数码相机定位

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全球卫星导航定位技术的原理及应用论文概要.doc

浅析全球卫星导航定位技术原理及应用 一、前言 导航定位的需求,可以说不是历来就有的,在人类早期物质生产活动中以牧猎为主,日出而作,日落而息。当时人们离不开森林和水草,或是随着水草的兴衰而漂泊不定,根本不需要什么明确的定位。但是,随设社会的发展,到了农业时代,在人们开发农田,兴修水利等相应活动中就逐渐产生了测绘定位的需求,可以说在这时,导航定位就在慢慢酝酿之中。等到了工业时代,人类的活动遍及全球,而一些工程比如航海、航空、洲际交通工程,通信工程,矿产资源勘探工程,地球生态及环境变迁的研究,就需要精确地定位。这些需求促使导航定位技术的发展,并把这项技术带到一个前所未有的发展时期,它的手段也从光学机械过渡到光电子精密机械仪器的时代。社会是不断发展的,科技是不断进步的,20世纪末,出现了电子计算器技术、半导体技术、激光技术、航天科学技术,它们的出现,把人类带到了电子信息时代和航天探索时代。当1957年前苏联发射了人类第一颗人造地球卫星,人类跟踪无线电信号中发现了卫星无线电信号的多普勒频移现象,这预示着一种全新的天空定位技术的可行性,由此,人类进入了卫星定位和导航的时代。 二、简介 1:全球卫星导航定位系统(global navigation and positioning satellite system采用极轨道星座和无源定位方式为美国提供全球覆盖的导航及定位系统。简称GPS。其轨道高度约为2×104 km,在6条轨道上运行有24颗卫星,每12 h绕地球一周,能保证地球上任何地点的用户都能至少同时看到4颗卫星。它属于非静止卫星定位系统。移动用户利用导航定位接收机来接收4颗(或4颗以上卫星的导航定位信号,并测量不同信号的到达时间,求出移动用户的三维空间坐标,自动给出经度和纬度显示,从而实现用户的自主定位。也可通过无线传输手段将用户定位信息传送到调度中心,实现对移动用户的调度控制。 GPS向用户广播的导航信号为双频,分别为1 575.42MHz 和1 226.60MHz。采用多种直接序列扩频码的码分多址和伪码测距技术。直接序列扩频码主要有P码

数学建模:数码相机定位

高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

数码相机定位 摘要 柯达于1975年开发世界第一部数码相机。由此,数码照相机便家喻户晓起来。数码相机定位在交通监管(电子警察)等方面有广泛的应用。所谓数码相机定位是指用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置。最常用的定位方法是双目定位,即用两部相机来定位。对物体上一个特征点,用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像,分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置,就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标,即确定了特征点的位置。于是对双目定位,精确地确定两部相机的相对位置就是关键,这一过程称为系统标定。 标定的一种做法是:在一块平板上画若干个点,同时用这两部相机照相,分别得到这些点在它们像平面上的像点,利用这两组像点的几何关系就可以得到这两部相机的相对位置。然而,无论在物平面或像平面上我们都无法直接得到没有几何尺寸的“点”。实际的做法是在物平面上画若干个圆(称为靶标),它们的圆心就是几何的点了。而它们的像一般会变形,所以必须从靶标上的这些圆的像中把圆心的像精确地找到,标定就可实现。 关键词:针孔成像,坐标变换,图像处理,相机镜头畸变,双目定位 。

数码相机定位方法探究(史奎举)

数码相机定位方法探究 曲建跃 吴修振 沈宁 指导教员:司守奎 孙玺菁 (海军航空工程学院,烟台,264001) 摘要:数码相机定位在交通监管等方面有广泛的应用,例如可以用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置。双目定位是最常用的定位方法,即对物体上一个特征点,用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像,分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。双目定位的关键是系统标定,即精确地确定两部相机的相对位置。要确定两部相机的相对位置,首先应确定一个相机的像坐标系和靶标坐标系之间的转换关系,确定其内外部参数,即对一个相机进行标定。在前三问中,本文从空间平面的几何关系入手,先对靶平面坐标进行旋转,平移和投影,然后借助于相机的小孔成像原理,得到了物与像的二维坐标关系模型,再通过抓取特征点对的坐标,用最小二乘法拟合,求得物 与像二维坐标关系:????????+??????????? ??=??????7349.296064.5907971.00231.00907.07709 .0i i i i Y X y x ,进而求得靶标上五个圆的圆心的像的物理坐标为)9751.495346.50(, ?,)2821.494094.27(,?,)6651.475536.26(,,)0449.324853.17(??,,)7349.296064.59(??, ,其对应的像素坐标为)9724.3200944.195(,,)3925.4087137.197(, ,)3726.6128259.203(,,)0880.5781279.505(,(此处采用矩阵坐标表示,原点选取图像左上角的顶点)。然后通过具体点坐标对所建立的模型进行了检验,用模型求得的像坐标与实际像坐标的距离的均值作为精确度,其距离的均方差作为稳定性,得到模型的精确度为6659.1=?,稳定性5804.0=P 。第四问中,通过求得的相机的内外部参数,得到像坐标系与靶标坐标系之间的转换关系,然后通过求解方程组,得到两个相机坐标系间的坐标转换矩阵H ,从而完成了系统标定。本文特色是使用的方法简单,快捷,可操作性强,并且具有很高的精度和稳定性。 关键字:双目相机标定,几何坐标变换,小孔成像,坐标抓捕,最小二乘拟合

