CN111095355A - 实时定位和定向*** - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***，该跟踪***包括：至少一个摄像机，其安装到物体；多个间隔开的目标，所述目标中的至少一些由至少一个摄像机可见；以及一个或更多个电子处理设备，其被配置为：确定指示目标的相对空间定位的目标定位数据；从至少一个摄像机接收指示图像的图像数据，所述图像包括目标中的至少一些；处理图像数据以：识别图像中的一个或更多个目标；确定对应于图像中的一个或更多个目标的定位的像素阵列坐标；以及使用经处理的图像数据通过三角测量来确定物体的定位和定向。

Description

实时定位和定向***
优先权文件
本申请要求标题为“REAL TIME POSITION AND ORIENTATION TRACKER”且于2017年7月5日提交的澳大利亚临时申请号2017902623的优先权，该临时申请的内容特此通过引用被全部并入。
发明背景
本发明涉及一种用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***。
现有技术的描述
在本说明书中对任何现有的出版物(或从它得到的信息)或对任何已知事件的提及并不会且不应被视为对现有的出版物(或从它得到的信息)或已知事件形成在本说明书涉及的领域中的公知常识的一部分的确认或承认或任何形式的暗示。
为了准确地控制工业机器人或大型建筑机器人的末端执行器定位，必须测量末端执行器或靠近末端执行器的机器人的一部分的定位和定向。为了在机器人的运动期间实现动态稳定性和准确控制，必须以高数据速率且实时地测量定位和定向。控制***的反馈回路的延迟导致随动误差以及减小的带宽和相位裕度，所有这些都是不可取的。延迟也可在伺服控制***中引入自激或谐振。
对于具有多达3m的范围(reach)的传统尺寸机器人且当末端执行器保持到激光***的视线时，当前可用的激光***和光学CMM解决方案以足够的频率提供准确的数据以针对任务(例如钻孔)校正末端执行器定位。
对于大型建筑机器人(例如，在发明人的国际专利申请PCT/AU2007/000001中描述的建筑机器人)，其具有30m的范围并且其中由于视线限制，在目标和末端执行器之间的距离可以是2m，大约0.3mm的静态定位测量准确度和0.01度的定向准确度导致仅0.7mm的末端执行器准确度，这仅仅是刚好足够的。在0.1mm的定向准确度的情况下，末端执行器准确度降低至+/-4mm，这意味着相邻砖块(brick)可具有在它们之间的8mm的不匹配，尽管发明人已经发现砖块通常彼此相距在4mm内并且在绝对定位的2mm内。此外，定位测量具有由长期漂移、高频白噪声和低频噪声组成的误差分量(其可能是由于测量***的结构零件的振动或在测量***中的伺服部件的调谐)。过滤测量结果以降低噪声引入了时间延迟。即使用优化的***，误差噪声和延迟的引入也降低粗-精定位补偿***的动态性能，并可能将谐振引入到***。
六自由度激光***(例如，具有Tmac的Leica AT960XR或具有主动目标或智能Trac传感器(STS)的API Omnitrac)是已知的。Leica AT960XR激光跟踪***可以在每秒1000个定位的速率下提供准确到大约+/-15μm的位置坐标。具有Tmac探针的AT960XR还可以提供准确度达0.01度的定向，且该定向在100Hz下被测量或者被内插至1000Hz(这引入10ms时间延迟)或者被外插至1000Hz(这引入外插误差，其取决于Tmac的运动)。在有Tmac的情况下，该范围被限制到30m。在2016年，***的成本约为400,000.00澳元。
API Omnitrac和STS提供在300Hz处的定位和定向数据。定向数据具有小于0.1度的准确度。API可能在未来将他们的设备的定向准确度提高到0.01度，但这还没有发生。
激光***依赖于测量光束的飞行时间和/或激光干涉测量法以用于距离测量，且因此依赖于准确地知道空气的温度和密度，因为这影响了光速。由于这个原因，激光***包括气象台以测量温度和湿度和气压。
已知具有RTK(实时动态定位)的GPS(全球定位***)提供在小于20Hz的速率下大约cm分辨率的水平定位准确度。具有RTK的GPS的高度准确度比这差。
Nikon iGPS可以提供0.3mm的定位准确度和全6DOF(6自由度)定位测量，然而测量速率被限制到大约20Hz。
Nikon K系列光学CMM(坐标测量机)使用三个线性CCD摄像机来定位合并到触摸探头的碳纤维外壳中的红外LED。测量范围被限制到6m距离，并提供60至90um的体积准确度。定向准确度取决于探头的尺寸。测量可以在高达1000Hz处。
激光***具有移动部件，且需要在定期的基础上的精确对准和校准。它们是相对精密的仪器。它们当在建筑工地上被使用时和当被运输时需要特别的照料。激光***单元当在建筑工地上被使用时必须被安装在稳固的地面上。
使用大型机器人的建筑工地的现实需要可以测量6个自由度并在大体积上也提供速度数据并且易于安装和运输的坚固的定位和定向跟踪设备。相对于目前可用的***，***的价格的一个数量级的降低将是非常有益的。在几万美元范围而不是几十万美元范围内的目标价格将是被期望的。
在这个背景以及与之相关的问题和困难之下，本发明得到了发展。
发明概述
在一个广泛的形式中，本发明设法提供一种用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***，该跟踪***包括：
a)至少一个摄像机，其安装到物体；
b)多个间隔开的目标，所述目标中的至少一些由至少一个摄像机可见；以及
c)一个或更多个电子处理设备，其被配置为：
i)确定指示目标的相对空间定位的目标定位数据；
ii)从至少一个摄像机接收指示图像的图像数据，所述图像包括目标中的至少一些；
iii)处理图像数据以：
(1)识别图像中的一个或更多个目标；
(2)确定对应于图像中的一个或更多个目标的定位的像素阵列坐标；以及，
iv)使用经处理的图像数据通过三角测量来确定物体的定位和定向。
在一个实施例中，该***包括可附着到物体的主体，该主体具有包括多个间隔开的摄像机的摄像机阵列，每个摄像机有具有中心轴的视场，相邻的间隔开的摄像机的中心轴发散地间隔开预定的固定角度。
在一个实施例中，相邻摄像机的视场至少部分地重叠，使得至少一些摄像机可以各自观看一个或更多个公共目标。
在一个实施例中，多个摄像机径向地间隔开，它们的中心轴位于公共平面中。
在一个实施例中，在摄像机阵列中的摄像机的数量选自：2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19和20。
在一个实施例中，主体是球形的，并且摄像机阵列包括围绕球形主体布置的多个摄像机，它们的中心轴间隔开预定角度。
在一个实施例中，目标定义下列项中的至少一个：
a)单独点目标；以及
b)目标阵列，其包括多个点目标。
在一个实施例中，多个间隔开的目标是下列项中的至少一个：
a)用户生成的；以及，
b)计算机生成的。
在一个实施例中，用户生成的目标是由用户在环境中的预定定位处手动地设置的目标。
在一个实施例中，多个间隔开的目标包括预定配置的多个目标阵列，目标阵列中的每一个具有彼此间隔开预定距离的至少三个目标。
在一个实施例中，目标阵列具有与任何其他目标阵列比较的、目标的唯一的间隔开的配置。
在一个实施例中，目标阵列包括下列项中的至少一个：
a)竖直桅杆，至少三个目标在间隔开且共线的布置中设置在该竖直桅杆上；
b)具有竖直和水平构件的十字架，每个构件支撑设置在间隔开且共线的布置中的多个目标。
在一个实施例中，根据对于每个桅杆或十字架的唯一的预定目标间距，目标彼此间隔开地布置在每个桅杆或十字架上。
在一个实施例中，多个间隔开的目标包括手动地可定位在预定间隔开的定位上的至少两个目标阵列，当物***于它的定位和定向将被确定的操作定位上时目标阵列由摄像机阵列可见。
在一个实施例中，多个间隔开的目标布置在选自下列项中的一个或两个的配置中：
a)沿着直线间隔开；以及
b)在两条相交的线上间隔开。
在一个实施例中，目标的一行或每一行水平地被设置。
