里挑出自己最心儀的數(shù)據(jù)。所謂心儀當(dāng)然是有個(gè)標(biāo)準(zhǔn)(目標(biāo)的形式:滿足直線方程?滿足圓方程?以及能容忍的誤差e)。平面中確定一條直線需要2點(diǎn),確定一個(gè)圓則需要3點(diǎn)。隨機(jī)采樣算法,其實(shí)就和小女生找男朋友差不多。
  1. 從人群中隨便找個(gè)男生,看看他條件怎么樣,然后和他談戀愛,(平面中隨機(jī)找兩個(gè)點(diǎn),擬合一條直線,并計(jì)算在容忍誤差e中有多少點(diǎn)滿足這條直線)
  2. 第二天,再重新找個(gè)男生,看看他條件怎么樣,和男朋友比比,如果更好就換新的(重新隨機(jī)選兩點(diǎn),擬合直線,看看這條直線是不是能容忍更多的點(diǎn),如果是則記此直線為結(jié)果)
  3. 第三天,重復(fù)第二天的行為(循環(huán)迭代)
  4. 終于到了某個(gè)年齡,和現(xiàn)在的男朋友結(jié)婚(迭代結(jié)束,記錄當(dāng)前結(jié)果)
顯然,如果一個(gè)女生按照上面的方法找男朋友,最后一定會嫁一個(gè)好的(我們會得到心儀的分割結(jié)果)。只要這個(gè)模型在直觀上存在,該算法就一定有機(jī)會把它找到。優(yōu)點(diǎn)是噪聲可以分布的任意廣,噪聲可以遠(yuǎn)大于模型信息。
這個(gè)算法有兩個(gè)缺點(diǎn),第一,必須先指定一個(gè)合適的容忍誤差e。第二,必須指定迭代次數(shù)作為收斂條件。
綜合以上特性,本算法非常適合從雜亂點(diǎn)云中檢測某些具有特殊外形的物體。


3、非線性擬合

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線性最小二乘法已經(jīng)有了很好的解釋。但是生活總是如此不易,能化成上述標(biāo)準(zhǔn)矩陣形式的問題畢竟還是少數(shù),大部分情況下,我們面對的不是min(||Ax - b||),而是 min(||f(x)-b||) !!!

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在三維重建中,如果我們有2個(gè)以上視角,那么三條線很可能是不交于一點(diǎn)的。原因是我們選擇的旋轉(zhuǎn)矩陣有精度表達(dá)問題,位姿估計(jì)也存在誤差。使用奇異值分解的方法是求得到三條線距離最小的點(diǎn),還有一種合適的估計(jì),是使得該點(diǎn)在三個(gè)相機(jī)上的重復(fù)投影誤差最小。同時(shí),R,T,P(X,Y,Z)進(jìn)行估計(jì),最終保證Reprojection err 最小的方法————the state of the art BUNDLE ADJUST.
先回到最原始的問題,如何求解非線性最小二乘法。
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由線性最小二乘法,我們可以得到非線性最小二乘法矩陣表達(dá)形式。如果要求得其局部最小值,則對 x 求導(dǎo)后,導(dǎo)數(shù)應(yīng)為 0。
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然而,這個(gè)東西并不好解,我們考慮使用梯度下降迭代的方式。這里使用的是單純的梯度。
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這里有個(gè)非常不好理解的地方,其假設(shè)detaX非常小,故表示成上述形式,以保證 f(x + deta_X)<f(x) , 只要依次迭代 x 就能保證每次都向著f(x)減小的方向移動。實(shí)際上,這個(gè)解應(yīng)該由HESSIAN矩陣給出。
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以信標(biāo)定位為例。講道理,兩個(gè)信標(biāo)為圓心畫圓應(yīng)該給出位置的兩個(gè)解析解。但是如果有很多信標(biāo),那么信標(biāo)就會畫出一塊區(qū)域........這是SLAM里的經(jīng)典問題了,后面會有博客專門講BUNDLE ADJUST.
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(四)
極幾何是機(jī)器人視覺分支——雙目視覺中,最為重要的概念。與結(jié)構(gòu)光視覺不同,雙目視覺是“主動測量”方法。


1、極幾何的研究前提

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極幾何的研究對象是兩幅有重疊區(qū)域圖像。研究目標(biāo)是提取相機(jī)拍攝位姿之間的關(guān)系。一旦得到兩次拍攝位姿之間的關(guān)系,我們就可以對場景點(diǎn)進(jìn)行三維重建。

