基于IR的大容量定位系统的同步问题
摘要：基于IR的大容量定位系统（LSVLS）可以实现对大批量移动机器人的定位，参考MSCMS-II。 LSVLS中的数百个摄像机必须通过网络连接到控制站（PC）。 安装在不同控制站上的摄像机的同步非常重要，因为目标的图像采集必须是同步的，以确保目标精确定位。 采用软件同步方式保证摄像机的同步。 两台工作站上安装的八台摄像机的标准差平均值为12.53ms，LSVLS的定位性能得到增强。
关键词：LSVLS，多摄像机系统，软件同步
1介绍
大型体积定位系统在工业上得到了广泛的应用，包括飞机和船舶制造，机器人导航，运动分析，用于精确的三维坐标测量和运动目标跟踪[1]。大型体积是大型机器和结构的计量学，从5到100米[2]。包括激光跟踪仪，经纬仪，iGPS和高密度CCD相机在内的各种技术都取得了重大进展[3,4,5]。激光跟踪器和iGPS在制造和组装中广泛使用[6]。移动空间坐标测量系统（MScMS）[7,8]是在DISPEA-Politecnico di Torino工业计量和质量工程实验室开发的，它具有MScMS-I和MScMS-II两个版本。 MScMS-II是一个基于红外的系统，由带有LED阵列的分布式照相机组成，每个照相机，便携式探头和数据处理系统与激光跟踪仪，经纬仪和iGPS相比具有合适的性能，最好具有测量精度（0.5mm）可以动态跟踪移动物体。 MScMS-II是一个有前途的工业计量和本地化系统。 MScMS-II的原型已经建立并被用于环境映射自主制导代理[9]。 MScMS-II的目的是建立一个分布式的摄像机系统，然而它是一个不可分割的系统，因为所有摄像机都通过蓝牙连接到计算机。最重要的是，不考虑摄像机的同步。在本文中，我们提出了一个更新系统，制定了摄像机同步的解决方案。
2.在基于IR的LSVLS中摄像机同步的重要性
为了获得移动机器人（绕线车）在30times;30times;6m工作区域的位置，可参考MSCMS-II构建一个大型的体积定位系统。 需要一个强大的多PC计算平台。 红外摄像机可以连接到总线上，并且一组反射标记可以放置在移动机器人上。 因此，建立了一个基于IR的大型体积定位系统（LSVLS），如图1所示。通过精确放置数百个相机，大型体积中的任何地方都必须通过三台或更多台相机“看到”。 与MSCMS-II相比，该系统有更多的摄像头与网络连接。
图1一辆蜿蜒的汽车将光纤缠绕在表面
在LSVLS控制下的大容量油罐
一个定位系统由两个摄像头C1和C2组成，目标M正在从P1到P4的线性轨迹上移动，如图2所示。如果C1和C2同步，则C1和C2在t1时刻拍摄的图像来自一样的地方。 M的位置可以通过C1和C2获取的两幅图像精确计算，基于三角测量法[10]，由M的位置组成的轨迹如P1，P2，P3，P4是线性的。如果C1和C2不同步，则在时间t1由C1和C2捕获的图像来自不同的地方，例如P1，P1#39;。显然，M的位置不能精确计算，M的轨迹不是线性的。因此，摄像机的同步意义重大。没有考虑到MSCMS-II中摄像机的同步，这可能是因为摄像机通过蓝牙与计算机连接。除了使用硬件同步的Thomas Pintaric [16]以外，与MSCMS-II类似的其他系统也几乎不考虑摄像机的同步[16]，测量同步在多传感器系统中扮演重要角色[17] 。可以使用多种同步方法，如硬件同步，后处理，网络同步和软件同步[18,19]，使多摄像头捕获的图像同步。尽管硬件同步具有最精确的同步，但需要能够接收和识别此类输入的专用相机以及额外的硬件和接线。与[20]中的其他方法相比，软件同步具有更好的度量标准，该方法被推荐用于多摄像机网络的高效和实时同步，而不需要任何专用硬件或后处理算法。因此本文采用基于软件的方法参考文献[20]中的方法来确保摄像机的同步。
图2两台摄像机C1和C2对目标M的定位
- 在基于IR的LSVLS中实现相机同步
3.1硬件设计
摄像机网络必须建立LSVLS才能精确获取移动机器人的位置。 使用控制站，两个工作站和八个摄像头实现简化网络，如图3.我们使用JAI提供的CB-140GE，它具有1/2“逐行扫描和每秒48帧1038times;520的能力。 八台摄像机是相同的，因此设备的响应时间相同，并且与Intelpro100-mt插件上的千兆以太网电缆连接，工作站运行在2.7GHz。 千兆以太网能够构建LSVLS，使其具有高带宽，长电缆长度和无限的相机[20]。
图3简化的LSVLS网络
必须识别不同摄像机图像采集的时间差来判断LSVLS的同步。 PCB板设计用于测试时间精度为1ms的时间差，范围从1ms到10000ms。 如图4所示，PCB板基于EMCU，LED为精确计时器.4 * 10 LED阵列代表时间1ms-10000ms，第一行对应1-10ms，第二行对应数十年，第三行 行对应于数百，第四行对应数千。
图4用于判断LSVLS同步的PCB板
3.2算法
安装在不同计算机上的摄像机的同步在用于本地化移动对象时必须注意。该方法利用消息来执行同步并调整参数以确保摄像机的同步。
在触发时，在图3中，客户在时间t0向所有服务器广播消息。该消息包含时间值ta = t0 L，这意味着采集计划在ta发生，并且L是根据LAN延迟分配的时间段。消息在不同的时间到达服务器ti。由于每台服务器中的计算机都通过NTP [22]同步，因此ti可准确表示接收消息的时间差异。紧接着，他们进入繁忙的等待模式。每个服务器等待的时间量为：xi = t0 L-ti，如图5所示。因此，客户端发送的消息使得不同摄像机的图像采集是同步的。如果xi lt;0，那么时间间隔L对LAN的延迟来说太短，必须增加。如果xi太大，则LSVLS的实时性会降低。因此，必须通过精确测试局域网延迟来适当地分配值L.并且必须生成一个软件事件来自动调整L#39;值，以确保LSVLS中的摄像机随时处于同步状态。
图5同步图像采集的机制通过利用消息来控制相机
3.3结果与分析
当我们开始测试摄像机同步时，我们必须首先使用SNTP同步两个工作站。 两个工作站的准确度约为0.000005ms。 并且我们将时间间隔（L）设置为1000ms，并且设置摄像机的快门时间以增加光照水平，并且在LED阵列连续变化时反应更好。 我们使用由Georgios Litos开发的软件（multiCapture和multiCapViewer）[23]，分别安装在工作站和控制台上。 在工作站的控制下，四台摄像机同时拍摄PCB板的图像，如图6所示。图像存储在工作站中，并发送到控制站，如图7所示。然后，时间 从这些图像中提取出暗示在LED值中的图像采集的图像，如图8所示.LSVLS的八个摄像机的标准偏差的平均值是12.53ms，最大标准偏差是17.21ms。
