消息！如何通過立體視覺構(gòu)建小巧輕便的深度感知系統(tǒng)

有多種 3D 傳感器方案來實(shí)現(xiàn)深度感知系統(tǒng)，包括立體視覺相機(jī)、激光雷達(dá)和TOF(飛行時(shí)間)相機(jī)。每個(gè)選擇都有其優(yōu)缺點(diǎn)，其中，嵌入式深度感知立體系統(tǒng)成本低，堅(jiān)固耐用，適合戶外使用，并且能夠提供高分辨率的彩色點(diǎn)云。

目前市場(chǎng)上有各種現(xiàn)成的立體感知系統(tǒng)。有時(shí)系統(tǒng)工程師需求根據(jù)精度、基線(兩個(gè)相機(jī)間距)、視野和分辨率等因素，構(gòu)建定制系統(tǒng)來滿足特定的應(yīng)用需求。

在本文中，我們首先介紹了立體視覺系統(tǒng)的主要部分，并提供了有關(guān)使用硬件組成和開源軟件制作定制立體相機(jī)的說明。由于此設(shè)置專注于嵌入式系統(tǒng)，因此它將實(shí)時(shí)計(jì)算任何場(chǎng)景的深度圖，而無需電腦主機(jī)。在另一篇文章中，我們將討論如何在空間較少的情況下構(gòu)建定制立體視覺系統(tǒng)，以便與電腦主機(jī)一起使用。

【資料圖】

立體視覺概述

立體視覺是通過從兩個(gè)視角比較場(chǎng)景中的信息，從數(shù)字圖像中提取 3D 信息。物體在兩個(gè)圖像平面中的相對(duì)位置可提供關(guān)于物體距離相機(jī)的深度的信息。

立體視覺系統(tǒng)概述如圖 1 所示，包括以下關(guān)鍵步驟：

校準(zhǔn)：相機(jī)校準(zhǔn)包括內(nèi)部校準(zhǔn)和外部校準(zhǔn)。內(nèi)部校準(zhǔn)確定圖像中心、焦距和失真參數(shù)，而外部校準(zhǔn)確定相機(jī)的 3D 位置。這在許多計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中是至關(guān)重要的一步，尤其是在需要有關(guān)場(chǎng)景的計(jì)量信息（例如深度）時(shí)。我們將在下文第 5 節(jié)詳細(xì)討論校準(zhǔn)步驟。

糾正：立體糾正是指將圖像平面重新投影到與相機(jī)中心之間的線平行的公共平面上的過程。糾正后，對(duì)應(yīng)點(diǎn)位于同一行，大大降低了匹配的成本和模糊度。此步驟在提供的代碼中完成，用于構(gòu)建您自己的系統(tǒng)。

立體匹配：這是指在左右圖像之間匹配像素的過程，從而產(chǎn)生視差圖像。提供的代碼中將使用半全局匹配 (SGM) 算法來構(gòu)建您自己的系統(tǒng)。

三角測(cè)量：三角測(cè)量是指在給定 3D 空間中的點(diǎn)投影到兩個(gè)圖像上的情況下確定該點(diǎn)的過程。視差圖像將轉(zhuǎn)換為 3D 點(diǎn)云。

圖 1：立體視覺系統(tǒng)概述

設(shè)計(jì)示例

我們來看一個(gè)立體聲系統(tǒng)設(shè)計(jì)示例。以下是移動(dòng)機(jī)器人在具有快速移動(dòng)物體的動(dòng)態(tài)環(huán)境中的應(yīng)用要求。有關(guān)場(chǎng)景大小為 2 m，相機(jī)到場(chǎng)景的距離為 3 m，在 3 m 處所需的精度為 1 cm。

有關(guān)立體精度的更多詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱本文。深度誤差由下式給出：ΔZ=Z2/Bf * Δd，這取決于以下因素：

Z 是范圍

B 是基線

f 是以像素為單位的焦距，與相機(jī)視野和圖像分辨率有關(guān)

有多種設(shè)計(jì)選項(xiàng)可以滿足這些要求。根據(jù)上述場(chǎng)景大小和距離要求，我們可以確定特定傳感器的鏡頭焦距。結(jié)合基線，我們可以使用上述公式計(jì)算 3 m 處的預(yù)期深度誤差，以驗(yàn)證其是否滿足精度要求。