在一个实施例中，目标是灯，灯是时间同步的以定义的间隔打开和关闭，从而允许摄像机对目标成像以识别被成像的目标。
在一个实施例中，主体包括由测绘仪器可见的测绘目标以确定主体相对于测绘仪器的定位。
在一个实施例中，测绘仪器选自经纬仪(例如全站仪)或激光***之一。
在一个实施例中，摄像机阵列用于确定主体的定向。
在一个实施例中，至少一个摄像机对环境成像，并且一个或更多个电子处理设备还被配置成：
a)从至少一个摄像机接收图像数据；以及
b)分析图像数据以：
i)使用图像识别算法来识别若干个潜在目标；
ii)至少部分地基于一组目标规则来选择所述潜在目标中的多个潜在目标用于由跟踪***使用；以及
iii)确定在环境中的所选择目标的定位和定向。
在一个实施例中，目标是环境中的固定参考点。
在一个实施例中，一个或更多个电子处理设备创建包括所选择目标的环境的地图。
在一个实施例中，在环境中的物体的初始设置期间创建地图。
在一个实施例中，用户可以进行下列操作中的至少一个：
a)基于由一个或更多个电子处理设备识别的若干个潜在目标来选择目标；以及
b)置换(override)、确认或删除由一个或更多个电子处理设备选择的目标。
在一个实施例中，当物体移动并且至少一个摄像机对环境成像时，一个或更多个电子处理设备被配置成分析图像数据以识别所选择目标中的至少一些，以用于在定位和/或定向确定中使用。
在一个实施例中，该***包括在环境中的已知位置处的至少一个初始参考目标，并且其中一个或更多个电子处理设备被配置成：
a)通过对至少一个初始参考目标成像来确定物体的定位和/或定向；以及，
b)使用物体的所确定的定位和/或定向来确定在环境中的未知位置处的一个或更多个随机目标的定位和/或定向。
在一个实施例中，在预定数量的随机目标由一个或更多个电子处理设备定位在环境中之后，初始参考目标被移除。
在一个实施例中，当物体在环境中移动时，***建立新的目标。
在一个实施例中，图像中的目标定位由分析像素目标饱和度的一个或更多个电子处理设备确定以确定对于目标的中心的像素阵列坐标。
在一个实施例中，目标使用颜色来区分在目标阵列中的单独目标。
在一个实施例中，对经处理的图像数据执行三角测量以至少确定在目标和摄像机之间的距离。
在一个实施例中，对应于目标的定位的像素阵列坐标被确定为子像素分辨率。
在一个实施例中，对应于目标在图像中的定位的像素阵列坐标指示表示目标航向角和仰角的角度数据。
在一个实施例中，先前存储的图像由一个或更多个电子处理设备分析以确定目标航向角和目标仰角的变化率用于在确定物体的速度时使用。
在一个实施例中，该***还包括存储在一个或更多个电子处理设备的存储器中的校准数据的查找表，该校准数据包括与摄像机聚焦数据相关的像素定位值和范围，使得观察到的目标像素阵列坐标具有被应用的摄像机聚焦数据，以从而在确定到目标的距离时应用范围校正。
在一个实施例中，该***包括摄像机阵列，该摄像机阵列包括在分布式布置中安装在物体各处的两个或更多个摄像机。
在一个实施例中，至少一个摄像机是具有下列项之一的数字摄像机：
a)电荷耦合设备(CCD)图像传感器；以及
b)互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器。
在一个实施例中，该摄像机或每个摄像机连接到专用图像处理器，用于处理来自摄像机的图像数据。
在一个实施例中，图像处理器是下列项之一：
a)现场可编程门阵列(FPGA)；
b)专用集成电路(ASIC)；
c)微处理器；以及
d)微控制器。
在一个实施例中，每个摄像机的图像处理器经由数据总线向专用定位和速度处理器发送数据，该定位和速度处理器确定物体的定位、定向和速度。
在一个实施例中，定位和速度处理器是下列项之一：
a)现场可编程门阵列(FPGA)；
b)专用集成电路(ASIC)；
c)微处理器；以及
d)微控制器。
在一个实施例中，定位和速度处理器经由现场总线链路向控制和记录***输出数据。
在一个实施例中，该***包括观看至少两个目标的至少两个摄像机，使得三角测量处于良好条件(well conditioned)以增加定位准确度。
在一个实施例中，该***包括摄像机和目标的阵列，使得当物体的定位和定向改变时，三角测量保持良好条件。
在另一宽泛形式中，本发明的一个方面设法提供一种跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的方法，该方法包括：
a)将至少一个摄像机安装到物体，使得当物***于在其中它的定位和/或定向将被确定的操作定位上时，多个目标中的至少一些目标由至少一个摄像机可见；以及
b)该方法还包括在一个或更多个电子处理设备中：
i)确定指示目标的相对空间定位的目标定位数据；
ii)从至少一个摄像机接收指示图像的图像数据，所述图像包括目标中的至少一些目标；以及
iii)处理图像数据以：
(1)识别图像中的一个或更多个目标；
(2)确定对应于一个或更多个目标在图像中的定位的像素阵列坐标；以及
iv)使用经处理的图像数据通过三角测量来确定物体的定位和/或定向。
在一个实施例中，该方法包括将摄像机阵列安装到物体，该摄像机阵列包括至少是下列情况中的至少一个的至少两个摄像机：
a)容纳在附接到物体的主体中；以及
b)分布在物体各处。
在另一种宽泛形式中，提供了一种用于跟踪在空间中的物体的定位和定向的跟踪***，该跟踪***具有可附接到所述物体的主体，所述主体具有包括至少两个间隔开的摄像机的摄像机阵列，每个摄像机有具有中心轴的视场，相邻的所述间隔开的摄像机的中心轴发散地间隔开预定的固定角度，并且相邻的所述间隔开的摄像机优选地具有至少相交的视场，所述跟踪***包括多个间隔开的目标；所述主体被定位成使所述摄像机中的至少一个摄像机能够观看所述目标中的一些目标，所述跟踪***包括处理器以接收包括所述目标的相对空间定位的输入数据，从所述至少两个摄像机接收图像数据，识别所述目标，并根据所述目标图像重合的像素阵列坐标来确定由每个摄像机观看的每个识别出的目标的定位，并通过对于所述识别出的目标的像素阵列坐标的三角测量来确定所述摄像机和因而在所述主体上或中的参考点到所述识别出的目标的距离。
在一种特定形式中，提供了一种具有观看一组光学目标的摄像机的阵列的跟踪***。摄像机阵列的定位和定向由三角测量确定。处理器包括多个FPGA(现场可编程门阵列)。每个摄像机具有FPGA流水线，其用于通过首先识别目标、将目标的坐标计算到子像素分辨率来处理来自单独CCD或CMOS摄像机的图像。FPGA校正坐标以应对透镜失真和摄像机误差。然后，该FPGA进一步使用先前存储的目标定位来计算目标像素表观速度，且然后将所得到的基于子像素的目标定位和速度传递到另一个FPGA，其组合来自阵列中的所有摄像机的数据来计算摄像机阵列的所得到的定位和速度并将该数据输出到工业现场总线，例如以太网。具有摄像机阵列的主体被固定到物体以在六个自由度中被跟踪。FPGA流水线允许图像的快速数据处理，并将非常大量的图像数据减少到12个数字(代表3个定位坐标、3个定向、3个定位速度和3个定向速度)，并从而最小化传递到数据记录或控制***的数据。
将认识到，本发明的宽泛形式及其各自的特征可以联合地、可互换地和/或独立地被使用，并且对单独宽泛形式的提及并没有被规定为限制性的
附图简述
现在，将参考附图描述本发明的例子，其中：
图1是用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***的例子的示意图；
图2A到2B描绘差和良好条件的三角测量问题的表示；
图3是用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***的例子的示意图；
图4是容纳图1的跟踪***的摄像机阵列的主体的例子的示意性等距视图；
图5是容纳摄像机阵列的球形主体的例子的示意性等距视图；
图6是穿过图2的主体的中心的示意性横截面；
图7是图1的跟踪***的目标阵列的例子的示意透视图；
图8是在摄像机阵列和目标阵列之间有障碍物的情况下对目标阵列成像的图1的跟踪***的示意性侧视图；
图9是对于图1的跟踪***实现的数据处理流水线的例子的示意图；
图10是分布式摄像机阵列的例子的示意性透视图；
