1. 概述
　　系统采用双相机或多相机对空间自由运动体的三维位置坐标及姿态进行高精度的测量。系统采用高精度的标定模板、完善的摄像机标定数学模型并对标靶特征点进行子像素检测保证系统的标定精度，为系统的高精度测量提供保证。
　　 该系统能够对视场范围内的标靶进行自动识别定位，可在复杂的背景环境下实现系统的现场标定，操作方便快捷。系统对运动体上特征点进行实时检测，通过左右图像中特征点的图像坐标和双目测量原理实现特征点的三维空间坐标的测量。通过对运动体上特征点的识别定位并对数据进行分析进一步获取运动体的位置三维坐标、姿态、特征点之间的相对距离。

2. 系统主要功能
　　● 现场系统标定；
　　● 空间特征点距离三维测量；
　　● 空间物体位置三维测量；
　　● 空间运动体姿态的三维测量；
　　● 特征点的自动识别定位；

3. 系统方案
　　硬件系统：
通过系统测量目标的大小及测量视场范围，选取合适的相机、镜头、支架搭建双目测量系统平台，如图 1所示。根据系统的视场范围，选取合适尺寸的双目标定标靶，如图 2所示。

　　图 1 双目测量平台　　　　　　　　　　　　　图 2 双目标定模板

　　在测量目标本身具有特征点的情况，可通过软件对特征点的检测识别定位，进一步获取三维测量值。在没有明显特征点的目标运动体，需要在目标物体上布置特征点以便系统能够快速检测到运动体，并对运动体的位置姿态进行高精度的三维测量。如图 3所示，在运动体表面布置特征圆的初步设计图。

图 3 运动体特征点外观设计图

　　系统通过对待测目标上本身固有特征点或安装特征点的检测测量获取特征点的三维数据，再对特征点的三维数据进行分析计算即可获取测量目标的测量值。

　　系统测量方案

图 4 空间物体位置姿态测量图

　　如图 1所示将目标运动体，放置在双目测量系统左右相机公共视场范围内。通过对目标运动体上的特征点坐标的三维测量获取特征点的相对距离、姿态及三维空间位置坐标值。

软件开发方案
　　系统软件界面如图 5所示

图 5 系统软件界面截图

　　算法开发流程图，如图 5所示。

图 6 算法开发流程图

　　(1) 标定算法研究
　　标定算法的算法的好坏，直接影响测量结果的精度。像点与物点之间的数学模型的完整性、正确性与测量精度具有直接的关系。完全考虑各种影响因素，建立一个正确完整的标定数学模型是至关重要的。下一步系统的标定，将充分考虑焦距在x、y方向的差异性、一阶和二阶的径向畸变、芯片中心点的偏移以及芯片的倾斜因子等因素建立完整的标定数学模型，建立正确的物点与像点的数学模型，实现物体的高精度测量。
　　(2) 特征圆的亚像素检测
　　特征圆的检测精度对标定数学模型的求解以及测量的精度都有很大的影响。开发特征圆的高精度检测方法，达到国际先进水平的亚像素检测精度，势必大大提高系统的测量精度。
　　(3) 编码特征点的自动识别定位
　　编码特征点能够标志区分运动体的六个表面，并给出个表面的方向。编码标志点的正确识别，建立正确的像点与物点的对应关系，才能实现高精度的摄像机标定及运动体位置姿态的三维测量。
　　(4) 运动体位置的识别定位。
　　在图像视场范围内快速实现运动体的定位，排除外界环境的干扰，能够大大提高系统的检测速度。系统将研究模板匹配算法，实现运动体的快速准确的定位。
　　(5) 立体匹配
　　立体匹配即检测到各相机中对应同一个物体坐标点的像点。只有建立正确的匹配关系，才能实现多相机对物体坐标点的高精度测量。
　　(6) 捆绑调整
　　建立正确的多相机之间的位置关系，保证多相机测量的正确性和精度。系统将研究目前最新的计算求解方法——捆绑调整。实现多相机位置的高精度定位。
　　(7) 运动体位置及姿态的测量
　　通过多组相机对运动体的表面特征点的测量，建立运动体自身的坐标系。将运动体当前坐标系的状态，与基准坐标系进行对比，求解出运动体的实时位置及姿态。
　　(9) 运动体三维重建
　　根据系统对运动表面信息的测量，实时对运动体进行三维重建。并根据当前的位置及位置实时模拟运动的运动状态。
4. 系统主要配置

表 1 系统配置表