圖 2 顯示了兩個(gè)選項(xiàng)，使用基線較長(zhǎng)的低分辨率相機(jī)或基線較短的高分辨率相機(jī)。第一個(gè)選項(xiàng)是較大的相機(jī)，但計(jì)算需求較低，而第二個(gè)選項(xiàng)是更緊湊的相機(jī)，但計(jì)算需求較高。對(duì)于此應(yīng)用，我們選擇了第二個(gè)選項(xiàng)，因?yàn)榫o湊的尺寸更適合移動(dòng)機(jī)器人，我們可以使用適用于 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案，該解決方案具有強(qiáng)大的板載 GPU 來滿足處理需求。

圖 2：示例應(yīng)用的立體聲系統(tǒng)設(shè)計(jì)選項(xiàng)

硬件要求

在本例中，我們使用 IMX273 Sony Pregius 全局快門傳感器將兩臺(tái)?Blackfly S 板級(jí)?160 萬像素相機(jī)安裝在 12 cm 基線處的 3D 印刷桿上。這兩臺(tái)相機(jī)都有類似的?6 mm S 接口鏡頭。相機(jī)使用兩條 FPC 電纜連接到“適用于 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案”定制載板。為了同步左右相機(jī)以同時(shí)捕捉圖像，制作了一條連接兩個(gè)相機(jī)的同步電纜。圖 3 顯示了我們定制的嵌入式立體聲系統(tǒng)的前后視圖。

圖 3：定制嵌入式立體聲系統(tǒng)的前后視圖

下表列出了所有硬件組件：

部件	說明	數(shù)量	鏈接方式
ACC-01-6005	帶 8GB TX2 模塊的 Quartet 載板	1	https://www.flir.com/products/quartet-embedded-solution-for-tx2/
BFS-U3-16S2C-BD2	160 萬像素，226 FPS，Sony IMX273，彩色	2	https://www.flir.com/products/blackfly-s-board-level
ACC-01-5009	用于 BFS 彩色板級(jí)相機(jī)的 S 接口和紅外濾光片	2	https://www.flir.com/products/s_mount-front
BW3M60B-1000	6 mm S 接口鏡頭	http://www.boowon.co.kr/site/down.asp?fileName=BW3M60B-1000.pdf
ACC-01-2401	用于板級(jí) Blackfly S 的 15 cm FPC 線纜	2	https://www.flir.com/products/15-cm-fpc-cable-for-board-level-blackfly-s/
XHG302	NVIDIA? Jetson? TX2/TX2 4GB/TX2i 主動(dòng)式散熱器	1	https://connecttech.com/product/nvidia-jetson-tx2-tx1-active-heat-sink/
同步電纜（自制）	1	https://www.flir.com/support-center/iis/machine-vision/application-note/configuring-synchronized-capture-with-multiple-cameras/
安裝桿（自制）	1

應(yīng)調(diào)整兩個(gè)鏡頭，以將相機(jī)聚焦在您的應(yīng)用所需的距離范圍內(nèi)。擰緊每個(gè)鏡頭上的螺釘（圖 4 中以紅色圈出）以保持對(duì)焦。

圖 4：顯示鏡頭螺釘?shù)牧Ⅲw聲系統(tǒng)側(cè)視圖

軟件要求a. Spinnaker

Teledyne FLIR?Spinnaker SDK?已預(yù)裝在適用于 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案中。Spinnaker 需要與相機(jī)進(jìn)行通信。

b. 支持 CUDA 的 OpenCV 4.5.2

SGM（我們正在使用的立體匹配算法）需要 OpenCV 4.5.1 或更高版本。下載包含本文代碼的 zip 文件，并將其解壓縮到 StereoDepth 文件夾。安裝 OpenCV 的腳本是 OpenCVInstaller.sh。在終端中鍵入以下命令：

cd ~/StereoDepth

chmod +x OpenCVInstaller.sh

./OpenCVInstaller.sh

安裝程序?qū)⒁竽斎牍芾韱T密碼。安裝程序?qū)㈤_始安裝 OpenCV 4.5.2。下載和構(gòu)建 OpenCV 可能需要幾個(gè)小時(shí)。

校準(zhǔn)

抓取和校準(zhǔn)立體圖像的代碼可在 “Calibration” 文件夾中找到。使用 SpinView GUI 識(shí)別左右相機(jī)的序列號(hào)。在我們的設(shè)置中，右相機(jī)是主相機(jī)，左相機(jī)是從相機(jī)。將主從相機(jī)序列號(hào)復(fù)制到文件 grabStereoImages.cpp 第 60 和 61 行。在終端中使用以下命令構(gòu)建可執(zhí)行文件：

cd ~/StereoDepth/Calibration

mkdir build

mkdir -p images/{left, right}

cd build

cmake ..