图11是示出电子结构细节的图2的摄像机阵列的一部分的示意性透视图；
图12是示出两个正好相对的摄像机的细节的图2的摄像机阵列的示意性横截面视图；
图13是摄像机阵列的另一例子的示意性部分横截面视图；
图14是用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***的另一个例子的示意性等距视图；
图15是用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***的另一个例子的示意性等距视图；
图16是用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***的另一个例子的示意性等距视图；
图17是在图1、图13和图14的跟踪***中使用的摄像机阵列的顶视图；
图18是图15的摄像机阵列的侧视图；
图19是图15的摄像机阵列的详细透视图；
图20是图15的摄像机阵列的等距视图；
图21是用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***的另一个例子的示意性透视图；以及
图22是用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的方法的例子的流程图。
优选实施例的详细描述
现在将参考图1描述用于跟踪在环境E中的物体202的定位和/或定向的跟踪***200的例子。
在该例子中，应当理解，物体202通常形成机器人组件210的一部分，以及在图1所示的例子中物体是机器人部件，例如支撑被编程为在环境中执行交互作用的机器人臂204和末端执行器206的机器人基座202。机器人组件210相对于环境E被定位，环境E在该例子中被示为2D平面，但实际上可以是任何配置的3D体积。在使用中，末端执行器206用于在环境E内执行交互作用，例如执行砌砖工作、物体操纵或诸如此类。
术语“交互作用”意欲指在环境内出现的任何物理交互作用，且包括与环境的交互作用或在环境上的交互作用。示例交互作用可以包括将材料或物体放置在环境内、从环境移除材料或物体、在环境内移动材料或物体、修改、操纵或以其他方式接触(engagingwith)环境内的材料或物体、修改、操纵或以其他方式接触环境、或诸如此类。
术语“环境”用于指任何位置、区、区域或体积，在其内部或其上执行交互作用。环境的类型和性质将根据优选的实现而变化，并且环境可以是分立的物理环境和/或可以是逻辑物理环境，其仅仅由于这是交互作用在其内部发生的体积而从周围事物划出。环境的非限制性例子包括建筑物或建筑工地、车辆的零件(例如轮船的甲板或卡车的装载托盘)、工厂、装载场地、地面工作区域或诸如此类。
机器人臂是可编程机械操纵器。在本说明书中，机器人臂包括多轴关节臂、并行运动机器人(例如Stewart平台、Delta机器人)、球面几何机器人、直角坐标(Cartesian)机器人(具有线性运动的正交轴机器人)等。
末端执行器是设计成与环境交互作用的在机器人臂的末端处的设备。末端执行器可以包括夹子、喷嘴、喷砂器、喷枪、扳手、磁体、焊炬、割炬、锯、铣刀、镂铣刀、液压剪床、激光器、铆接工具或诸如此类，且对这些例子的提及并没有被规定为限制性的。
将认识到，为了控制机器人组件210将末端执行器206准确地定位在期望位置处以便在环境内执行交互作用，必须能够准确地确定在机器人组件上的参考点的定位和/或定向。
在这个例子中，跟踪***200包括安装到物体202的至少一个摄像机220。如从下面的描述中将变得明显的，优选地，***200将具有安装到物体的多于一个摄像机，以便形成具有环境的宽视场的摄像机阵列，物体202正在该环境中移动。
跟踪***200还包括多个间隔开的目标230、232、234，所述目标中的至少一些由至少一个摄像机220可见。在该例子中，示出了多个目标阵列230、232、234，其每个又具有多个清晰且轮廓分明的(即可辨别的)光学目标。在该例子中，目标在环境周围被定位在已知位置处，并被用作参考标记，其允许***200确定物体202的定位和/或定向。虽然目标(例如图1所示的目标)被手动地放置在环境周围，但这并不是必不可少的，并且在一些例子中目标可以是在环境中的固定参考点，该固定参考点由***选择为目标，如将在下面更详细描述的。
***200还包括被配置为确定指示目标的相对空间定位的目标定位数据的一个或更多个电子处理设备240、250。目标定位数据指示目标在环境中(即，在环境或世界坐标系ECS中)的定位。一旦目标被放置，则包括目标的相对空间定位的该数据可以通过编程接口(例如键盘)被手动地输入到处理设备，或者可以被提供为由用于测绘环境的测绘设备(例如全站仪)测量的数据。可选地，可以通过创建环境的笛卡尔地图来确定目标定位数据，其中计算机选择的目标(例如在环境中的固定地标或参考点)形成地图的一部分，并且它们的定位相对于被分配给地图的环境坐标系被确定。
一个或更多个电子处理设备240、250然后从至少一个摄像机220接收指示图像的图像数据，所述图像包括目标230、232、234中的至少一些。然后图像数据被处理以识别图像中的一个或更多个目标，并确定对应于图像中的一个或更多个目标的定位的像素阵列坐标。在这点上，将认识到，通常来说，一个或更多个目标是唯一可识别的，使得处理器能够辨别哪个目标在图像中。这可以用多种方式来实现，如将在下面更详细地描述的。
最后，一个或更多个电子处理设备使用经处理的图像数据通过三角测量来确定物体的定位和/或定向。通常，图像中的一个或更多个目标的定位被解析为子像素分辨率，以便提高三角测量的准确度。将认识到，在一些例子中，使用对一个或更多个目标(优选地至少两个目标)成像的两个摄像机来执行三角测量，而在其他例子中，可以基于对多个目标成像的一个摄像机来执行三角测量。可以使用技术人员已知的执行三角测量的任何合适方法，以便确定在正被成像的一个或更多个目标和至少一个摄像机之间的距离或范围和定向。
应当理解，上述跟踪***可以被配置为使得三角测量处于良好条件，以便提供准确的位置。优选地，提供摄像机和目标的阵列，使得当物体的定向和定位改变时，三角测量保持良好条件。在图2A和2B中示意性示出处于差/良好条件的三角测量问题的概念。在图2A中，示出了处于差的条件的***，其中摄像机310、311紧密地间隔开在一起观看目标320。将认识到，可选地，摄像机320可以观看紧密地间隔开的目标310、311。在这个例子中，目标的定位在320处。如果从摄像机到目标的所测量的角度具有小误差α，这将转换为由大Δ表示的目标的显著范围不确定性。目标的表观定位然后变为320’，且到目标的准确距离因此不能够通过三角测量来确定。
相反，在如图2B所示的三角测量问题中，摄像机410、411充分间隔开的观看目标420，使得在相应摄像机和目标之间的小角度误差α将转换为对由小Δ表示的目标的小范围不确定性。目标的表观定位然后变为420’，并且到目标的准确距离仍然可以通过三角测量来确定。将认识到，410、411可以可选地表示目标，而420表示摄像机。优选地通过选择摄像机和目标的数量以及它们的间距来优化本跟踪***，以确保无论物体在环境中的什么地方，三角测量问题都保持良好条件以确保能够得到准确的6DOF定位和定向测量结果。
上述跟踪***200提供了许多优点。首先，它提供使用简单的光学目标的基于摄像机的***，该光学目标可以容易被设置或者可选地由***本身使用已经存在于环境中的固定地标来选择，物体(例如机器人)正在该环境中操作。这种***实现起来是简单的，并且允许以现有***的成本的一小部分来实现物体的定位和定向的实时六自由度(6DOF)跟踪。在这点上，现有***通常使用位于环境中的激光***，其跟踪物体上的目标并且依赖于具有到目标的不间断视线的激光束。激光***具有移动部件，且需要在定期基础上的精确对准和校准。它们是相对精密的仪器。它们当在建筑工地上被使用时和当被运输时需要特别的照料。激光***单元当在建筑工地上被使用时必须安装在稳固的地面上。如果视线丢失或如果激光束由于任何原因而中断，则基于激光***的***将失去对被跟踪物体的控制。上述***在能够选择最佳数量的摄像机和/或目标方面提供灵活性，以便能够确保当物体在环境中移动时对物体的不间断跟踪，以及确保在有适当的摄像机/目标间距的情况下三角测量问题保持良好条件。