GPS定位原理论文20122334940

摘要 GPS是随着现代科学技术的迅速发展而建立起来的新一代精密卫星导航定位系统,具有定位精度高、观测时间短、观测站间无需通视、能提供全球统一的地心坐标等特点。本文概述了GPS定位系统的发展,介绍了GPS定位系统的组成、工作原理及GPS在汽车导航和交通运输、军事和医学上的应用等 关键词:GPS定位系统 GPS接收机 GPS定位原理

1 GPS概述 1.1 GPS概念 GPS是英文GlobalPositioningSystem(全球定位系统)的简称, GPS是随着现代航天及无线电通讯科学技术的发展建立起来的一个高精度、全天候和全球性的无线电导航定位、定时的多功能系统。GPS是20世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航定位系统。其主要目的是为陆、海、空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务,并用于情报收集、核爆监测和应急通讯等一些军事目的,是美国独霸全球战略的重要组成。经过20余年的研究实验,耗资300亿美元,到1994年3月,全球覆盖率高达98%的24颗GPS卫星星座己布设完成。通过硬件和软件做成GPS定位终端用于车辆定位的时候,称为车载GPS。 1.2 GPS系统的组成 GPS系统包括以下三大部分:(1)GPS卫星(空间部分);(2)地面支撑系统(地面监控部分);(3)GPS接收机(用户部分)。 GPS系统利用无线电传输特性来定位。和过去地面无线导航系统所不同的是,它由卫星来发射定时信号、卫星位置和健康状况信息,故具有发射信号能覆盖全球和定位精度高的优点。系统中所有卫星构成GPS系统的空间部分。卫星由地面站(地面监控部分)监测和控制,它监测卫星健康状况和空中定位精度。定时向卫星发送控制指令、轨道参数和时间改正数据。 用户装有GPS接收机,用来接收卫星发来的信号。GPS接收机中装有专用芯片,用来根据卫星信号计算出定位数据。用户并不需要给卫星发射任何信号,卫星也不必理会用户的存在,故系统中用户数量没有限制。具有GPS接收机的用户就构成系统的用户部分。

数码相机定位(优秀论文)

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2008高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

数码相机定位 摘要 本文对双目定位的具体模型和方法进行了研究,分别给出了针孔成像模型、椭圆拟合模型等并对其进行研究。这种方法可以较好的解决由于像坐标存在误差,而引起靶标坐标能否精确计算的问题。我们用此模型,比较准确的还原出靶标上的点。给定靶标上的点,我们可以对应的求出像面上的点,即得到了一个像面上的点与靶标上的点的一一对应的较准确的关系。 我们首先要确定出像面上椭圆的中心坐标,因此我们采用了几何方法,建立合理的坐标,根据椭圆最高点和最低点的连线、最左与最右点的连线必交与椭圆中心的原理,创造性的利用了Photoshop软件直接将所给的图形以像素为单位进行坐标化处理,再读出各个点的坐标,这样椭圆中心即可确定下来,靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标也就确定了。 由于本文采用的是一个优化模型,求出的是其近似解,与实际的原坐标位置有一定的偏移,所以我们需检验其精度,采用两种方法检验:1、通过靶标面和像平面中存在的几何关系建立一定的方程,从而去验证上述模型的精度;2、如果直接用图像中图形边界做切线,精度将会变得非常低,会造成很大的误差,所以在本模型中,先要利用所给图像中图形的边界(在1中提取)拟合出椭圆的方程。通过MATLAB、最小二乘法等计算出像平面椭圆圆心的坐标,结果与实际进行比较,进而检验模型的精度和稳定性。 对于由两部相机摄的像确定两部相机的相对位置及方向,我们通过建立方程并求解,从而得到两部相机之间的位置关系。该方法可以较好的处理误差所引起的方程不相容问题。 关键词:针孔成像模型几何模型椭圆拟合Photoshop

导航定位技术与光学的联系

南京理工大学 课程论文 课程名称:导航定位技术概论 论文题目:导航定位技术与光学的联系姓名:王彬 学号: 1111100228 成绩:

