本發明提供一種基于雙目視覺的水下機器人回收定位方法，利用兩臺水下CCD相機拍攝標定板，獲取雙目相機的參數，包括內、外參矩陣，畸變系數和相機之間的旋轉、平移矩陣；獲取水下雙目相機拍攝的視覺圖像，作為待分析的輸入圖像；灰度化與二值化處理輸入圖像，判斷圖像中的連通域；光源匹配，對水下圖像進行形態學上的處理，獲取最終光源中心點坐標；解算AUV與對接塢的相對位置。該方法將短距離高精度的雙目視覺定位運用到水下AUV回收的自主對接過程中，利用質心檢測算法、連通域檢測算法替換Hough圓形檢測法以提高計算AUV與對接塢的相對位置信息的實時性，提高了定位的實時性與穩定性，保障了AUV對接成功率。

技術領域

本發明涉及一種基于雙目視覺的水下機器人回收定位方法，屬于水下機器人回收技術領域。

背景技術

自主式水下機器人(AUV:Autonomous Underwater Vehicle)無人無纜工作在海洋環境中，對于AUV的回收再利用工作是AUV研究及便捷化的重要研究內容之一。近年來，水下光視覺取得了豐富的研究成果，但由于水中環境的光線較暗、懸浮生物較多等干擾因素，使得采集到的圖像噪聲嚴重、顏色失真，這些都對水下景物的描述和目標定位產生很大的影響，從而影響水下機器人作業任務和水下機器人的回收工作。

因此，研究水下光視覺目標檢測與定位系統，以保證系統測量精度、實時性和穩定性為目標，為水下機器人提供姿態信息和位置信息以便AUV的回收利用。所以水下視覺檢測與目標定位技術對于短距離內的AUV回收定位具有重要的研究意義和使用價值。

發明內容

本發明的目的是為了提供一種基于雙目視覺的水下機器人回收定位方法。本發明專利能為AUV提供精確的位置信息，以便AUV的回收，保障AUV的再次利用。

本發明的目的是這樣實現的：這步驟如下：

步驟一：利用兩臺水下CCD相機拍攝標定板，獲取雙目相機的參數，包括內、外參矩陣，畸變系數和相機之間的旋轉、平移矩陣；

步驟二：獲取水下雙目相機拍攝的視覺圖像，作為待分析的輸入圖像；

步驟三：灰度化與二值化處理輸入圖像，判斷圖像中的連通域；

步驟四：光源匹配，對水下圖像進行形態學上的處理，獲取最終光源中心點坐標；

步驟五：解算AUV與對接塢的相對位置。

綜上，本發明主要用于自主式水下機器人在完成相應的水下任務后，對其進行回收過程中，準確獲取對接塢的位置信息。這樣的過程包含以下步驟：水下雙目相機的標定：計算出雙目相機的內外參數；雙目圖像的矯正：畸變校正與立體矯正；雙目圖像的特征點匹配：形態學處理獲取光源信息，質心檢測獲取光源中心的圖像坐標，中心點匹配，去除誤匹配；計算對接塢相對自主式水下機器人的位置信息；信息融合：利用卡爾曼濾波融合視覺定位與航位推算定位數據用以優勢互補。

航位推算定位的優點在于數據更新頻率高。具有較高的系統頻帶，導航數據輸出平穩，短期性較好。能夠提供AUV與對接裝置的相對位置姿態，這是對接過程一切行為的基礎。采用此方法，將很大程度上彌補光視覺定位效率低，穩定性差缺點。

本發明與現有技術相比，具有一下優點：

(1)本發明結合計算機視覺技術與信息融合技術，實現AUV水下對接過程中的實時定位，提高其定位精度，彌補了單一視覺定位的更新周期長，魯棒性差等缺點。

(2)傳統的水下光源檢測中運用Hough圓形檢測，該方法計算量大，耗時長，本發明改用質心檢測算法，計算速度快，實時響應高，提高定位的快速性。

(3)對于水下的特殊環境以及水質對光源的影響，本發明采用形態學上的腐蝕、膨脹處理，消除光源邊緣的不規則細小噪聲，平滑光源輪廓，提高下一步質心檢測的正確率，同時提高計算光源中心坐標的精度。