现在将描述许多另外的特征。
该***一般包括可附接到物体的主体，该主体具有包括多个间隔开的摄像机的摄像机阵列，每个摄像机有具有中心轴的视场，相邻的间隔开的摄像机的中心轴发散地间隔开预定的固定角度。在一个例子中，摄像机阵列被布置成尽可能紧凑，而在其他例子中，以分布式方式将摄像机散布在物体各处可能是有利的(例如，在一些情况下改善视线)。
在一个例子中，摄像机阵列的相邻摄像机的视场至少部分地重叠，使得至少一些摄像机可以每个观看一个或更多个公共目标。这使三角测量能够基于在摄像机之间的已知距离和到目标的角度数据基于像素阵列坐标来被执行。
在一个例子中，多个摄像机(例如，两个或三个间隔开的摄像机)径向地间隔开，它们的中心轴位于公共平面中。在这个布置中，相邻摄像机的视场部分地重叠，使得它们的视场远离所述公共平面以可用角度相交。摄像机的这种平面配置例如在保持径向摄像机阵列的实质上水平定向的***中特别有用。在摄像机阵列中可以包括任何合适数量的摄像机(其例子将在下面被描述)。通常，在摄像机阵列中的摄像机的数量选自：2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19和20。
在另一个例子中，主体是球形的，并且摄像机阵列包括围绕球形主体布置的多个摄像机，它们的中心轴间隔开预定角度。当摄像机阵列可以具有任一任意定向时，这种布置将特别有用。
应当认识到，在该描述中，目标可以定义单独点目标或包括多个点目标的目标阵列，并且此外，多个间隔开的目标可以是用户或计算机生成的。用户生成的目标被视为包括由用户在环境中的预定位置处手动地设置的目标。计算机生成的目标被认为包括由处理器根据存在于至少一个摄像机能够观看的环境中的固定参考点选择的目标。可以通过适当的人工智能或机器学习算法来选择目标，这些算法能够辨别目标并围绕应被选择用于由跟踪***使用的特定目标做出决定。
现在参考用户生成的目标，多个间隔开的目标可以包括预定配置的多个目标阵列，每个目标阵列具有彼此间隔开预定距离的至少三个目标。通常，目标阵列与帮助处理器识别哪个特定目标正被成像的任何其他目标阵列相比具有目标的唯一的间隔开的配置。
目标阵列可以采取多种形式，包括例如竖直桅杆和具有竖直构件和水平构件的十字架，至少三个目标在间隔开且共线的布置中设置在竖直桅杆上，每个竖直构件和水平构件支撑在间隔开且共线的布置中设置的多个目标。在目标的十字架配置的例子中，当摄像机相对于目标移动得更近/更远并且以偏航、俯仰和横滚旋转时，对目标的这个阵列进行成像的单个摄像机将能够基于目标的相对外观(例如，在目标之间的表观距离)来确定它的定位和定向。在一个例子中，根据每对于个桅杆或十字架的唯一的预定目标间距将目标布置在彼此间隔开的每个桅杆或十字架上。
通常，多个间隔开的目标包括手动地可定位在预定的间隔开的定位上的至少两个目标阵列，当物***于它的定位和定向将被确定的操作定位上时，这至少两个目标阵列由摄像机阵列可见。
在另一布置中，多个间隔开的目标布置在选自下列项中的一个或两个的配置中：沿着直线间隔开；以及在两条相交线中被间隔开。在该例子中，目标的该一行或每一行水平地设置，并且通常一个摄像机观看第一行中的目标，而第二摄像机观看第二行中的目标。
可以采用用于帮助目标的唯一识别的其他技术。例如，颜色可以用来区分目标。目标可以包括超亮发光二极管。在其他优选的布置中，整个目标阵列可以被相同地着色，而分离的目标阵列具有被相同地着色但用不同的颜色的目标。
在另一个例子中，使用目标的时间同步。在该例子中，目标是灯，例如发光二极管(LED)，其是时间同步的以每隔规定间隔开启和关闭，从而允许对目标成像的摄像机识别被成像的目标。处理器可以确定对于在特定时间处拍摄的图像，在那个时间处，特定目标被编程为是开启的，从而识别哪个目标在图像中。多个摄像机可以每个看到同时开启的目标。实际上，时间间隔将在毫秒的数量级上，且对于人眼，可能看起来所有的目标都是开启的。如果目标是时间同步的，则目标阵列的设计将被简化，并且成本和设置时间将被减少。
在***的另一个例子中，主体包括测绘目标，例如SMR(球形支座反射器)，测绘目标由测绘仪器可见以确定主体相对于测绘仪器的定位。测绘仪器优选地选自经纬仪(例如全站仪)或激光***之一，在这种情况下，在主体上的测绘目标将是光学目标或反射器。在这样的例子中，摄像机阵列用于确定主体的定向或者确定主体的定向和定位以补充来自测绘仪器的定位数据，或者，在测绘目标由于工地活动(site activity)而被遮挡并且测绘仪器暂时不能提供距离数据的情况下提供备份。这样的例子可以允许更简单的点目标用于定向确定，并且可以用激光***更准确地测量定位，但是它包括激光***或类似物，这将增加跟踪***的费用。
现在参考其中计算机生成或确定它自己的目标的例子。在一个例子中，至少一个摄像机对环境成像，并且一个或更多个电子处理设备还被配置成从至少一个摄像机接收图像数据；并且分析图像数据以使用图像识别算法来识别若干个潜在目标；至少部分地基于一组目标规则来选择所述潜在目标中的多个潜在目标用于由跟踪***使用；并且确定在环境中的所选择目标的定位和定向。如前面所提到的，目标是在环境中的固定参考点，其可以包括现有结构的可辨别部分，例如栅栏、屋顶、建筑物、树、灯柱等。
通常，一个或更多个电子处理设备创建包括所选择目标的环境的地图。可以在环境中的物体的初始设置期间(例如，当环境被校准以设置目标所位于其中的坐标系时)创建地图。
在一些例子中，用户可以进行下列操作中的至少一个：基于由一个或更多个电子处理设备识别的若干个潜在目标来选择目标；以及置换、确认或删除由一个或更多个电子处理设备选择的目标。以这种方式，用户可以最终仍然有对选择哪些目标的一定程度的控制，以例如确保临时目标(例如停放的汽车或可能移动的物体)不被选择为目标。
当物体移动并且至少一个摄像机对环境成像时，一个或更多个电子处理设备被配置成分析图像数据以识别所选择目标中的至少一些，用于在定位和/或定向确定中使用。当物体在环境中移动且更好的目标进入至少一个摄像机的视界内时，不同的目标被选择。
在一个例子中，该***包括在环境中的已知位置处的至少一个初始参考目标，并且其中一个或更多个电子处理设备被配置为通过对至少一个初始参考目标成像来确定物体的定位和/或定向；并且使用物体的所确定的定位和/或定向来确定在环境中的未知位置处的一个或更多个随机目标的定位和/或定向。初始参考目标可以在预定数量的随机目标由一个或更多个电子处理设备定位在环境中之后被移除。在这种类型的***中，当物体在环境中移动时，新的目标可以被建立。上述***基于从至少一个摄像机到目标的正向定位计算以及然后从目标到至少一个摄像机的反向定位计算。如果已知目标被用作初始参考，那么至少一个摄像机可以(经由反向计算)计算它的定位和定向，且然后使用正向计算来计算“未知”或随机目标的定位。一旦足够的随机目标被测量，初始参考目标就可以被移除，并且至少一个摄像机将继续知道它在哪里(根据来自随机目标的反向计算)并且可以经由正向计算来建立新随机目标的定位，并且通过在它移动时连续地或不时地这样做，可以在它移动到新区域时继续建立新目标。
通常，图像中的目标定位由分析像素目标饱和度的一个或更多个电子处理设备确定，从而确定对于目标的中心的像素阵列坐标。
将认识到，对经处理的图像数据执行三角测量以至少确定在目标和摄像机之间的距离，并且如前所述，该***被配置为确保三角测量问题总是处于良好条件以提供距离准确度。
优选地，使用任何合适的子像素分辨率算法来将对应于目标的定位的像素阵列坐标确定为子像素分辨率。对应于图像中的目标的定位的像素阵列坐标指示代表目标航向角和仰角的角度数据。该角度数据在三角测量中用于确定至少一个摄像机的定位和定向。
在一些实例中，除了物体的定位和定向之外，确定物体的速度也是优选的。在一个例子中，先前存储的图像由一个或更多个电子处理设备分析以确定目标航向角和目标仰角的变化率以用于在确定物体的速度时使用。
将认识到，该***通常还包括存储在一个或更多个电子处理设备的存储器中的校准数据的查找表，该校准数据包括与摄像机聚焦数据相关的像素定位值和范围，使得观察到的目标像素阵列坐标具有被应用的摄像机聚焦数据，以从而在确定到目标的距离时应用范围校正。这使像素阵列坐标能够针对透镜失真和摄像机误差被校正。