極幾何定義的物理量包括4個(gè):1、極點(diǎn);2、極線;3、基本矩陣;4、本征矩陣;定義如左圖。
極幾何研究的物理量包括4個(gè):C1坐標(biāo),C2坐標(biāo),R,T,定義如右圖。
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極點(diǎn)的本質(zhì)是另一臺相機(jī)光心在本圖像上的映射點(diǎn)。極線的本質(zhì)是另一臺相機(jī)光線在本圖像上的映射線。(極點(diǎn)和極線都是在圖像上的)

1.1、本征矩陣

本征矩陣攜帶了相機(jī)相對位置信息。其推導(dǎo)如下:
在相機(jī)2的坐標(biāo)系中,場景點(diǎn)坐標(biāo):X2 = RX1+ t
相機(jī)1光心坐標(biāo):t
極線在空間中的映射 :X2 - t = RX1
此時(shí),三個(gè)向量在同一個(gè)平面上,則有:X2 T tx RX1  = 0
其中,tx  代表 t 的叉乘矩陣。tx R 稱為本征矩陣E. 兩幅圖片一旦拍攝完成R與T都是確定的??臻g中任何一組對應(yīng)點(diǎn)都必須滿足本征矩陣!
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1.2、基本矩陣

空間中的點(diǎn)滿足E矩陣,則該點(diǎn)坐標(biāo)Zoom后,仍然必須滿足E矩陣。坐標(biāo)的Zoom顯然和相機(jī)內(nèi)部矩陣有關(guān)。
在相機(jī)坐標(biāo)系下:
x1 = KX1; x2 = KX2
其中,x1 ,x2 是齊次像素坐標(biāo)。那么,X1  =  K-1x1 ;X2  =  K-1x2
帶入本征矩陣可得:
x2 T K-Ttx RK-1 x1  = 0  ======>      K-TEK-1  = 0  =========>  x2 T F  x1  = 0 
F  =   K-TEK-1  稱為基本矩陣。
基本矩陣所接受的是齊次像素坐標(biāo)。
基本矩陣的秩是2,因?yàn)樗?空間。同時(shí),其自由度是8,因?yàn)樗邮艿氖驱R次坐標(biāo)。每組圖像點(diǎn)可以提供1個(gè)方程,所以由8組點(diǎn)就可以線性解出F矩陣。當(dāng)然,解法是化成Ax = 0,然后使用奇異值分解取v的最后一列。然后2次奇異值分解去掉最小奇異值正則化。

1.3、極點(diǎn)與極線

從基本矩陣可知:x2 T F  x1  = 0 
顯然這里有熟悉的身影,由點(diǎn)線對偶可知,x2 在直線 F  x1  上。該直線是極線在圖像2上的方程。x1 在直線 x2 T F   。該直線是極線在圖像1上的方程。
極點(diǎn)是多條極線的交點(diǎn)(最少兩條)


2、由本征矩陣恢復(fù)R,T

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E =  tx R = [ tx r1  tx r2  tx r3 ]

E的秩為2,因?yàn)槠溆?空間。同時(shí),由于r1 r2 r3 是正交的,所以其叉乘之后必然也是正交的。所以不妨假設(shè)其叉乘完之后依然滿足旋轉(zhuǎn)矩陣的某些性質(zhì)。比如:每一列,模相等。
由  tT E = 0 可知,對E奇異值分解之后,t 為最小奇異值所對應(yīng)的 u(:,end). 如下:
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這里假設(shè)了 R = UYVT .因?yàn)閁,V和R是同族的。所以必然由矩陣Y使得上式成立。V是相互垂直的,R的作用是旋轉(zhuǎn),U則必然是相互垂直的。所以這里R一定有解,不妨設(shè)一個(gè)中間變量Y。并很容易解得:
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綜合來看,由4組可能的解,對應(yīng)以下四種情況,其中只有第一種是可能的。故det(R) = 1 則猜z中了正確的解,如果det(R) = -1
則解為:t = -t ;R = -R  
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3、由空間位置關(guān)系恢復(fù)三維坐標(biāo)

在已知標(biāo)定信息,兩相機(jī)位置關(guān)系的情況下,就已知了兩個(gè)相機(jī)的投影矩陣P,對于空間中一點(diǎn)X1,有以下關(guān)系:
x1 =  P*X1
[x1]x P X1 = 0;
顯然,我們又有了Ax = 0的神奇形式。奇異值分解搞定之。