导航定位技术与光学的联系 姓名:王彬学号:1111100228 专业:光信息科学与技术 引言:本文主旨是探讨导航定位系统与光信息科学与技术专业之后间的联系。对现代科技中的光学和导航技术作了详细的介绍。讨论现代光学技术与导航系统的共通之处。举例介绍了光在导航定位系统中应用的实例,如激光陀螺,光纤陀螺和激光跟踪导航。并对未来可能的发展做了展望。 光学作为一门诞生340余年的古老科学 经历了漫长的发展过程 从经典光学到近代光学 再到现代光学 它的发展也表征着人类社会的文明进程。展望21世纪 随着以光信息为代表的信息化社会的发展 人类将迈进光子时代 光子学的发展和光子技术的广泛应用将对人类生活产生巨大影响。光学是研究光的产生和传播、光的本性、光与物质相互作用的科学。光学作为一门诞生340 余年的古老科学, 经历了漫长的发展过程, 它的发展也表征着人类社会的文明进程。20 世纪以前的光学, 以经典光学为标志, 为光学的发展奠定了良好的基础; 20 世纪的光学, 以近代光学为标志取得了重要进展, 推动了激光、全息、光纤、光记录、光存储、光显示等技术的出现, 走过辉煌的百年历程; 展望21 世纪的现代光学, 将迈进光子时代, 光子学已 不是物理学的学术上的突破, 它的理论及其光子技术正在或已经成为现代应用技术的主角, 光子学的发展和光子技术的广泛应用将对人类生活产生巨大影响。 定位与导航技术是涉及自动控制,计算机,微电子学,光学,力学,以及数学等多学科的高技术,是实现飞行器特别是航天飞行任务的关键技术,也是武器精确制导的核心技术。导航定位技术被应用于人类生活中的各处各地,时时刻刻。他为我们的的生活提供了巨大的便利,深深地融入我们的生活。他包涵天文导航,地文导航,惯性导航,无线电导航,卫星导航和其他等等。目前应用最广,技术最完善最先进的是卫星导航。有美国的GPS导航系统,俄罗斯的GLONASS系统,欧洲的GALILEO系统和中国的北斗导航系统。其中最具代表性的是美国的GPS。 最初的GPS计划在联合计划局的领导下诞生了,该方案将24颗卫星放置在互成120度的三个轨道上。每个轨道上有8颗卫星,地球上任何一点均能观测到6至9颗卫星。这样 粗码精度可达100m,精码精度为10m。由于预算压缩,GPS计划不得不减少卫星发射数量 改为将18颗卫星分布在

卫星导航技术论文

论卫星导航定位技术的原理及应用 导航技术是涉及自动控制、计算机、微电子学、光学、力学以及数学等多学科的高技术,是实现飞行器特别是航天器飞行任务的关键技术,也是武器精确制导的核心技术,这对于提高航空器、航天器以及武器装备的机动性、反应速度和远程精确打击能力具有重要意义,在海、陆、空、天等现代高技术武器及武器平台中得到广泛的应用。按照定位导航的方式可分成:卫星定位导航、自主式导航、组合导航以及无源导航。而此文着重介绍的是卫星定位导航这一技术。 在人类早期物质生产活动中,人类的活动范围内总存在森林、草原,人们总是随着自然环境的兴衰而漂泊不定,根本不需要什么明确的定位。但是,随设社会的发展,到了农业时代,在人们开发农田,兴修水利等相应活动中就逐渐产生了测绘定位的需求,可以说在这时,导航定位就在慢慢酝酿之中。等到了工业时代,人类的活动遍及全球,而一些工程比如航海、航空、洲际交通工程,通信工程,矿产资源勘探工程,地球生态及环境变迁的研究,就需要精确地定位。这些需求促使导航定位技术的发展,并把这项技术带到一个前所未有的发展时期,它的手段也从光学机械过渡到光电子精密机械仪器的时代。社会是不断发展的,科技是不断进步的,20世纪末,出现了电子计算器技术、半导体技术、激光技术、航天科学技术,它们的出现,把人类带到了电子信息时代和航天探索时代。当1957年世界上第一颗人造地球卫星发射后,人类便发现卫星可以作为一个已知的空间信号源,为人类获取相关的信息资源,开展测距、定位、导航研究搭建了一个世界共享的技术平台。 卫星导航看似涉及了多方面学科的知识,实际原理并不算复杂。卫星导航按测量导航参数的几何定位原理分为测角、时间测距、多普勒测速和组合法等系统(测角法和组合法因精度较低等原因没有实际应用)。多普勒测速定位是指用户定位设备根据从导航卫星上接收到的信号频率与卫星上发送的信号频率之间的多普勒频移测得多普勒频移曲线,根据这个曲线和卫星轨道参数即可算出用户的位置。而时间测距导航定位的方法是用户接收设备精确测量由系统中不在同一平面的4颗卫星(为保证结果唯一,4颗卫星不能在同一平面)发来信号的传播时间,然后完成一组包括4个方程式的模型数学运算,就可算出用户位置的三维坐标以及用户钟与系统时间的误差。卫星导航系统的组成也不算复杂,只有导航卫星、地面台站和用户定位设备三个部分。导航卫星是卫星导航系统的空间部分,由多颗导航卫星构成空间导航网。地面台站则是用来跟踪、测量和预报卫星轨道并对卫星上设备工作进行控制管理,通常包括跟踪站、遥测站、计算中心、注入站及时间统一系统等部分。跟踪站用于跟踪和测量卫星的位置坐标。遥测站接收卫星发来的遥测数据,以供地面监视和分析卫星上设备的工作情况。计算中心根据这些信息计算卫星的轨道,预报下一段时间内的轨道参数,确定需要传输给卫星的导航信息,并由注入站向卫星发送。剩下的用户定位设备通常由接收机、定时器、数据预处理器、计算机和显示器等组成。它接收卫星发来的微弱信号,从中解调并译出卫星轨道参数和定时信息等,同时测出导航参数(距离、距离差和距离变化率等),再由计算机算出用户的位置坐标(二维坐标或三维坐标)和速度矢量分量。用户通过这个设备即可得到卫星导航的帮助。 说到卫星导航,就不得不提到美国的全球定位系统(GPS Global Positioning System)。GPS系统的前身为美军研制的一种子午仪卫星定位系统(Transit),1958年研制,64年正式投入使用。尽管TRANSIT在导航技术的发展中具有划时代的意义,但它存在观测时间长、定位速度慢(2个小时才有一次卫星通过,一个点的定位需要观测2天),不能满足连续实时三维导航的要求,尤其不能满足飞机、导弹等高速动态目标的精密导航要求。于是在六十