在***中使用的摄像机通常是具有电荷耦合设备(CCD)图像传感器和互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器之一的数字摄像机。目前可用的高速CMOS传感器可以以高帧速率提供数百万像素图像。例如，Alexima AM41传感器可以以500帧每秒(fps)提供2336 x1728像素。子像素分辨率算法将目标定位计算到一个像素的大约十分之一。在使用20个摄像机来获得360视角的例子中，子像素水平分辨率是每度2336 x 20 x 10/360＝1298个子像素或0.0007度。可以通过在摄像机阵列的多个定向上对已知点或网格成像并应用数学校正表来校准在摄像机阵列中的传感器和光学器件。因此，每个摄像机像素坐标可以被映射到经校准的实际角度。
优选地，该摄像机或每个摄像机连接到专用图像处理器，用于处理来自摄像机的图像数据。图像处理器通常是现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(FPGA)，但在其他例子中可以是微处理器或微控制器。
每个摄像机的图像处理器通过数据总线来将数据发送到确定物体的定位、定向和速度的专用定位和速度处理器。定位和速度处理器通常是现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)，但在其他例子中可以是微处理器或微控制器。定位和速度处理器通常通过现场总线链路(例如以太网)来将数据输出到控制和记录***，以使数据能够用在机器人末端执行器的定位控制中，使得它可以在环境中执行交互作用。
在另一个宽泛形式中，本发明提供了一种跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的方法，该方法包括将至少一个摄像机安装到物体，使得当物***于它的定位和/或定向将被确定的操作定位上时，多个目标中的至少一些由至少一个摄像机可见；并且该方法还包括在一个或更多个电子处理设备中：确定指示目标的相对空间定位的目标定位数据；从至少一个摄像机接收指示图像的图像数据，所述图像包括目标中的至少一些；以及处理图像数据以：识别图像中的一个或更多个目标；确定对应于图像中的一个或更多个目标的定位的像素阵列坐标；以及使用经处理的图像数据通过三角测量来确定物体的定位和/或定向。
通常，该方法包括将摄像机阵列安装到物体，该摄像机阵列包括至少两个摄像机，这两个摄像机是下列项中的至少一个：被容纳在附接到物体的主体中；以及分布在物体各处。
参考图3，示出了六自由度跟踪***32。六自由度跟踪***32被设计成跟踪物体在空间中的定位和定向。六自由度跟踪***32跟踪物体在三个维度中的定位，返回在水平面中的对于x和z坐标的坐标值和对于高度坐标y的值。六自由度跟踪***32还返回对于物体的俯仰、横滚和偏航的值。对于六自由度跟踪***32的本申请跟踪在建筑工地的界限内的砌砖和粘合剂涂敷头的定位和定向，并用于在建筑物(例如平板(slab)59上的房屋)的构造中协助砌砖机器人的控制。将认识到，该例子并没有被规定为限制性的。
六自由度跟踪***32设置有主体1，主体1设置有径向地位于水平面中的二十个摄像机以形成摄像机阵列，阵列中的摄像机之一被指示在2处。摄像机共同观看三个目标阵列3、4、5。实际上，每个摄像机具有窄视场，并且每个目标通常对摄像机阵列1中的单个摄像机和摄像机阵列1中的至多两个摄像机是可见的。在所涉及的目标对两个摄像机是可见的场合，它通常是由于主体1在目标位于两个相邻摄像机的重叠视场中时的定位上的定向。
图4示出了摄像机阵列的第一实施例，其将主体1示为超方形圆柱体(over-squarecylinder)，在该实施例中20个摄像机中的7个是可见的，是在6、7、8、9、10、11和12处指示的摄像机。摄像机阵列中的摄像机围绕中心轴13径向地布置。具有其水平配置的这个摄像机阵列针对保持径向摄像机阵列的实质上水平定向的***被优化，其中轴13保持实质上垂直。物体的俯仰、横滚和偏航将由摄像机阵列检测，并且可以在摄像机阵列被固定到的物体的定向的控制中被校正。在图17、图18、图19和图20中示出了摄像机阵列的第一实施例的另外的细节。
图5示出了摄像机阵列的第二可选实施例，其作为图3所示的摄像机阵列的可选摄像机阵列被提供。摄像机阵列的第二实施例具有球形主体14，其中摄像机16围绕中心点15以球形模式来布置。第二实施例的摄像机阵列在可以具有任一任意定向的跟踪***中使用。
本领域中的技术人员将认识到，摄像机的数量和定向可以被布置成保持视线并适应被跟踪的物体的结构要求。可以使用已知的算法来确定在摄像机阵列的球形主体14上的摄像机16的定位。
图6示出了第一实施例的摄像机阵列的第一实施例的横向横截面。第一摄像机6被示为安装到主体1，并且在主体1的安装有第二摄像机17的相对侧上。第一摄像机6通过高速数据总线20连接到第一FPGA(现场可编程门阵列)19。第二摄像机17通过第二高速数据总线22连接到第二FPGA 21。第一FPGA 19和第二FPGA 21分别通过第一数据总线23和第二数据总线24连接到6DOF定位和速度FPGA模块18。单独的FPGA 18、19和21以及数据总线20、23、24和22可以在公共PCB或一组可插PCB上实现，或者FPGA可以作为在更大的单个FPGA内的IP核心存在。所有的设备都可以被组合到ASIC(专用集成电路)中或被实现为ASIC。
第一摄像机6和第二摄像机17代表在摄像机阵列1中的每个摄像机，并且每个摄像机6用高速总线20直接连接到FPGA 19。也就是说，在摄像机阵列中，每个摄像机由高速总线连接到专用于该摄像机的FPGA。所有20个这些FPGA都连接到6DOF定位和速度FPGA模块18。
图7示出了目标阵列3。目标阵列3具有支撑目标26、27、28、29、30和31的结构25。在目标阵列上的目标26-31的数量和在目标阵列上的目标26-31的布置可以变化而不偏离本发明的概念和范围。虽然图3所示的第一实施例示出了三个目标，但增加在跟踪***32中的目标阵列3的数量增加了***准确度以及从在目标阵列上的目标总数中的尽可能多的目标到摄像机阵列的视线的概率。
目标26-31唯一地布置在目标阵列3上，使得在相邻目标26-31之间的距离总是唯一的。相邻目标26-31的距离的这个唯一编码允许每个目标26-31被唯一地识别。在目标阵列3的优选实施例中，目标26–31以实质上垂直模式来布置。每个目标可以被分配唯一的上/下比率，该上/下比率是到它上面的目标的距离除以到它下面的目标的距离，例如在图7中，目标28具有上/下比率＝d2/d1。对于每个目标26-31的上/下比率唯一地识别每个目标26-31。除此之外，每个目标阵列3、4或5还通过使目标26-31不同地间隔开而与其他目标阵列不同。这允许目标阵列3、4和5容易彼此区分。
参考图7，在目标阵列3的优选实施例中，结构25由搁在地面37上的三条腿34、35和36所支撑的实质上垂直的管33组成。在目标阵列3的优选实施例中，结构25由涂有高反射性白色的碳纤维增强塑料制成以最小化热变形。
在目标阵列3的优选实施例中，目标26至31是超亮彩色LED。在摄像机6的优选实施例中，摄像机6装配有滤波器38，其使目标26-31的颜色通过并拒绝其他颜色。在目标26至31的优选实施例中，每个目标31装配有组合透镜、反射器和屏蔽物39，其投射不影响相邻目标阵列3的结构25的均匀形状的光场。
图8示出了位于障碍物40附近的摄像机阵列1。图8示出了摄像机2具有被障碍物40阻挡的最低视线41和最高视线42。因为最低视线41被障碍物40阻挡，所以目标26对摄像机2是不可见的。在图6中，在障碍物40上方的目标27对摄像机2是可见的。目标30和31在最高视线42之上，并且对摄像机2是不可见的。目标27、28和29在障碍物43的线的上方且在最高视线42的下方，且因此是可见的。上/下比率d2/d1唯一地识别目标28和因而目标阵列3的所有其他可见目标27-29。假定至少三个连续的目标26-31对摄像机2是可见的，即使完整的目标阵列3对摄像机2是不可见的，目标也可以通过它们的相对定位和上/下比率来唯一地被识别。
