关于灰度相关论文范例,与基于改进型SUSAN算子四轮定位参数检测方法实现相关在职研究生毕业论文

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摘 要：针对当前四轮定位仪传感器众多、精度低、操作复杂、维护成本高等缺点,提出一种三维视觉式四轮定位参数检测的新方法,阐述了基于改进型SUSAN算子实现该方法,通过采集随车轮一起运动的棋盘格式目标盘的序列图像,求取车轮旋转轴线的三维方向余弦,进而求得四轮定位几何参数.与传统方法相比具有非接触、实时、操作简便、精度高的优点.

关 键 词 ： 边缘检测；SUSAN算子；角点检测；亚像素；标定

中图分类号：TB96 文献标识码：A

The Test Method of Wheel Alignment Parameters Based on Improved SUSAN Operator

LI Yu-yu1, HE Liang-liang2

(1. Automotive industry school in Anhui Province, Hefei Anhui 230041, China, 2. HeFei University of Technology, Hefei Anhui 230011, China)

Abstract: In view of the current four-wheel sensors' shortings, such as large amount, low accuracy, plex operation, and high maintenance costs, etc. we put forward a new method of detection which uses three-dimensional visual to detect parameters of four-wheel location. This paper expounds the improved SUSAN operator which is based on the proposed method. Through the collection of sequence image of the target disk format board which moves together with the wheels, we calculate three-dimensional cosine of the rotation axis of the wheels, then get four-wheel location geometric parameters. Compared with the traditional methods, this new method has many advantages, such as non-contact, real-time, simple operation, high precision and so on.

Keywords: edge detection, SUSAN operator, corner detection, subpixel, calibration

引 言

随着汽车行驶里程的增加、使用时间的延续,其技术状况必然发生改变.汽车行驶中的操作稳定性与行驶安全性、轮胎的异常磨损以及燃油消耗的增加等均与汽车车轮定位不准有关[1,2].目前,国内广泛使用了基于机器视觉的测量技术进行汽车四轮定位,计算机视觉是通过对三维世界所感知的二维图像来研究和提取出三维景物的物理结构[3].计算机视觉测量技术作为一种新兴的、先进的高精度的测量技术,而摄像机标定是实现影像高精度测量的关键技术之一.本文根据空间向量原理与计算机视觉理论,提出一种四轮定位参数测量[4]的模板标定新方法,主要研究了针对棋盘格平面模板的亚像素级角点坐标的提取,为后续的摄像机的精确标定提供依据,并通过实车实验进行了验证.

1.四轮定位的主要参数

四轮定位的主要参数[5,6]包括：前束角θToe（车轮中心线与车辆几何中心线之间的夹角）、外倾角θCamber（车轮旋转平面与车辆纵向垂直面的夹角）、主销内倾角（kingpin inclination）θKI（在汽车横向平面内转向节主销轴线与铅垂线的夹角）及主销后倾角θCaster（在汽车纵向垂直平面内转向节主销轴线与铅垂线的夹角）等.

X、Y、Z分别为车体的横向、铅垂方向和纵向的坐标轴,根据立体几何知识,四轮定位参数数学模型如式（1）所示,单位为度.

1.1 数学模型求解

根据四轮定位参数的数学模型,我们可以通过摄像机采集随车轮运动的棋盘格式目标盘的序列图像,对其进行角点检测[7],而后计算棋盘格角点的图像坐标与世界