【摘要】：駕駛員在駕駛過程中的肢體運動參數(shù)是人機工程學研究中的重要內(nèi)容。目前雖然很多運動參數(shù)非接觸式測定系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn),但是在具體實驗過程中存在很多局限性,即使相同的系統(tǒng)在不同的實驗條件下也可能得到不同的實驗結果。所以,本課題建立了一個雙目視覺系統(tǒng),可以完成駕駛員在轉向操作過程中手臂各關節(jié)處運動參數(shù)的精確測量。本文首先通過matlab標定箱進行攝像機標定實驗,得到攝像機的內(nèi)外參數(shù)和左右攝像機之間的位置關系,接著進行關節(jié)處各標記點的檢測和跟蹤實驗。目標檢測過程中,本文將概率閾值代替全局閾值作為閾值比較對象,并考慮各像素之間的相關性。完成標記點的檢測后,再運用非線性核密度估計算法與CamShift跟蹤算法、Kalman濾波相結合的方式進行標記點的跟蹤。然后,在完成標記點識別和跟蹤的基礎上,基于輪廓匹配的方式進行標記點的初匹配,將左右攝像機同一時刻拍攝的兩副圖像中的標記點對應起來。由于圖像序列中的標記點輪廓相似,在進行初匹配后,可能將不是匹配點關系的標記點錯誤的認為是匹配點。所以在初匹配的基礎上,再利用極線約束關系進行后匹配,找出錯誤的匹配關系,得到精確的匹配點。最后,根據(jù)立體匹配結果和攝像機標定結果運用最小二乘法重建出各標記點的三維坐標值,模擬出各運動參數(shù)曲線,并設計實驗得到系統(tǒng)誤差,驗證本文所構建的雙目視覺系統(tǒng)的可行性。
【圖文】：

（x0,y0）為像素的是圖像物理坐標，k1和 k2為畸變 uukkxyxxxyxyxxxy21222022222022m 個標定點得到 2×m×n 個方程組定箱作為工具進行攝像機的標定者棋盤陣列作為特征信息，，且標的獲取放置好兩臺攝像機，分別同時拍拍攝的圖像。然后將左右攝像機

圖 2.6 左攝像機角點提取結果圖Fig 2.6 Corners extraction results of left came圖 2.7 右攝像機角點提取結果圖Fig 2.7 Corners extraction results of right came數(shù)的獲取示為攝像機內(nèi)參數(shù)標定結果。表 2.1 左攝像機內(nèi)參數(shù)
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;U467.4

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本文編號：2661598