图9示出了数据处理流水线。在图9所示的优选实施例中，有20个摄像机，其是“摄像机01”6、“摄像机02”7、未示出的“摄像机03”到“摄像机19”以及“摄像机20”44。每个摄像机具有将通过描述对于“摄像机01”6的摄像机数据处理流水线45来说明的相似的数据处理流水线。“摄像机01”6由高速数据总线20连接到摄像机FPGA分析模块19。FPGA摄像机分析模块19包含编程门阵列，其目的是在第一步骤47中识别图5所示的目标26至31。在第二步骤48中，通过考虑与周围像素处于正确关系中的具有正确值的像素以及在前一张照片中识别的目标来识别目标26-31的目标26-31的图像(如果存在的话)。因此，像素噪声和虚假目标可以被拒绝。然后通过使用工业标准机器视觉门阵列方法来计算目标的中心的目标像素坐标。
“摄像机01”6以前使用标准机器视觉技术被校准。这些遵循摄像机拍摄目标的图片的过程。像素位置从在3D中已知的焦点(focus point)映射到A和B射线角。焦点取决于摄像机的焦点(focus)和还有像素位置；也就是说，来自透镜的射线可以是偏斜的，并且不是所有射线都起源于同一焦点。摄像机校准的目的是对每个像素确定针对每个物距的焦距(focus distance)、3D焦点坐标以及与焦点坐标的A和B射线角。在第一实例中，校准表由对于每个单独像素的数据组成。在第二实例中，数据集可以被线性化，使得线性(或其他确定性函数拟合)最佳拟合近似被应用于在适当地间隔开的像素之间的数据。例如，透镜失真特性使得校准数据的变化可以被认为在小范围(比如(十)个像素)内是线性的。这将校准数据集的大小从比如2000×1000像素阵列减小到比如200×100的校准数据集(校准数据中的100倍减小)。此外，这简化了校准过程，因为不是确定对于每个像素的A、B射线角和焦点数据，而是可以使用校准板，其提供被成像到像素上并通过子像素分辨率技术从而被成像到子像素坐标p、q的X、Y目标。每个校准板目标被成像到子像素分辨率，相应的焦距d数据被存储。
对于每个摄像机
Figure BDA0002392314300000231
Figure BDA0002392314300000241
然后，所测量的数据用于以期望的校准间隔(例如，十个像素)构建校准表。这些技术是已知的和标准的。通过将校准板移动已知的量，已知的过程通过在不同的物体(校准板)距离D处重复而扩展。然后，校准板的多个定位允许针对每个校准间隔确定A和B射线角校准数据和焦点坐标。这构建了多维查找表，其对于校准像素p、q和物体距离D具有校准数据(A、B射线角以及x、y、z焦点坐标)。
导出的
校准数据
Figure BDA0002392314300000242
该技术进一步扩展，使得校准板由多个摄像机成像。它可以进一步扩展，使得校准板是围绕摄像机阵列的一系列板。可选地，摄像机阵列可以安装到转盘，转盘可以准确地移动过一个角度，从而提供不同的摄像机来观看校准板。可选地，摄像机阵列可以安装在倾斜转盘上，该倾斜转盘可以准确地旋转和倾斜以提供不同的摄像机来观看校准板。校准过程被自动化以收集所需的数据。
然后在第三步骤49中应用摄像机误差校正，导致由目标航向角和目标仰角以及还有目标航向角的变化率和目标仰角的变化率组成的数据51。数据51在数据总线23上传输到6DOF定位和速度FPGA模块18。每个FPGA分析模块19、52、53和十七个其它模块(未示出)连接到数据总线50，并将目标航向和仰角数据51传递到6DOF定位和速度分析FPGA模块18。当IC(集成电路)技术进步以及FPGA和ASIC技术提高时，将所示的各种FPGA模块组合成更少的模块或也许甚至一个模块是也许可能的。使用在2017年时的技术状态，优选实施例使用对于每个FPGA摄像机分析模块46的FPGA以及对于6DOF定位和速度FPGA模块18的FPGA。
6DOF定位和速度FPGA模块18使用众所周知的导航和统计算法来组合多个目标航向角、仰角和速度数据以计算对于摄像机阵列1的单组6DOF定位和速度数据55，其由内部数据链路56传输到数据链路模块57，该数据链路模块57格式化数据并将数据传输到外部数据链路58。
在优选实施例中，数据链路58是Ethercat现场总线。在其他实施例中，数据链路58可以是工业现场总线，例如Modbus、RS232、Profibus、Sercos、Powerlink、RT以太网、UDP以太网或在非实时应用中的TCPIP以太网。在另一个实施例中，数据链路58可以是以任何类型的编码器格式的多个模拟编码器输出，例如正交、BiSS、Hiperface、Endat或模拟解析器输出。在不太优选的实施例中，数据链路58可以是多个模拟信号，例如4-20mA电流回路或+-10V类似物。
数据链路58将6DOF跟踪***32连接到控制和记录***60。
在一些实例中，摄像机阵列1尽可能紧凑是最方便的。在其他实例中，它可能由于原因(例如摄像机阵列1的视线)而必须展开。在一些实例中，摄像机阵列分布在物体各处可能是有利的。图10示出了在任意物体62各处的分布式摄像机阵列61。十个摄像机63-72分布在物体62各处。每个摄像机都具有直接连接的摄像机分析模块，其为了清楚起见而没有针对摄像机63和摄像机65-72示出，但针对直接连接到摄像机分析模块73的摄像机64示出。摄像机分析模块73包括现场总线连接74。现场总线连接74由第一电缆75连接到现场总线网络77，并由第二电缆76连接到现场总线网络78，现场总线网络78包括其他摄像机63和65至72以及控制***78。每个摄像机63至72通过它的相应摄像机分析模块将目标像素坐标和像素速度作为数字数据传输到现场总线网络77。在分布式摄像机阵列61的优选实施例中，现场总线网络77是Ethercat网络，以及控制***78是在工业PC上的Twincat主设备。控制***78包括软件模块以组合摄像机数据并计算6DOF定位和速度。
图11示出了先前在图2和图15至图18中示出的摄像机阵列1的电子器件的结构的优选实施例。每个摄像机6具有表面安装到第一PCB 80的CMOS或CCD IC 79。第一摄像机PCB80包括FPGA摄像机分析模块18。每个摄像机PCB 80通过边缘连接器81安装到插座82，插座82表面安装到背板PCB 83。每个边缘连接器插座82具有将它连接到6DOF定位和速度模块18的轨道84，6DOF定位和速度模块18然后连接到现场总线连接器85，现场总线连接器85又连接到外部数据链路58。
图12示出了将摄像机阵列1的电子器件组装成CNC机器加工的坯段(machinedbillet)6061-T6铝的下壳体86和上壳体87的第一实施例的横截面。背板PCB 83被螺丝固定到多个支座(standoff)88，支座88可以与下壳体86一起整体地用机器加工。每个摄像机PCB80被螺丝固定到摄像机安装凸台90，其可以与下壳体86一起整体用机器加工。透镜91安装在孔92中，并用O形环93密封。上壳体87机械地紧固(未示出)到下壳体86，并用O形环94密封。
图13示出了将摄像机阵列的电子器件组装到下壳体86中的第二实施例的横截面，下壳体86也将透镜91安装在用O形环93密封的孔92中。盖96用螺钉95紧固到下壳体86，并由O形环97密封。背板PCB 83由螺钉98安装到与下壳体86整体地用机器加工的支座88。
图14示出了具有第一水平目标阵列99和第二水平目标阵列100的可选实施例，第一水平目标阵列99和第二水平目标阵列100定位成垂直于彼此并与工作包络101的两个边界隔开。在该实施例中，摄像机阵列102具有最少的多个摄像机，在这种情况下是第一摄像机103和第二摄像机104。第一摄像机103具有视线105、106，以及第二摄像机104具有视线107、108。第一摄像机103必须保持在第一水平目标阵列99上的至少三个目标的视觉，以及第二摄像机104必须保持在第二水平目标阵列100上的至少三个目标的视觉，用于使实施例101能够计算它的定位和定向。这限定该实施例的工作包络101。该实施例的优点在于需要比在摄像机阵列1的其他实施例中的更少的摄像机103、104。该实施例的缺点在于工作包络101在面积上减小，并且摄像机阵列102的定向必须仅在小范围内变化，使得目标阵列99、100在相应的摄像机103、104的视界内。