推荐-数学建模优秀数码相机定位的数学模型 精品 精品

数码相机定位的数学模型 摘要 随着数码相机定位在各领域的广泛应用,对相关问题《机器视觉》的研究也成为热点。因此建立一个精度较高,稳定性好的数码相机定位的数学模型,具有很好的现实意义。 问题1要求给出确定靶标上圆的圆心在给定相机像平面的像坐标的算法,问题2利用问题1的模型对给定数据求解。为此,首先建立了四个空间直角坐标系,在MATLAB中把图3的数字信息提取出来,主要是五个椭圆的边缘点的信息;同时为了便于运算,通过坐标变换将计算机图像坐标变换为图像坐标;并用提取的图像边界坐标拟合出5个椭圆的方程,利用“曲线切线的投影仍与曲线的投影相切,而且切点的投影仍为投影的切点”这一引理,提取出靶标上圆及其像上的公切点的坐标作为特征点,利用RAC两步法标定过程和最小二乘法建立了计算世界坐标系到相机坐标系的旋转变换矩阵R和平移向量T及径向畸变系数k的算法。利用16个公切点作为特征点,通过Matalb编程求得靶标上圆的圆心在文中给定相机像平面的五个坐标(单位:mm):A(-49.7132, 51.1289 417.1958),B(-23.3475, 49.1539 417.1958),C(33.8194, 44.8716, 417.1958),D(18.8173,-31.5798, 417.1958),E(-59.7830, -31.1754, 417.1958)。 问题3的解决分为两步:一是通过对模型计算出的焦距及畸变系数及上面五个坐标值的分析得出模型的精度较高的结论;二是采用改变特征点数的方法或利用“A,B,C三个标靶的中心的像应在一条直线上”验证模型的稳定性。问题4采用二目立体视觉模型确定了给出两部固定相机相对位置的数学模型和方法。 本文建立的算法可操作性强,精度较高,稳定性好,对解决类似问题的计算有一定的推广价值。 关键词:拟合椭圆特征点提取 RAC两步法坐标旋转矩阵公切点

基于激光雷达的移动机器人定位与导航技术 大学论文

目录 第一章绪论 (3) 1.1引言 (3) 1.2移动机器人的定义与主要研究内容 (3) 1.2.1移动机器人的定义 (3) 1.2.2移动机器人的主要研究内容 (4) 1.3本文研究课题与内容安排 (5) 1.3.1研究课题 (5) 1.3.2内容安排 (6) 第二章移动机器人导航技术概述 (8) 2.1移动机器人工作环境表示方法 (8) 2.1.1几何地图 (8) 2.1.2拓扑地图 (10) 2.2移动机器人定位技术 (11) 2.2.1相对定位技术 (11) 2.2.2绝对定位技术 (12) 2.3移动机器人路径规划方法 (13) 2.3.1Dijkstra和A*图搜索算法 (13) 2.3.2人工势场法 (13) 2.3.3调和函数势场法 (14) 2.3.4回归神经网络法(RNN) (15) 第三章基于线段关系的扫描匹配定位 (17) 3.1环境描述 (17) 3.2定位传感器 (19) 3.3直线段提取................................................................................. . (20) 3.3.1LRF数据点分段 (20) 3.3.2直线拟合 (21) 3.3.3直线斜率计算 (21) 3.4线段关系(LSR)匹配 (23) 3.4.1判据选取 (23) 3.4.2递进式对应性计算 (25) 3.4.3距离关系比较的分离与合并 (26) 3.4.4最佳匹配搜索 (28) 3.4.5位姿计算 (29) 3.5实验及结果分析 (29) 第四章基于已知地图的路径规划 (32) 4.1基于A*算法的拓扑地图规划 (33) 4.1.1拓扑地图的表示 (33) 4.1.2A*算法 (34) 4.2基于回归神经网络(RNN)的栅格规划算法 (36) 4.2.1栅格环境的RNN表示 (36)

数码相机数学建模

2008高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上 咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资 料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文 献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则 的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 1324615 所属学校(请填写完整的全名):中国地质大学(武汉) 参赛队员 (打印并签名) :1. 王飞 2. 李丁 3. 代永力 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名):付丽华 日期: 2008 年 9 月22日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2008高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

