CN115823970A - 一种视觉弹丸轨迹生成*** - Google Patents

一种视觉弹丸轨迹生成*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种视觉弹丸轨迹生成***,包括多个并排分布的双目视觉采集器(101),且双目视觉采集器(101)排布方向与弹丸飞行方向一致;所述双目视觉采集器(101)连接有移动显控终端(102)。所述移动显控终端对各个双目视觉采集器所采集的目标三维点云进行滤波、配准、剖分后得到各分片点云数据生成的局部三角网格,然后将所有分片对应的局部三角网格拼接成一整张三角网格,然后选择各个双目视觉采集器所生成的目标三维点云中距离当前组边最近的边界点进行连接,从而获得弹丸飞行的轨迹以及速度。本发明具有能够测量并生成高速弹丸轨迹的特点。

Description

一种视觉弹丸轨迹生成***
技术领域
本发明涉及一种弹丸轨迹测量领域,特别是一种视觉弹丸轨迹生成***。
背景技术
在对弹丸着靶的测试中,传统的接触式测量方法已逐渐被非接触式测量方法所替代,天幕靶因其具备操作简便、容易标定、可以测试各种材质和各种口径弹丸的特点,因而日益受到出领域的重视。然而,现有的天幕靶、光幕靶等***,只能进行弹丸着靶测试,无法测量高速弹丸的轨迹。因此,现有的技术存在着无法测量高速弹丸轨迹的问题。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种视觉弹丸轨迹生成***。本发明具有能够测量并生成高速弹丸轨迹的特点。
本发明的技术方案:一种视觉弹丸轨迹生成***,包括多个并排分布的双目视觉采集器,且双目视觉采集器排布方向与弹丸飞行方向一致;所述双目视觉采集器连接有移动显控终端。
前述的一种视觉弹丸轨迹生成***中,所述双目视觉采集器包括两个单视觉采集子单元。
前述的一种视觉弹丸轨迹生成***中,相邻视觉采集器的间距L与测量弹丸的出射点高度h以及视觉采集器的视场角α、视觉采集器的倾斜角度Φ相关,相邻视觉采集器的间距L的计算公式为:
Figure BDA0004016758990000021
前述的一种视觉弹丸轨迹生成***中,所述移动显控终端对各个双目视觉采集器所采集的目标三维点云进行滤波、配准、剖分后得到各分片点云数据生成的局部三角网格,然后将所有分片对应的局部三角网格拼接成一整张三角网格,然后选择各个双目视觉采集器所生成的目标三维点云中距离当前组边最近的边界点进行连接,从而获得弹丸飞行的轨迹以及速度。
前述的一种视觉弹丸轨迹生成***中,移动显控终端对各个双目视觉采集器所采集到的目标三维点云的具体处理过程为:
(1)点云数据的滤波
目标三维点云数据的滤波采用各向异性光顺滤波算法对目标三维点云依次沿着法向量方向移动进行调整,得到滤波后的点云数据;
(2)点云数据的配准
先对滤波后的点云数据进行初始配准,使得两片点云大致重合,然后采用ICP算法实现点云的精细配准,得到配准后的点云数据;
(3)配准后点云数据的网格剖分
采用基于映射法的Delaunay三角剖分算法实现网格剖分,将各分片点云数据生成局部三角网格;
(4)网格拼接
将所有分片对应的局部三角网格拼接成一整张三角网格,使其接近最优的Delaunay网格,即对分片后局部三角网格的边界进行遍历,然后选择其它组内距离当前组边最近的边界点进行连接。
前述的一种视觉弹丸轨迹生成***中,步骤(3)中,基于映射法的Delaunay三角剖分算法实现网格剖分的具体过程为:首先将三维散乱点云数据映射于拟合平面区域,接着对映射后的二维数据进行Delaunay三角化,之后将三角网格化后的点云数据连接方式返回三维空间。
与现有技术相比,本发明由多个并排分布的双目视觉采集器构成高帧频双目视觉阵列***,可以完美的捕捉弹丸的轨迹以及瞬时速度;并通过移动显控终端对采集到的每一个点的三维空间坐标进行拼接,从而可以生成弹丸在飞行过程中的空间轨迹以及任意采集点的弹丸的速度。
综上所述,本发明具有能够测量并生成高速弹丸轨迹的特点。
另外,配准后点云数据的网格剖分采用基于映射法的Delaunay三角剖分算法,可以大大降低三维Delaunay三角化的计算时间,提高了整体效率。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
附图中的标记为:101-双目视觉采集器,102-移动显控终端。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明,但并不作为对本发明限制的依据。
实施例。一种视觉弹丸轨迹生成***,构成如图1所示,包括多个并排分布的双目视觉采集器101,且双目视觉采集器101排布方向与弹丸飞行方向一致;所述双目视觉采集器101连接有移动显控终端102。
所述双目视觉采集器101包括两个单视觉采集子单元。
所述101为双目视觉采集器,包含两个单视觉采集子单元,每个子***都可以独立采集图像数据;所述双目视觉采集器可以测量目标的三维轮廓以及空间相对位置;所述双目视觉采集器为超高速视觉采集***,能确保子弹在双目视觉采集器的视场里高速飞行时,子弹目标轮廓被双目视觉采集器准确采集,无拖影。所述双目视觉采集器为高帧频视觉采集***,以确保子弹在双目视觉采集器的视场里高速飞行时,子弹目标被捕捉到。
所述移动显控终端可以收集双目视觉采集器构成的阵列的目标三维信息采集数据。
相邻视觉采集器的间距L与测量弹丸的出射点高度h以及视觉采集器的视场角α、视觉采集器的倾斜角度Φ相关,相邻视觉采集器的间距L的计算公式为:
Figure BDA0004016758990000051
所述移动显控终端对各个双目视觉采集器所采集的目标三维点云进行滤波、配准、剖分后得到各分片点云数据生成的局部三角网格,然后将所有分片对应的局部三角网格拼接成一整张三角网格,然后选择各个双目视觉采集器所生成的目标三维点云中距离当前组边最近的边界点进行连接,从而获得弹丸飞行的轨迹以及速度。
移动显控终端对各个双目视觉采集器所采集到的目标三维点云的具体处理过程为:
(1)点云数据的滤波
目标三维点云数据的滤波采用各向异性光顺滤波算法对目标三维点云依次沿着法向量方向移动进行调整,得到滤波后的点云数据;
(2)点云数据的配准
先对滤波后的点云数据进行初始配准,使得两片点云大致重合,然后采用ICP算法实现点云的精细配准,得到配准后的点云数据;
(3)配准后点云数据的网格剖分
采用基于映射法的Delaunay三角剖分算法实现网格剖分,将各分片点云数据生成局部三角网格;
(4)网格拼接
将所有分片对应的局部三角网格拼接成一整张三角网格,使其接近最优的Delaunay网格,即对分片后局部三角网格的边界进行遍历,然后选择其它组内距离当前组边最近的边界点进行连接。
步骤(3)中,基于映射法的Delaunay三角剖分算法实现网格剖分的具体过程为:首先将三维散乱点云数据映射于拟合平面区域,接着对映射后的二维数据进行Delaunay三角化,之后将三角网格化后的点云数据连接方式返回三维空间。
本申请的测试原理为:采用超高速高帧频双目视觉器采集弹丸的相对空间坐标,根据采集到的相邻点的空间坐标以及采集***刷新时间周期,可以得到弹丸的瞬时速度。将采集到的每一个点的空间坐标、速度以及双目视觉子单元的空间坐标上传至移动显控终端。
每一个双目视觉子单元沿着弹道的方向倾斜放置,以提高单个子***可测试弹道路径,然后在弹道的路径上排布多个双目视觉子单元,保证弹丸在飞行过程中始终有双目视觉子***对其进行测量。通过移动显控终端对采集到的每一个点的三维空间坐标进行拼接,从而可以得到弹丸在飞行过程中的空间轨迹以及任意采集点的弹丸的速度。