图15示出了跟踪***110的实施例，其中三个单个目标111、112、113围绕工作区域114放置。相邻于工作区域114设置三轴激光***115。摄像机阵列1支持激光***目标116，例如SMR(球形支座反射器)。激光***115跟踪激光***目标116的3D定位。没有定向数据是从三轴激光***115可得到的，因为它仅测量激光***目标116的定位。摄像机阵列1用于测量定向。在设置期间，激光***115可能测量目标111、112和113的准确定位。可选地，一旦摄像机阵列1移动到三个不同的定位(未示出)，目标111、112、113的精确定位就可以通过已知的测绘或导航计算来确定。跟踪***110的这个实施例具有优点：它可以比跟踪***32的实施例更准确地测量定位，但有缺点：它增加了昂贵的激光***115，并且需要更多的设置工作来设置激光***115。目标111、112和113比目标阵列3、4、5、99、100更简单。
图16示出了跟踪***117的实施例，其中三个单个目标111、112、113围绕工作区域114放置。为了设置，摄像机阵列1顺序地被定位在设置装配架(set up jig)121上的三个精确已知的定位和定向118、119和120上。每个设置定位118、119和120可以设置有未示出的编码换能器，以与6DOF定位和速度FPGA模块18通信在设置装配架121上的摄像机阵列的当前定位118、119或120。设置装配架121在已知定位和定向118、119和120处的设置期间对目标111、112和113的所进行的三角测量提供已知的线性标度。通过已知的测绘或导航计算，可以确定目标111、112、113的3D定位。然后，可以移除设置装配架121，并且6DOF跟踪***117然后可以确定摄像机阵列1相对于固定目标111、112、113的定位和定向。实施例117的优点在于只需要简单的目标111、112、113以及不需要激光***115(见图15)。缺点在于必须设置设置装配架121，并且摄像机阵列1必须移动到三个已知定位118、119、120。应当注意，摄像机阵列1可以手动地被移动，或者可以由未示出的电动平台或机器人移动。
现在参考图21，示出了包括安装到物体502(例如机械臂)的摄像机阵列1的跟踪***500。在该例子中，摄像机阵列1的摄像机经由目标510、520、530确定物体502的定位和定向，目标510、520、530是在环境中的固定参考点。目标(在这种情况下是屋顶、栅栏和路灯的一部分)将由***的处理设备选择作为用于由***使用的适合的目标。目标将在环境的初始图像捕获中被成像，且然后合适的机器学习或人工智能算法将用于识别图像中的物体，并且例如根据预定的目标规则来将某些物体选择为适合于用作目标。这种目标规则可以包括例如不使用临时物体作为可能在环境中或者完全在环境外移动的目标。例如，物品(例如汽车和割草机或动物，如鸟或狗(或人))不应用作目标，而静态物体(如屋顶、窗户或建筑物的其他结构部件)将是合适的。因此，该***将能够执行图像处理以辨别什么物体在图像中，且然后选择合适的物体用于用作目标(例如，其可辨别的部分，例如拐角)。
然后，***500将在环境中的机器人的初始校准期间生成环境的地图，以将计算机生成的目标定位在环境中。当物体穿过环境移动时，摄像机阵列针对在确定物体的定位和定向时使用的参考点对所选择的目标中的一些成像。这种***是有利的，因为它不需要目标由用户在环境中手动地定位，并且不需要任何特殊类型的目标设计，因为目标已经存在于环境中，其中物体(例如机器人)正在操作。
现在参考图22，现在将描述跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的方法。
在该例子中，在步骤600处，该方法包括将至少一个摄像机安装到物体，使得当物***于它的定位和/或定向将被确定的操作定位上时，多个目标中的至少一些由至少一个摄像机可见。
在步骤610处，该方法包括可选地将目标定位在环境中，例如当用户手动地放置目标时，例如目标阵列和诸如此类。可选地，该***能够使用人工智能或其他类型的图像识别算法来推导出它自己的预先存在于环境中的目标。
在步骤620处，该方法包括在一个或更多个电子处理设备中确定指示目标的相对空间定位的目标定位数据。包括目标的相对空间定位的该数据可以通过编程接口(例如键盘)被手动地输入到处理设备，或者一旦目标被放置就可以作为由测绘设备(例如用于测绘环境(例如建筑工地)的全站仪测量的数据被提供。可选地，可以通过创建环境的笛卡尔地图来确定目标定位数据，计算机选择的目标(例如在环境中的固定地标或参考点)形成地图的一部分，并且它们的定位相对于分配到地图的环境坐标系被确定。
在步骤630处，该方法包括在一个或更多个电子处理设备中从至少一个摄像机接收指示图像的图像数据，所述图像包括目标中的至少一些。在步骤640处，图像数据被处理以识别图像中的一个或更多个目标，并在步骤650处确定对应于图像中的一个或更多个目标的定位的像素阵列坐标。
最后，在步骤660处，经处理的图像数据用于通过三角测量来确定物体的定位和/或定向。
因此，将认识到，在至少一个例子中，上述跟踪***提供实现起来更廉价的对已知跟踪***的有用备选方案，因为它提供对更常见的基于激光***的测量***的基于摄像机的备选方案。该***优选地使用对环境中的多个充分间隔开的目标成像的摄像机阵列，以确保三角测量问题总是处于良好条件，使得位置可以被确定到高准确度。
在整个本说明书和接下来的权利要求中，除非上下文另有要求，否则词“comprise(包括)”以及变形例如“comprises(包括)”或“comprising(包括)”将被理解为暗示所规定的整体或整体组或步骤的包括但不是任何其他整体或整体组的排除。
本领域中的技术人员将认识到，多种变形和修改将变得明显。对本领域中的技术人员变得明显的所有这样的变形和修改应当被认为落在本发明在被描述之前广泛地出现的精神和范围内。

Claims (47)

1.一种用于跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的跟踪***，所述跟踪***包括：
a)至少一个摄像机，其安装到所述物体；
b)多个间隔开的目标，所述目标中的至少一些目标由所述至少一个摄像机可见；以及
c)一个或更多个电子处理设备，其被配置为：
i)确定指示所述目标的相对空间定位的目标定位数据；
ii)从所述至少一个摄像机接收指示图像的图像数据，所述图像包括所述目标中的至少一些目标；
iii)处理所述图像数据以：
(1)识别所述图像中的一个或更多个目标；
(2)确定对应于所述图像中的所述一个或更多个目标的定位的像素阵列坐标；以及
iv)使用经处理的图像数据通过三角测量来确定所述物体的所述定位和定向。
2.根据权利要求1所述的***，其中，所述***包括可附接到所述物体的主体，所述主体具有包括多个间隔开的摄像机的摄像机阵列，每个摄像机具有视场，所述视场具有中心轴，相邻的间隔开的摄像机的中心轴发散地间隔开预定的固定角度。
3.根据权利要求2所述的***，其中，相邻摄像机的所述视场至少部分地重叠，使得至少一些摄像机能够每个观看一个或更多个公共目标。
4.根据权利要求2或权利要求3所述的***，其中，所述多个摄像机径向地间隔开，且它们的中心轴位于公共平面中。
5.根据权利要求4所述的***，其中，在所述摄像机阵列中的摄像机的数量选自：2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19和20。
6.根据权利要求2或权利要求3所述的***，其中，所述主体是球形的，并且所述摄像机阵列包括围绕球形主体布置的多个摄像机，且它们的中心轴间隔开预定角度。
7.根据权利要求2到6中的任一项所述的***，其中，目标定义下列项中的至少一个：
a)单独点目标；以及
b)目标阵列，其包括多个点目标。
8.根据权利要求7所述的***，其中，所述多个间隔开的目标是下列项中的至少一个：
a)用户生成的；以及
b)计算机生成的。