数码相机定位 摘 要 相机定位是计算机视觉领域里从二维图像获取三维信息的基本要求,是完成许多视觉工作必不可少的步骤。 题目利用由五个圆组成的靶标模板(图2)对相机进行标定。对于给出的相机拍摄的靶标的像(图3),本文对其进行了预处理:首先应用MATLAB 软件对图3进行去噪,然后利用自行设计的算法(扫描法)提取去噪后图形的边缘(图8)。事实上,标定就是找到空间坐标系和像平面坐标系之间的相互关系。而这是由相机成像的几何模型决定的,其成像参数包括相机内部几何和光学特性(内部参数),以及相机世界坐标系的三维位置和方向(外部参数)。求解相机内外参数是解决问题的关键。 本文考虑了理想的情况,即直线的投影仍是直线,以及交点的投影仍然是像的交点。利用图2中A 、B 、C 、D 、E 两两圆的外公切线的切点与图3中像的外公切线的切点相对应,通过最小二乘法求出该相机的内、外参数。然后,利用相机成像原理,将图2中圆心的坐标c A 、c B 、c C 、c D 、c E 和相机内外参数代入,即可得到靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标'c A 、'c B 、'c C 、'c D 、'c E (见表2)。 为了验证该模型,本文利用留一法,用四个圆(共有三组:A 、B 、D 、E ;B 、C 、D 、E ;A 、C 、D 、E )的切点与对应像点求相机内外参数,剩下的一个圆用于做检验。以第一组为例,具体过程是:根据A 、B 、D 、E 算出内外参数,然后求出C 圆圆心的像的坐标''c C ,并与'c A 、'c B 所确定的直线的距离来检验方法的精度和稳定性。结果显示(见本文13-14页),本文所用方法精度较高,稳定性较好。 双目标定时,将双目系统的坐标系建立在左相机上,把右相机的坐标系相对于其的旋转和平移参数利用最小二乘法求出,从而可以得到两部相机的相对位置。 关键词:标定;内、外参数;深度优先搜索;最小二乘法

卫星导航与定位技术学科发展研究论文

卫星导航与定位技术学科发展研究论文 一、引言 卫星导航与定位技术是利用各种用户终端接收由卫星导航定位系统播发的、并沿着视 线方向传送的信号,对目标进行导航、定位和授时。将卫星导航与定位技术与传统的导航 定位技术相比较可知,卫星导航与定位技术具有高时空分辨率、全天候、连续地提供导航、定位和定时的特点。经过几十年的发展,卫星导航与定位技术取得了巨大的进步,已经成 为当今世界高技术群中对现代社会最具影响力的技术之一,并且已然渗透到国民经济的各 个领域,应用于海上舰船、陆地车辆、航空与航天飞行器的导航,以及大地测量、石油勘探、精细农业、精密时间传递、地球与大气科学研究以及移动通信等多领域。未来卫星导 航与定位技术将进入以保障地球系统环境安全、发展战略性新兴空间信息产业、探索地球 系统的新阶段。 卫星导航与定位技术是事关国民经济社会发展、国家科技进步、国家安全等方面的综 合技术领域,是国家科技实力与竞争力的重要标志之一。世界主要军事大国以及经济体都 竞相发展独立自主的全球卫星导航系统Global Navigation Satellite System,GNSS,包括:美国的GPSGlobal Positioning System、俄罗斯的GLONASS Global Navigation Satellite System,欧盟的GALILEOGalileo Navigation Satellite System以及中国的北斗卫星导航系统BDSBeiDou NavigationSatellite System。 当前,卫星导航与定位技术正在从单一的GPS时代转变为多星座并存兼容的GNSS新 时代,卫星导航体系全球化和增强多模化;从以卫星导航为应用主体转变为PNT定位、导航、授时移动通信和Internet等信息载体融合的新阶段。BDS的逐步建成为我国卫星导航与定位技术的进一步发展提供了良好契机。我国应该抓住这一机遇,大力推进卫星导航与 定位学科的进一步发展,为培养大量高精尖专业技术人才,争夺卫星导航与定位的国际市 场奠定良好基础。本文旨在调研国内外卫星导航与定位技术学科的发展现状,对国内外最 具代表性的高校和研究机构进行了对比分析,为我国卫星导航与定位技术学科的发展提出 若干建议。 二、卫星导航与定位技术学科发展 目前,国内研究卫星导航与定位技术的高校和机构主要包括:武汉大学、同济大学、 中南大学、河海大学、山东科技大学、长安大学、上海天文台、中国测绘科学研究院和中 国科学院测量与地球物理研究所等。本文以武汉大学作为国内卫星导航与定位学科的研究 代表。武汉大学卫星导航定位技术研究中心始建于1998年,以建设世界一流学科为目标,经过十余年的努力,在卫星导航及相关领域开展了广泛深入的研究,为我国自主卫星导航 系统的新技术、新方法和新应用的发展做出了巨大贡献。

数学建模 数码相机定位

一问题的提出 1.1背景 数码相机定位在交通监管(电子警察)等方面有广泛的应用。所谓数码相机定位是指用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置。最常用的定位方法是双目定位,即用两部相机来定位。对物体上一个特征点,用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像,分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置,就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标,即确定了特征点的位置。于是对双目定位,精确地确定两部相机的相对位置就是关键,这一过程称为系统标定。 标定的一种做法是:在一块平板上画若 干个点,同时用这两部相机照相,分别得到 这些点在它们像平面上的像点,利用这两组 像点的几何关系就可以得到这两部相机的 相对位置。然而,无论在物平面或像平面上 我们都无法直接得到没有几何尺寸的“点”。 实际的做法是在物平面上画若干个圆(称为 靶标),它们的圆心就是几何的点了。而它 们的像一般会变形,如图1所示,所以必须 从靶标上的这些圆的像中把圆心的像精确 地找到,标定就可实现。图 1 靶标上圆的像 有人设计靶标如下,取1个边长为100mm的正方形,分别以四个顶点(对应为A、C、D、E)为圆心,12mm为半径作圆。以AC边上距离A点30mm处的B为圆心,12mm为半径作圆,如图2所示。 用一位置固定的数码相机摄得其像,如图3所示。