Claims (6)

1.一种视觉弹丸轨迹生成***,其特征在于:包括多个并排分布的双目视觉采集器(101),且双目视觉采集器(101)排布方向与弹丸飞行方向一致;所述双目视觉采集器(101)连接有移动显控终端(102)。
2.根据权利要求1所述的一种视觉弹丸轨迹生成***,其特征在于:所述双目视觉采集器(101)包括两个单视觉采集子单元。
3.根据权利要求1所述的一种视觉弹丸轨迹生成***,其特征在于:相邻视觉采集器的间距L与测量弹丸的出射点高度h以及视觉采集器的视场角α、视觉采集器的倾斜角度Φ相关,相邻视觉采集器的间距L的计算公式为:
Figure FDA0004016758980000011
4.根据权利要求1所述的一种视觉弹丸轨迹生成***,其特征在于:所述移动显控终端对各个双目视觉采集器所采集的目标三维点云进行滤波、配准、剖分后得到各分片点云数据生成的局部三角网格,然后将所有分片对应的局部三角网格拼接成一整张三角网格,然后选择各个双目视觉采集器所生成的目标三维点云中距离当前组边最近的边界点进行连接,从而获得弹丸飞行的轨迹以及速度。
5.根据权利要求4所述的一种视觉弹丸轨迹生成***,其特征在于:移动显控终端对各个双目视觉采集器所采集到的目标三维点云的具体处理过程为:
(1)点云数据的滤波
目标三维点云数据的滤波采用各向异性光顺滤波算法对目标三维点云依次沿着法向量方向移动进行调整,得到滤波后的点云数据;
(2)点云数据的配准
先对滤波后的点云数据进行初始配准,使得两片点云大致重合,然后采用ICP算法实现点云的精细配准,得到配准后的点云数据;
(3)配准后点云数据的网格剖分
采用基于映射法的Delaunay三角剖分算法实现网格剖分,将各分片点云数据生成局部三角网格;
(4)网格拼接
将所有分片对应的局部三角网格拼接成一整张三角网格,使其接近最优的Delaunay网格,即对分片后局部三角网格的边界进行遍历,然后选择其它组内距离当前组边最近的边界点进行连接。
6.根据权利要求5所述的一种视觉弹丸轨迹生成***,其特征在于:步骤(3)中,基于映射法的Delaunay三角剖分算法实现网格剖分的具体过程为:首先将三维散乱点云数据映射于拟合平面区域,接着对映射后的二维数据进行Delaunay三角化,之后将三角网格化后的点云数据连接方式返回三维空间。
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