4、由RANSAC求 F 矩陣

有了8個(gè)對應(yīng)點(diǎn),我們就可以求得F矩陣,再加上K,我們就可以對兩幅圖片進(jìn)行三維重建。然而想要自動的求取8個(gè)對應(yīng)點(diǎn)還是有一定難度。
SIFT算法提供了一種自動匹配的可能性,然而,匹配結(jié)果還有很多誤匹配的點(diǎn)。本節(jié)的目標(biāo)是利用RANSAC作為算法基礎(chǔ),基礎(chǔ)矩陣作為方法,來對匹配結(jié)果進(jìn)行判斷。
首先,由于檢測誤差等因素,像素點(diǎn)不可能恰好滿足基本方程。所以點(diǎn)到極線會有一定的距離。我們采用垂直距離來建模,有以下表達(dá)式:  
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F1表示F的第一列。只要誤差小于閾值,都認(rèn)為該點(diǎn)符合 F 方程。
算法流程如下:1、隨機(jī)取8個(gè)點(diǎn);2、估計(jì)F;3、計(jì)算所有點(diǎn)的e,并求#inlier;4、回到1,2,3,如果#inlier變多則更新F_candidate;5、迭代很多次結(jié)束,F(xiàn)_candidate 為F的估計(jì)值。
RANSAC算法又一次證明了其對噪聲超級好的控制能力。
圖片圖片

(五)
之前說到,機(jī)器人視覺的核心是Estimation,求取特征并配準(zhǔn),也是為了Estimation做準(zhǔn)備。一旦配準(zhǔn)完成,我們就可以從圖像中估計(jì)機(jī)器人的位置,姿態(tài)。有了位置,姿態(tài),我們可以把三維重建的東西進(jìn)行拼接。
從視覺信息估計(jì)機(jī)器人位姿的問題可以分為三個(gè)大類:1、場景點(diǎn)在同一平面上。2、場景點(diǎn)在三維空間中。3、兩幅點(diǎn)云的配準(zhǔn)。
所有問題有一個(gè)大前提就是知道相機(jī)內(nèi)部矩陣K。


1、由單應(yīng)矩陣進(jìn)行位姿估計(jì)

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單應(yīng)矩陣原指從 R2--R2 的映射關(guān)系。

但在估計(jì)問題中,如果我們能獲得這種映射關(guān)系,就可以恢復(fù)從世界坐標(biāo)系 x_w 到相機(jī)坐標(biāo)系 x_c 的變換矩陣。此變換矩陣表達(dá)了相機(jī)相對于x_w 的位姿。
H = s*K*[r1 r2 t] —— 假設(shè)平面上z坐標(biāo)為0
s*[r1 r2 t] = k-1*H —— 利用單應(yīng)矩陣求取旋轉(zhuǎn)與平移向量
r3 = r1×r2 —— 恢復(fù)r3
s 并不重要,只需要對k-1*h1 進(jìn)行歸一化就能求出來。
所以,最重要的就是如何求取兩個(gè)場景中的單應(yīng)。在前面我提過從消失點(diǎn)來求取單應(yīng)關(guān)系,但是如果不是從長方形 --- 四邊形的映射,我們并沒有消失點(diǎn)可以找。
這里要介紹的是一種優(yōu)雅到爆棚的方法?;诰仃囎儞Q與奇異值分解。JB SHI真不愧大牛。三兩句就把這個(gè)問題講的如此簡單?! ?/span>
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由于H矩陣一共有8個(gè)自由度,每一對單應(yīng)點(diǎn)可以提供兩個(gè)方程,所以4個(gè)單應(yīng)點(diǎn)就可以唯一確定單應(yīng)矩陣H。Ax = 0,我們在擬合一章中已經(jīng)了解過了。x 是最小奇異值對于的V矩陣的列。這里是奇異值分解的第一次出現(xiàn)。
至此,我們恢復(fù)了H矩陣。按照正常的思路就可以解除[r1 r2 t]了。但是,我們的H矩陣是用奇異值分解優(yōu)化出來的,反解的r1 r2 并不一定滿足正交條件,也不一定滿足等長條件。所以,我們還要擬合一次RT矩陣。
此次的擬合目標(biāo)是 min(ROS3 - R')。
其中R' = [k-1H(:,1:2)  x ]. 方法依舊是奇異值分解,R = UV'. 這是奇異值分解的第二次出現(xiàn)。 


2、由射影變換進(jìn)行位姿估計(jì)

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由單應(yīng)矩陣進(jìn)行位姿估計(jì)的前提是所有點(diǎn)都在一個(gè)平面上。而由射影變換進(jìn)行位姿估計(jì)則舍棄了此前提,故上一節(jié)是本節(jié)的一個(gè)特例。此問題學(xué)名為PnP問題:perspective-n-point。

