Thesis - RWTH Aachen University

4.2 Hindernisvermeidung 83
Steuerungskomponente
Pfad
Trajektorieregler
Gelenk−
geschwindig−
keiten
s Positionsdaten
θ
Bestimmung des
Merkmalsvektors
Merkmalsextraktion
Lokalisierung
der Objekte
Bildvorverarbeitung
Positionsdaten
∆θ
Aufnahme
Abbildung 4.7: Allgemeiner Ablauf der hindernisvermeidenden Verhalten.
feninformation liefert, ist eine Bewegung der Kamera notwendig, um die Objekte zu lokalisieren 12 .
So werden zwei Aufnahmen der Szene aus unterschiedlichen, bekannten Kamerapositionen akquiriert.
Aus korrespondierenden Punkten in den Aufnahmen und der bekannten Aufnahmegeometrie
kann man die 3D-Struktur der Szene ermitteln [Fau93].
Nach der Bildakquisition werden die Objekte in einer Vorverarbeitungsphase in beiden Kamerabilder
identifiziert und anhand ihrer Farbe aus dem Hintergrund segmentiert (Abbildung 4.8). Danach detektiert
der Susan Corners Algorithmus [SB97a] Punkte an den Kanten der Objekte. Dabei liefert er eine
große Anzahl von Kantenpunkten zurück, die bei der nachfolgenden Lokalisierung zu erhöhten Berechnungszeit
führen kann. Daher werden mit dem Recursive Line Fitting Algorithmus, beschrieben
in [Cro85], die Eckpunkte der Objekte detektiert und die restlichen Punkte ausgefiltert (Abbildung
4.9).
Sei M ein charakteristischer Punkt eines Objektes im Raum und MK1, MK2 seine Projektionen auf
den Bildern aus der ersten und zweiten Aufnahmeposition. Nach der Abbildungvorschrift der Kameras
(Gleichung 3.4) gilt für die homogenen Pixelkoordinaten K1 � U und K2 � U von MK1, MK2:
K1 � U = K M K1
W T W� P
K2 � U = K M K2
W T W� P
(4.12)
wobei W P� der Vektor der homogenen kartesischen Koordinaten von M im Weltkoordinatensystem
ist, K die Matrix der intrinsischen Kameraparameter und K1 K2
W T, W T die Transformationsmatrizen des
Weltkoordinatensystem bezüglich der ersten bzw. der zweiten Aufnahmeposition. Hat man das System
kalibriert und ist zugleich die Lageänderung der Kamera bekannt, dann kann man die Terme
K M K1
K2
W T und K M W T berechnen. Um dann W P� aus den Aufnahmen zu bestimmen und dadurch M
im Raum zu lokalisieren, muss man aus der Menge der extrahierten Eckpunkte aus beiden Aufnahmen
die eigentlichen Projektionen von M finden, also MK1 und MK2 (Korrespondenzsuche). Anhand der
homogenen Pixelkoordinaten K1U� K2 und U� von MK1 und MK2 kann man anschließend Gleichungssystem
4.12 nach W P� auflösen.
12 Alternativ kann man mit einem Modell eines Hindernisses seine Lage im Raum bestimmen. Dies würde jedoch
die Hindernisvermeidung nur auf Hindernisse begrenzen, für die ein Modell dem mobilen Manipulator vorliegt. Der
Manipulator könnte dann keinen Hindernissen mit unbekannten Dimensionen ausweichen.