make

從此鏈接打印出棋盤狀圖案，并將其貼在平面上用作校準(zhǔn)目標(biāo)。為了在校準(zhǔn)時(shí)獲得最佳效果，在 SpinView 中將 Exposure Auto 設(shè)置為 Off 并調(diào)整曝光，使棋盤狀圖案清晰且白色方塊不會(huì)過度曝光，如圖 5 所示。收集校準(zhǔn)圖像后，增益和曝光可在 SpinView 中設(shè)置為自動(dòng)。

圖 5：SpinView GUI 設(shè)置

要開始收集圖像，請(qǐng)鍵入

./grabStereoImages

代碼應(yīng)以大約 1 幀/秒的速度開始收集圖像。左側(cè)圖像存儲(chǔ)在 images/left 文件夾中，右側(cè)圖像存儲(chǔ)在 images/right 文件夾中。移動(dòng)目標(biāo)，使其出現(xiàn)在圖像的每個(gè)角落。您可以旋轉(zhuǎn)目標(biāo)，從近處和遠(yuǎn)處拍攝圖像。默認(rèn)情況下，該程序捕獲 100 個(gè)圖像對(duì)，但可以使用命令行參數(shù)進(jìn)行更改：

./grabStereoImages 20

這將僅收集 20 對(duì)圖像。請(qǐng)注意，這將覆蓋之前寫入文件夾中的所有圖像。部分示例校準(zhǔn)圖像如圖 6 所示。

圖 6：示例校準(zhǔn)圖像

收集圖像后，通過鍵入以下內(nèi)容運(yùn)行校準(zhǔn) Python 代碼：

cd ~/StereoDepth/Calibration

python cameraCalibration.py

這將生成 2 個(gè)名為 “intrinsics.yml” 和 “extrinsics.yml” 的文件，其中包含立體聲系統(tǒng)的內(nèi)部和外部參數(shù)。該代碼默認(rèn)采用 30mm 棋盤方格，但可以根據(jù)需要進(jìn)行編輯。在校準(zhǔn)結(jié)束時(shí)，它會(huì)顯示 RMS 誤差，表明校準(zhǔn)的好壞。良好校準(zhǔn)的典型 RMS 誤差應(yīng)低于 0.5 像素。

實(shí)時(shí)深度圖

實(shí)時(shí)計(jì)算視差的代碼位于 “Depth” 文件夾中。將相機(jī)序列號(hào)復(fù)制到文件 live_disparity.cpp 第 230 和 231 行。在終端中使用以下命令構(gòu)建可執(zhí)行文件：

cd ~/StereoDepth/Depth

mkdir build

cd build

cmake ..

make

將校準(zhǔn)步驟中獲得的 “intrinsics.yml” 和 “extrinsics.yml” 文件復(fù)制到此文件夾。要運(yùn)行實(shí)時(shí)深度圖演示，請(qǐng)鍵入

./live_disparity

它將顯示左相機(jī)圖像（原始未糾正圖像）和深度圖（我們的最終輸出）。部分示例輸出如圖 7 所示。與相機(jī)的距離根據(jù)深度圖右側(cè)的圖例進(jìn)行顏色編碼。深度圖中的黑色區(qū)域意味著在該區(qū)域中沒有發(fā)現(xiàn)視差數(shù)據(jù)。得益于 NVIDIA Jetson TX2 GPU，它在 1440 × 1080 的分辨率下可運(yùn)行高達(dá) 5 幀/秒，在 720 × 540 的分辨率下可運(yùn)行高達(dá) 13 幀/秒。

要查看特定點(diǎn)的深度，請(qǐng)?jiān)谏疃葓D中單擊該點(diǎn)，深度將會(huì)顯示出來，如圖 7 中最后一個(gè)示例所示。

圖 7：對(duì)左相機(jī)圖像和相應(yīng)的深度圖進(jìn)行采樣。底部深度圖還會(huì)顯示特定點(diǎn)的深度。

摘要

使用立體視覺來形成深度信息感知的優(yōu)勢(shì)眾多，包括在戶外工作良好，能夠提供高分辨率的深度圖，可通過低成本的現(xiàn)成組件制作。當(dāng)您需要開發(fā)一個(gè)定制化的嵌入式立體感知系統(tǒng)，根據(jù)此處提供的說明進(jìn)行操作，也將是一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的任務(wù)。

關(guān)鍵詞： 立體視覺 立體聲系統(tǒng) 解決方案 高分辨率 的情況下