仿造上面的思路,我們依舊可以寫成以下形式:  
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此處射影矩陣一共有12個(gè)未知數(shù),9來自旋轉(zhuǎn)矩陣,3來自平移向量。每個(gè)點(diǎn)可以提供2個(gè)方程。故只要6個(gè)場景點(diǎn),我們就可以用奇異值分解獲得P矩陣的值。同樣,在獲得P矩陣后求T = k-1*P,最后利用奇異值分解修正T.
不過按照常理,此問題只有6個(gè)自由度(3平移,3旋轉(zhuǎn))。我們使用6個(gè)點(diǎn)其實(shí)是一種dirty method。


3、由兩幅點(diǎn)云進(jìn)行位姿估計(jì)

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對于現(xiàn)在很火的RGBD相機(jī)而言,可能這種情況會比較多。從不同角度獲得了同一物體的三維圖像,如何求取兩個(gè)位姿之間的變換關(guān)系。這個(gè)問題有解析解的前提是點(diǎn)能夠一一對應(yīng)上。如果點(diǎn)不能一一對應(yīng),那就是ICP算法問題了。

此問題學(xué)名為:Procrustes Problem。來自希臘神話。用中文來比喻的話可以叫穿鞋問題。如何對腳進(jìn)行旋轉(zhuǎn)平移,最后塞進(jìn)鞋里。其數(shù)學(xué)描述如下:通過選擇合適的R,T,減小AB之間的差別?! ?/span>
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T 其實(shí)很好猜,如果兩個(gè)點(diǎn)團(tuán)能重合,那么其重心肯定是重合的。所以T代表兩個(gè)點(diǎn)團(tuán)重心之間的向量。此問題則有如下變形:  
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由矩陣分析可知,向量的2范數(shù)有以下變形:
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由矩陣分析可知,最后兩項(xiàng)實(shí)際上是相等的(跡的循環(huán)不變性與轉(zhuǎn)置不變性)
那么優(yōu)化目標(biāo)又可以轉(zhuǎn)為:  
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跡是和奇異值相關(guān)的量(相似變換跡不變)
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顯然,如果Z的跡盡可能大,那么只有一種情況,Z是單位陣,單位陣的跡是旋轉(zhuǎn)矩陣?yán)镒畲蟮?。所以R的解析解如下: 
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至此,我們獲得了3D--3D位姿估計(jì)的解析解!

(六)
最后一個(gè)話題是Bundle Adjustment. 機(jī)器人視覺學(xué)中,最頂尖的方法。

1、基于非線性優(yōu)化的相機(jī)位姿估計(jì)

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之前已經(jīng)在擬合一篇中,已經(jīng)補(bǔ)完了非線性最小二乘擬合問題。Bundle Adjustment,中文是光束平差法,就是利用非線性最小二乘法來求取相機(jī)位姿,三維點(diǎn)坐標(biāo)。在僅給定相機(jī)內(nèi)部矩陣的條件下,對四周物體進(jìn)行高精度重建。Bundle Adjustment的優(yōu)化目標(biāo)依舊是最小重復(fù)投影誤差?! ?/span>
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與利用non-linear mean square 解三角同,bundle adjustment 中所有的參數(shù),RCX均為變量。N幅圖則有N個(gè)位姿,X個(gè)點(diǎn),我們會得到非常大的jacobbian Matrix.本質(zhì)上,需要使用雅克比矩陣進(jìn)行梯度下降搜索。詳細(xì)見之前介紹過的“擬合”篇。

2、雅克比矩陣

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雅克比矩陣的行代表信息,列代表約束。
每一行是一個(gè)點(diǎn)在該位姿下的誤差,每一列代表f對x分量的偏導(dǎo)數(shù)。
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q x c 均為變量,q是旋轉(zhuǎn)四元素,x 是三維點(diǎn)空間坐標(biāo),c 是相機(jī)光心在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。J 可以分為三部分,前4列代表對旋轉(zhuǎn)求導(dǎo),中間三列代表對c求導(dǎo),最后三列代表對x求導(dǎo)。其中,對旋轉(zhuǎn)求導(dǎo)又可以分解為對旋轉(zhuǎn)矩陣求導(dǎo)X旋轉(zhuǎn)矩陣對四元素q求導(dǎo)。一旦獲得J的表達(dá)式,我們就可以使用Newton-Gaussian 迭代對x尋優(yōu)了。求導(dǎo)后的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:
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如果有兩個(gè)相機(jī),則總的雅克比矩陣如下:
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通過同時(shí)迭代所有的q C X ,最終可以同時(shí)得到世界點(diǎn)坐標(biāo),相機(jī)位姿 ——SLAM!


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