[发明专利]一种基线自适应调整的双目相机智能感知方法及其装置

权利要求书

1.一种基线自适应调整的双目相机智能感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，从图像中检测出目标物体，获取目标物体的像素位置；

步骤S2，结合步骤S1中已获取的目标物体的像素位置、当前设定的基线B1以及相机内部和外部参数，通过双目深度估计算法计算目标物体的深度及深度不确定性；

步骤S3，判断当前的深度不确定性是否过大，若大于期望的深度不确定性，则通过期望的深度不确定性计算期望的基线B2；

步骤S4，所述双目相机包括左相机和右相机，左相机固定，右相机根据需求移动调节基线的长短，自动将基线调整至期望的基线B2处；

所述步骤S4中包括以下步骤：

步骤S41，根据期望的基线B2与当前的基线B1的差值B2-B1，计算需要调节的基线值；

步骤S42，根据需要调节的基线值发送运动指令并控制电机将双目相机基线调整到期望的基线B2处；

步骤S5，通过双目相机在线标定技术，从环境中提取特征点，并在左右图像中进行特征匹配，以获取新的外部参数；

所述步骤S5中包括以下步骤：

步骤S51，在期望的基线B2处，分别利用左右相机采集左右图像；

步骤S52，对左右图像分别进行边缘提取和逆距离变换；

步骤S53，构建目标函数，以最小化左右图像的边缘匹配误差，待优化变量为左右相机之间的外部参数；

步骤S54，通过列文伯格-马夸尔特求解以上优化问题，获取基线B2时双目相机的外部参数；

步骤S6，根据新的外部参数和基线B2，重新计算目标物体的深度及深度不确定性。

2.根据权利要求1所述的一种基线自适应调整的双目相机智能感知方法，其特征在于，所述步骤S1中包括以下步骤：

步骤S11，确定任务关注的目标物体类别；

步骤S12，所述双目相机中的左相机获取原始图像，采用相机参数完成图像预处理；

步骤S13，将处理后的图像输入深度卷积神经网络，获取目标物体的像素位置。

3.根据权利要求1所述的一种基线自适应调整的双目相机智能感知方法，其特征在于，所述步骤S2中包括以下步骤：

步骤S21，通过双目相机标定算法，完成当前设定的基线B1的参数标定；

步骤S22，通过双目相机深度估计算法，计算在当前设定的基线B1时的视差图与深度图，以及每个深度值对应的不确定性；

步骤S23，结合步骤S1中已获取的目标物体的像素位置，得到目标物体的深度及深度不确定性。

4.根据权利要求1所述的一种基线自适应调整的双目相机智能感知方法，其特征在于，所述步骤S3中包括以下步骤：

步骤S31，判断在当前设定的基线B1时，目标物体深度不确定性是否超过期望的深度不确定性；

步骤S32，若没有超过期望的深度不确定性时，就不需要将基线B1进行调整；若超过期望的深度不确定性时，则根据双目相机深度估计的原理，计算目标物体在当前深度处，期望的深度不确定性所对应的基线B2。

5.根据权利要求3所述的一种基线自适应调整的双目相机智能感知方法，其特征在于，所述步骤S6中包括以下步骤：

步骤S61，根据当前的基线B2，以及步骤S5中获取的外部参数；根据双目相机深度估计算法重新计算视差图和深度图；

步骤S62，结合步骤S1中目标物体的像素位置，得到目标物体新的深度值。

6.一种基线自适应调整的双目相机智能感知装置，其特征在于，所述装置用于执行权利要求1至5中任意一项所述的一种基线自适应调整的双目相机智能感知方法；所述装置还包括：

图像获取模块，用于获取目标物体的图像，获得目标物体在图像中的像素位置；

分析计算模块，与图像获取模块相连接，用于根据目标物体的像素位置、当前设定的基线B1以及相机内部和外部参数，通过双目深度估计算法计算目标物体的深度及深度不确定性；

分析比较模块，与分析计算模块相连接，用于判断当前的深度不确定性是否过大，若大于期望的深度不确定性，则通过期望的深度不确定性计算期望的基线B2；

信号输出模块，与分析比较模块相连接，用于发送出需要调节的基线值的运动指令；

基线调整模块，与信号输出模块相连接，用于将双目相机基线调整到期望的基线B2处。