图 2 靶标示意图图3 靶标的像 1.2问题 (1)建立数学模型和算法以确定靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标, 这里坐标系原点取在该相机的光学中心,x-y平面平行于像平面; (2)对由图2、图3分别给出的靶标及其像,计算靶标上圆的圆心在像平面上的像坐标, 该相机的像距(即光学中心到像平面的距离)是1577个像素单位(1毫米约为3.78个像素单位),相机分辨率为1024×768; (3)设计一种方法检验你们的模型,并对方法的精度和稳定性进行讨论;(4)建立用此靶标给出两部固定相机相对位置的数学模型和方法。 二问题的假设 1.考虑光的衍射,色散,只考虑反射和折射; 2.假设所有场景中感兴趣的点都在镜头前面; 3.将相机简化为一个小孔成像机构,对于产生的相差,以及相机对像平面成像的调整作用不予考虑; 4.像平面是由一个个有大小的像素点组成,是一个不连续的点空间,而几何定义大都是在连续空间内定义的,这里假定,在几何推理中,像平面是连续的面,也即每个象素点除了表示坐标外,不再具有实际的大小; 5.为了在离散空间中求解,在解答过程中对相切、相割的含义做了一些调整,具体论述见正文; 6.对于题中随给相机中的几何关系有如下描述:焦点,透镜中心,像平面中点三点共 三符号说明 四问题分析 问题涉及的是数码相机的定位问题,问题出现在双目定位的背景下,要解决的问题是如何实现物体表面某些特征点在物平面和像平面之间的坐标转换,其中如何在像平面中找到发生变形的靶标(圆)像的圆心是需要解决的核心问题。 4.1 基本思路 题目中给出了已经得到的靶标的像和一些可测量的参数,如相机的像距,分辨率及靶标圆的半径和各圆之间的相对位置等。精确确定两部相机的相对位置是最终目的;实现物体表面某些特征点在物平面和像平面之间的坐标转换,是解决问题的基础;而像的变形决定了找到圆心在像上的投影是问题的核心也是难点。我们考虑先找出实现物体表面某些特征点在物平面和像平面之间的坐标转换的方法,在此基础上找到靶标圆心在像平面上的圆心的具体位置,然后通过坐标转换,把空间点从图像中恢复出来,最后根据两次恢复中求出的空间点位置的不一致关系,通过坐标系转换推出两部相机的相对位置。 4.2 具体分析 问题1需要确定靶标上圆的圆心在相机像平面的像坐标。有两种方法可以考虑实现,第一是利用物与像之间某些不变的相对位置关系找到对应与圆心的像点;另一种方法就是借助计算机图形处理中的霍夫变换和聚类算法在一定模型假设基础上求解。 问题2主要是模型的求解。根据问题一中得到的模型和算法,具体的编制程序进

基于两步法的数码相机定位

基于两步法的数码相机定位

基于两步法的数码相机定位 摘要 数码相机定位在机器自动装配系统、工业视觉检测与识别、三维重建、机器人视觉导航、运动分析、海上目标跟踪、交通监管(电子警察)等诸多领域中得到了运用。 本文给出了确定靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标的数学模型及确定两部固定相机相对位置的数学模型,并设计出了相应的求解算法。 首先在仅考虑单相机的情况下,在分析相机成像原理和四个坐标系之间的相互变换关系的基础上,考虑了相机径向畸变和切向畸变即非线性畸变因素,选择了一种简化模型,克服了相机内外参数未知情况下求解像坐标的困难,最终建立了基于两步法的像坐标确定模型。该模型满足牛顿迭代法的收敛条件,保证了模型解的稳定性。 其次利用该模型,针对问题1和问题2,借助于Matlab工具,计算了靶标上给定5个圆的圆心像坐标。 然后选择Canny算子对给定靶标的像的几何中心进行了精确检测,并对两种结果进行了对比,分析了误差,精度及稳定性。比较结果如表1所示: 表1 两种算法所得像坐标结果对比(单位: 像素) U坐标的平均误差:1.6551,V坐标的平均误差:1.6754 平均误差:1.6653 最大误差点为C点,最小误差点为A点。 根据表1的数据证明了两步法确定像坐标的模型具有一定的可靠性和实用性。 然后根据给定靶标模型,并在上述模型的基础之上建立了确定两部相机相对位置的模型,同时给出基于平行线“消隐点”理论的切实可行的解法。 本文最后讨论了文中所建模型和所给算法的优缺点及改进方向。 关键词:两步法;像坐标;内外参数;边缘检测;相对位置;平行线消隐点