图6 multiCapture的接口 图7 multiCapViewer的接口
图8 LSVLS八台摄像机的标准偏差
4。结论
多个摄像机系统的同步是重要的。 硬件同步并不总是适合，导致其高成本，硬件性能。 即使在没有专用硬件或后处理算法的情况下，也可以应用软件同步。
本文中的方法成本低，易于实现，无需任何专用硬件。 时间间隔（L）可以自动计算和调整，增强了多台摄像机的同步。 LSVLS中的摄像机同步中使用的方法可以更精确地定位目标。 未来的工作将着重于不断改进摄像机的同步，并提高LSVLS的稳定性，以确保移动对象的稳定定位。
承认
作者感谢通过在中国举办的第十一个五年国家#39;211项目#39;的支持。
References
[1] Estler WT, Edmundson KL, Peggs GN, Parker DH (2002) Large-scale metrology—an update. Annals of CIRP 51(2):587–609
[2]Wang Z, Mastrogiacomo L, Franceschini F, Maropoulos P. Experimental comparison of dynamic tracking performance of iGPS and laser tracker. Int J Adv Manuf Technol 56:205–213(2011).
[3]Maisano, D. A., Jamshidi, J., Franceschini, F., et al., A comparison of two distributed large-volume measurement systems: the mobile spatial co-ordinate measuring system and the indoor global positioning system. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 223 (5), pp. 511-521.(2009)
[4] Liu, Z., Xu, Y., Liu, Z., et al.: A large scale 3D positioning method based on a network of rotating laser automatic theodolites. In: International Conference on Information and Automation, pp. 513–518 (2010).
[5]Cuypers, W., et al., 2009. Optical measurement techniques for mobile and large-scale dimensional metrology. Optics and Lasers in Engineering, 47 (3–4), 292–300.
[6]Peggs, G.N., et al., 2009. Recent developments in large-scale dimensional metrology. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B, Journal of Engineering Manufacture, 223 (6), 571–595.
[7]Franceschini F, Galetto M, Maisano D, Mastrogiacomo L, Pralio B. Distributed large scale dimensional metrology: new insights. London, UK: Springer, 2011.
[8]Galetto M, Mastrogiacomo L, Pralio B. MScMS-II: an innovative IR-based indoor coordinate measuring system for large-scale metrology applications. International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2011;52(1–4):291–302.
[9]Galetto M, Mastrogiacomo L, Pralio B, Spagnolo C (2010b), Indoor environmental mapping by means of autonomous guided agents, ASME 2010 10th biennial conference on Engineering System Design and Analysis ESDA2010, Istanbul, Turkey, July,12–14, 2010.
[10]Hartley RI, Sturm P (1997) Triangulation. J Comput Vis Image Underst 68(2):146–157.
[11]T. Petrič, A. Gams, A. Ude, and L. Žlajpah, 'Real-time 3d marker tracking with a WIIMOTE stereo vision system: application to robotic throwing,' in Submited to RAAD 2010, 2010.
[12]S.Attygalle, M.Duff, T.Rikakis, Jiping.H, Low-cost, at-home assessment system with Wii Remote based motion capture, In Proceedings of the Conference on Virtual Rehabilitation, pp.168-174, 2008.
[13] Bradshaw, D., and K. Ng, 'Tracking Conductors Han
全文共16400字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[14335]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