9.根据权利要求8所述的***，其中，用户生成的目标是由所述用户在预定位置处在所述环境中手动地设置的目标。
10.根据权利要求9所述的***，其中，所述多个间隔开的目标包括预定配置的多个目标阵列，所述目标阵列中的每个目标阵列具有彼此间隔开预定距离的至少三个目标。
11.根据权利要求10所述的***，其中，一目标阵列相比于任何其他目标阵列具有目标的唯一的间隔开的配置。
12.根据权利要求10或权利要求11所述的***，其中，目标阵列包括下列项中的至少一个：
a)竖直桅杆，所述至少三个目标在间隔开且共线的布置中设置在所述竖直桅杆上；
b)具有竖直构件和水平构件的十字架，每个构件支撑设置在间隔开且共线的布置中的多个目标。
13.根据权利要求12所述的***，其中，根据对于每个桅杆或十字架的唯一预定的目标间距，所述目标彼此间隔开地布置在每个桅杆或十字架上。
14.根据权利要求9到13中的任一项所述的***，其中，所述多个间隔开的目标包括手动地可定位在预定间隔开的定位上的至少两个目标阵列，当所述物***于它的定位和定向将被确定的操作定位上时所述至少两个目标阵列由所述摄像机阵列可见。
15.根据权利要求9或权利要求10所述的***，其中，所述多个间隔开的目标布置在选自下列项中的一个或两个的配置中：
a)沿着直线间隔开；以及
b)在两条相交的线上间隔开。
16.根据权利要求15所述的***，其中，所述目标的行或每一行水平地被设置。
17.根据前述权利要求中的任一项所述的***，其中，所述目标是灯，所述灯是时间同步的以每隔规定间隔开启和关闭，从而允许对目标成像的摄像机识别被成像的所述目标。
18.根据权利要求10到17中的任一项所述的***，其中，所述主体包括由测绘仪器可见的测绘目标以确定所述主体相对于所述测绘仪器的定位。
19.根据权利要求18所述的***，其中，所述测绘仪器选自例如全站仪的经纬仪或激光***之一。
20.根据权利要求18或权利要求19所述的***，其中，所述摄像机阵列被用于确定所述主体的定向。
21.根据权利要求8所述的***，其中，所述至少一个摄像机对所述环境成像，并且所述一个或更多个电子处理设备还被配置成：
a)从所述至少一个摄像机接收所述图像数据；以及
b)分析所述图像数据以：
i)使用图像识别算法来识别若干个潜在目标；
ii)至少部分地基于一组目标规则来选择所述若干个潜在目标中的多个潜在目标用于由所述跟踪***使用；以及
iii)确定在所述环境中的所选择目标的定位和定向。
22.根据权利要求21所述的***，其中，所述目标是环境中的固定参考点。
23.根据权利要求21或权利要求22所述的***，其中，所述一个或更多个电子处理设备创建包括所述所选择目标的所述环境的地图。
24.根据权利要求21到23中的任一项所述的***，其中，所述地图是在所述环境中的所述物体的初始设置期间创建的。
25.根据权利要求21到24中的任一项所述的***，其中，用户能够进行下列操作中的至少一个：
a)基于由所述一个或更多个电子处理设备识别的若干个潜在目标来选择所述目标；以及
b)置换、确认或删除由所述一个或更多个电子处理设备选择的目标。
26.根据权利要求21到23中的任一项所述的***，其中，当所述物体移动并且所述至少一个摄像机对所述环境成像时，所述一个或更多个电子处理设备被配置成分析图像数据以识别所述所选择目标中的至少一些目标，用于在定位和/或定向确定中使用。
27.根据权利要求1到21中的任一项所述的***，其中，所述***包括在所述环境中的已知位置处的至少一个初始参考目标，并且其中所述一个或更多个电子处理设备被配置成：
a)通过对所述至少一个初始参考目标成像来确定所述物体的定位和/或定向；以及
b)使用所述物体的所确定的定位和/或定向来确定在所述环境中的未知位置处的一个或更多个随机目标的定位和/或定向。
28.根据权利要求27所述的***，其中，在预定数量的随机目标由所述一个或更多个电子处理设备定位在所述环境中之后，所述初始参考目标被移除。
29.根据权利要求28所述的***，其中，当所述物体在所述环境中移动时，所述***建立新的目标。
30.根据前述权利要求中的任一项所述的***，其中，所述图像中的目标定位由分析像素目标饱和度的所述一个或更多个电子处理设备确定，以确定对于所述目标的中心的像素阵列坐标。
31.根据权利要求7到16中的任一项所述的***，其中，所述目标使用颜色来区分在目标阵列中的单独目标。
32.根据前述权利要求中的任一项所述的***，其中，对经处理的图像数据执行三角测量以至少确定在目标和摄像机之间的距离。
33.根据权利要求32所述的***，其中，对应于目标的定位的所述像素阵列坐标被确定为子像素分辨率。
34.根据权利要求32或权利要求33所述的***，其中，对应于所述图像中的所述目标的所述定位的所述像素阵列坐标指示表示目标航向角和仰角的角度数据。
35.根据权利要求33所述的***，其中，先前存储的图像由所述一个或更多个电子处理设备分析，以确定所述目标航向角和目标仰角的变化率，以用于在确定所述物体的速度时使用。
36.根据权利要求33或权利要求34所述的***，其中，所述***还包括存储在所述一个或更多个电子处理设备的存储器中的校准数据的查找表，所述校准数据包括与摄像机聚焦数据相关的像素定位值和范围，使得观察到的目标像素阵列坐标具有被应用的摄像机聚焦数据，以从而在确定到所述目标的距离时应用范围校正。
37.根据权利要求1所述的***，其中，所述***包括摄像机阵列，所述摄像机阵列包括在分布式布置中安装在所述物体各处的两个或更多个摄像机。
38.根据前述权利要求中的任一项所述的***，其中，所述至少一个摄像机是具有下列项之一的数字摄像机：
a)电荷耦合设备(CCD)图像传感器；以及
b)互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器。
39.根据权利要求38所述的***，其中，所述摄像机或每个摄像机连接到专用图像处理器，用于处理来自所述摄像机的所述图像数据。
40.根据权利要求39所述的***，其中，所述图像处理器是下列项之一：
a)现场可编程门阵列(FPGA)；
b)专用集成电路(ASIC)；
c)微处理器；以及
d)微控制器。
41.根据权利要求39或权利要求40所述的***，其中，每个摄像机的所述图像处理器通过数据总线向专用定位和速度处理器发送数据，所述专用定位和速度处理器确定所述物体的定位、定向和速度。
42.根据权利要求41所述的***，其中，所述定位和速度处理器是下列项之一：
a)现场可编程门阵列(FPGA)；
b)专用集成电路(ASIC)；
c)微处理器；以及
d)微控制器。
43.根据权利要求42所述的***，其中，所述定位和速度处理器通过现场总线链路向控制和记录***输出数据。
44.根据前述权利要求中的任一项所述的***，其中，所述***包括观看至少两个目标的至少两个摄像机，使得三角测量处于良好条件以增加定位准确度。
45.根据前述权利要求中的任一项所述的***，其中，所述***包括摄像机和目标的阵列，使得当所述物体的定位和定向改变时，所述三角测量保持良好条件。
46.一种跟踪在环境中的物体的定位和/或定向的方法，所述方法包括：
a)将至少一个摄像机安装到所述物体，使得当所述物***于它的定位和/或定向将被确定的操作定位上时，多个目标中的至少一些目标由所述至少一个摄像机可见；以及
b)所述方法还包括在一个或更多个电子处理设备中：
i)确定指示所述目标的相对空间定位的目标定位数据；
ii)从所述至少一个摄像机接收指示图像的图像数据，所述图像包括所述目标中的至少一些目标；以及
iii)处理所述图像数据以：
(1)识别所述图像中的一个或更多个目标；
(2)确定对应于所述图像中的所述一个或更多个目标的定位的像素阵列坐标；以及
iv)使用经处理的图像数据通过三角测量来确定所述物体的定位和/或定向。
47.根据权利要求46所述的方法，其中，所述方法包括将摄像机阵列安装到所述物体，所述摄像机阵列包括是下列情况中的至少一种情况的至少两个摄像机：
a)容纳在附接到所述物体的主体中；以及
b)分布在所述物体各处。
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