一、问题的提出 1.1 背景说明 数码相机定位在交通监管(电子警察)等方面有广泛的应用。由于目前数字图像的处理速度越来越快,且可达0.02个像素精度[1],因此考虑畸变系统误差的高精度标定具有重要的意义。所谓数码相机定位是指用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置。最常用的定位方法是双目定位,即用两部相机来定位。对物体上一个特征点,用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像,分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置,就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标,即确定了特征点的位置。于是对双目定位,精确地确定两部相机的相对位置就是关键,这一过程称为系统标定。 本文是通过确定数码照相机的位置,属性参数并建立成像模型,从而确定空间坐标系中物点同它在图像平面上像点之间的对应关系,并通过对所得到的结果进行相关的处理,最终得到其在像平面理想的像坐标。 1.2 重述 有人设计靶标如下A,取1个边长为100mm的正方形,分别以四个顶点(对应为A、C、D、E)为圆心,12mm为半径作圆。以C边上距离A点30mm处的B为圆心,12mm为半径作圆,如下图1所示。 图1靶标示意图 由于图形的图像与拍摄点的位置有关,所以一下得到用一位置固定的数码相机摄得其像,如图2所示。

数码相机定位问题研究

数码相机定位问题研究 赵志刚 薛江堂 冷振鹏 摘要 基于双目CCD 立体测量系统标定技术被广泛用于交通监管中,该技术的核心是摄影测量。本文利用MATLAB 对圆的边界提取,再用最小二乘法拟合椭圆曲线,并借助摄影测量基本公式建立二维模型求得靶标圆心像坐标。并对该模型作t 检验,再利用针孔模型分别求得两部相机像平面对应于物平面的旋转向量12,R R 和平移向量12,t t ,进而确定两相机的相对位置。 首先,我们假设:已知四点的物平面坐标和像平面坐标,借助摄影测量基本公式建立二维模型求得物平面与像平面的对应关系,但有12,c c ...8c 八个未知数待定(将在第二问中给予求解)。 其次,我们根据A 、B 、C 、D 、E 五个圆形靶标的成像情况利用MATLAB 软件提取其边缘阈值。在此基础上利用最小二乘法拟合椭圆求得其中心坐标。在不考虑畸变影响的前提下,该中心坐标即为圆心的像坐标。任取A 、B 、C 、D 、E 中四点代入模型一中,即可求得物平面和像平面的对应关系。 再次,我们在第三问中分别以A 、B 、C 为研究对象求出其在模型一的条件下的圆心像坐标。利用t 检验,比较拟合椭圆中心坐标与模型一求得结果的差异,在置信度0.05a =情况下,这三组结果无显著差异,从而检验了模型的精度及稳定性。 最后利用线性相机模型(针孔模型)确定世界坐标系和计算机数字图像坐标的对应关系,从而分别求得两部摄像机的旋转矩阵12,R R 和平移向量12,t t ,从而我们可以求得两相机相机坐标系间的关系: 112R R R -= 1122t t R t -=- 问题二的求解结果如下表:

1.问题重述 (1)问题的背景 摄影技术自 20 世纪 40 年代开始应用于交通事故分析,已经得到广泛的应用,但仅用做简单定性分析,随着计算机视觉和图像处理技术的发展,摄影测量技术在交通事故现场测量中的应用研究已经成为热点,国内外许多学者已经做了大量研究,使定量分析成为可能。如在 80 年代,Kerkoff 对透视投影发展的历史、透视绘图原理和透视成像原理进行了详细阐述,根据透视原理研究了利用摄影图像确定拖痕长度等的方法,逐步形成了二维摄影测量方法,开发出 Pc-rect 等现场测量软件。在 1994 年,Nicholas 等提出了交通事故现场的反投影照片三维重建法。近年来,随着计算机视觉原理的突破和飞速发展,国内学者李江教授、许洪国教授等相继提出了利用立体视觉原理的多照片重建交通事故现场的方法,并初步开发了软件。为改变标定参考物的限制,进行照相机自标定研究,鲁光泉等提出了基于基础矩阵的交通事故现场三维重建方法。当前主要的交通事故现场重建方法,有二维方法、三维方法等。 (2)问题的提出 用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置,目前最常用的定位方法是双目定位,即用两部相机来定位。对物体上一个特征点,用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像,分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置,就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标,即确定了特征点的位置。于是对双目定位,精确地确定两部相机的相对位置是关键,这一过程称为系统标定。本问题的第四小问就是解决该问题。 系统标定最常用的一种做法是:在一块平板上画若干个点,同时用这两部相机照相,分别得到这些点在它们像平面上的像点,利用这两组像点的几何关系就可以得到这两部相机的相对位置。然而,无论在物平面或像平面上我们都无法直接得到没有几何尺寸的“点”。所以我们实际的做法是在物平面上画若干个圆(称为靶标),它们的圆心就是几何的点了。而它们的像一般会变形,所以必须从靶标上的这些圆的像中把圆心的像精确地找到,系统标定就可实现。题目中第一问和第二问就是解决该问题。该题目不但要求我们建立模型和算法,而且要求我们对所见的模型进行精度和稳定性分析。在前三个问题的基础上,第四问要求我们通过物平面与像平面的对应关系找到像平面相对物平面的旋转矩阵和平移矩阵,从而建立两部相机像平面的夹角和距离关系,以便确定两部相机的相对位置。 2.条件假设 (1)不考虑相机自身因素导致的误差 (2)对第二问中抽样选取部分边界点拟合的椭圆误差不予考虑 (3)两相机透镜光心处于同一水平高度 (4)两部相机的内部参数是相同 (5)本题中所给图像信息和数据真实准确 (6)不考虑人为因素造成的误差

浅析室内定位技术论文

浅析室内定位技术基本原理 摘要:在室内环境无法使用卫星定位时,使用室内定位技术作为卫星定位的辅助定位,解决卫星信号到达地面时较弱、不能穿透建筑物的问题。最终定位物体当前所处的位置。 关键词:室内定位技术方案前景分析 一、定位技术 除通讯网络的蜂窝定位技术外,常见的室内无线定位技术还有:Wi-Fi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、ZigBee和超声波。 1. Wi-Fi技术 通过无线接入点(包括无线路由器)组成的无线局域网络(WLAN),可以实现复杂环境中的定位、监测和追踪任务。它以网络节点(无线接入点)的位置信息为基础和前提,采用经验测试和信号传播模型相结合的方式,对已接入的移动设备进行位置定位,最高精确度大约在1米至20米之间。如果定位测算仅基于当前连接的Wi-Fi接入点,而不是参照周边Wi-Fi的信号强度合成图,则Wi-Fi定位就很容易存在误差(例如:定位楼层错误)。 另外,Wi-Fi接入点通常都只能覆盖半径90米左右的区域,而且很容易受到其他信号的干扰,从而影响其精度,定位器的能耗也较高。 2. 蓝牙技术 蓝牙通讯是一种短距离低功耗的无线传输技术,在室内安装适当的蓝牙局域网接入点后,将网络配置成基于多用户的基础网络连接模式,并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微网络的主设备。这样通过检测信号强度就可以获得用户的位置信息。 蓝牙定位主要应用于小范围定位,例如:单层大厅或仓库。对于持有集成了蓝牙功能移动终端设备,只要设备的蓝牙功能开启,蓝牙室内定位系统就能够对其进行位置判断。 不过,对于复杂的空间环境,蓝牙定位系统的稳定性稍差,受噪声信号干扰大。 3. 红外线技术 红外线技术室内定位是通过安装在室内的光学传感器,接收各移动设备(红外线IR标识)发射调制的红外射线进行定位,具有相对较高的室内定位精度。 但是,由于光线不能穿过障碍物,使得红外射线仅能视距传播,容易受其他灯光干扰,并且红外线的传输距离较短,使其室内定位的效果很差。当移动设备放置

数码相机常见故障及故障排除的方法

数码相机常见故障及故障排除的方法第1招数码相机近距拍摄效果不好【故障现象】用数码相机近距离拍摄的照片效果很差。【故障分析】在拍摄照片时,如果物体离数码相机太近,超出了焦距对焦范围,那么,拍摄出来的照片的最终效果就不会太清晰。【故障解决】如果数码相机有微距拍摄功能,只要激活其功能并在相机允许的近距离范围内拍摄相片即可得到较好的效果。【经验总结】现在市场上流行的多数数码相机不具有微距拍摄的功能,所以最好在数码相机的焦距范围内拍摄照片。第2招数码相机拍摄的景物与LCD监视器里显示的景物有位移【故障现象】用数码相机拍摄的景物与LCD监视器里显示的景物有位置移动的现象。【故障分析】因为所有的照片在拍摄时都会有停滞的现象,也就是指在按动快门后到能够实际拍摄出景物之间有一定的延时,此时如果景物有变化或拍摄者的手抖动,就会造成这种故障的发生。【故障解决】使用三角架或更换为停滞时间短的数码相机即可解决问题。【经验总结】数码相机在电量不足情况下也有可能导致这种故障的发生。第3招相机突然断电导致故障【故障现象】数码相机使用的是外接电源,没有使用电池进行连接,在使用时不小心碰掉了外接电源的插头,当再次开机使用

时,发现相机中的SIM卡既无法删除旧照片,也无法再保存新照片。【故障分析】可能是由于SIM卡正在使用时突然断电导致写入数据错误或存储卡数据系统紊乱,从而导致无法删除和保存照片。【故障解决】只要使用读卡器重新格式化SIM卡后即可解决问题。【经验总结】、在使用数码相机的过程中,注意不要让数码相机突然掉电,这样会导致写入数据错误或存储卡中数据的紊乱,从而无法删除或保存图片。第4招相机自动关闭【故障现象】数码相机在拍照时突然自动关闭。【故障分析】(1)如果数码相机突然自动关闭,首先应该想到的是电池电力不足。因为数码相机是个耗电大户,由于电池电力不足而自动关闭的现象经常出现。可在更换电池后,数码相机仍然无法启动。(2)此时感到数码相机比较热,由此明白是由于连续使用相机时间过长,造成相机过热而自动关闭。【故障解决】停止使用,使其冷却后再使用即可排除故障。【经验总结】由于数码相机耗电很大,电池电力不足导致自动关闭的现象会经常出现。第5招液晶显示器显示图像时有明显瑕疵或出现黑屏【故障现象】液晶显示器加电后能正常显示当前状态和功能设定,但是不能正常显示图像,而且画面有明显瑕疵或出现黑屏现象。【故障分析】这种现象多数是

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