CN1851399A - 使用目标图案感知二维绝对位置的*** - Google Patents
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Abstract
一种用于感知二维绝对位置的***,其包括具有二维目标图案的目标。传感器捕获目标图案的第一子集的图像。控制器生成代表来自图像的多行像素值之和的第一图像向量和代表来自图像的多列像素值之和的第二图像向量。该控制器被配置为基于第一和第二图像向量、以及代表目标图案的多个目标向量,来确定第一子集相对于目标图案的原点的绝对二维位置。
Description
技术领域
本发明涉及使用目标图案感知二维绝对位置的***。
背景技术
在很多应用中,需要精确测量物体的位置。例如,很多制造工艺需要精确定位运动台架(moving stage)。用于确定运动物体的位置的若干技术已被开发出。下面将论述这些技术中的一些。
在某些现有技术的光学鼠标设备中,由鼠标垫的表面不规则性构成的随机二维图案被数码相机持续捕获到连续的N×N像素阵列中。存储器深度至少比当前阵列大1。九个二维相关性(例如在下述每个方向上一个步骤:左、右、上、下、两对角线的方向以及“不变”)被计算。通过观察这九个相关性的最大值,可以确定鼠标行进的方向。利用相关性值的插值,可以将行进长度估计到一个传感器像素的一小部分。该用于确定位置的方法是递增的,并且非绝对的,并且帧之间的行进通常不能超过一个像素,否则可能会导致误差。
在某些其他现有技术的应用中,使用特定目标来取代随机目标。例如,某些一维递增编码器使用一维正弦曲线的两个正交的光栅来产生两个连续的图像灰度。对灰度的已知强度曲线的校准使得能够插值到小于一个周期,并且可能由两个正交信号形成的适当行进方向上的周期计数能够确定粗略位置和精细位置。该方法在工业中非常常用,它也是如同鼠标一样递增测量的技术,也受到相同的限制。为了将一维编码器技术用于二维应用,一般需要繁重的机械处理。
在某些其他现有技术的应用中,为了对二维绝对位置编码,减少对整个目标的所有N×N图案执行二维相关性的需求,使用了位置标签代码。该代码被周期性地交织到随机或周期性的精细灰度背景中。一个或多个(还未知的)位置代码被首先识别出,并从图像中提取出,并且其内容随后被解密。然后,更精确地找到该代码在图像中的位置,并且通过推导,建立图像位置。
通过观察相关性函数的类似形状,若干现有技术的方法通过观察相关性函数的类似形状在离散相关性之间插值。目标图案的交叉相关降低了该方法的准确性,并且必须被仔细控制。
用于确定位置的现有***(例如上述那些***)通常并不非常有效,它们需要相对较大的存储器,并且在这些***中的某些***中使用的目标很复杂而难以得出和使用。
发明内容
本发明的一种形式提供了一种用于感知二维绝对位置的***。该***包括具有二维目标图案的目标。传感器捕获目标图案的第一子集的图像。控制器生成代表来自该图像的多行像素值之和的第一图像向量、以及代表来自该图像的多列像素值之和的第二图像向量。控制器被配置为基于第一和第二图像向量以及代表目标图案的多个目标向量,来确定第一子集相对于目标图案原点的绝对二维位置。
附图说明
图1的简化图示出了根据本发明一个实施例的一种***,该***用于找到台架相对于6个自由度的“家”位置。
图2的简化图示出了根据本发明一个实施例的传感器。
图3示出了根据本发明一个实施例的55×55像素3灰度(三进制的)目标。
图4A示出了根据本发明一个实施例的711×711像素3灰度(三进制的)目标。
图4B示出了根据本发明一个实施例如图4A所示目标的圆圈部分的放大视图。
图5示出了根据本发明一个实施例的55×55像素2灰度(二进制的)目标。
图6的框图根据本发明一个实施例示出了如图1所示的位置数据生成器的主要组件。
图7的示意图根据本发明一个实施例示出了在图6中以方框形式示出的风偏方向(windage)的粗略主***的主要组件。
图8的示意图根据本发明一个实施例示出了在图6中以方框形式示出的风偏方向的粗略次***的主要组件。
图9的示意图根据本发明一个实施例示出了在图6中以方框形式示出的仰角方向(elevation)的粗略主***的主要组件。
图10的示意图根据本发明一个实施例示出了在图6中以方框形式示出的仰角方向的粗略次***的主要组件。
图11根据本发明一个实施例示出了仰角方向的粗略选择符的图。
图12根据本发明一个实施例示出了风偏方向的粗略选择符的图。
图13的框图示出了根据本发明一个实施例的SUM和NUM参数生成器。
图14的流程图根据本发明一个实施例示出了用于确定小数像素(fractional pixel)位置的方法。
图15根据本发明一个实施例示出了使用如图14所示的方法来确定示例性风偏方向向量的小数像素位置。
具体实施方式
在以下详细描述中将参考构成说明书一部分的附图,在附图中以举例说明的方式示出了可以在其中实施本发明的特定实施例。将会理解,在不脱离本发明的范围的情况下,可以利用其它实施例,并可以对结构或逻辑进行修改。因此,以下详细描述不应被理解为限制性的,并且本发明的范围将由所附权利要求书限定。
本发明的一种形式提供了用于基于在物体上形成的二进制或三进制目标的数字图像,来确定该物体的绝对二维定位或位置的方法和装置。在一个实施例中,传感器捕获目标的一部分的图像,并以在二维上小于像素的分辨率来确定该图像在该目标内的位置。在本发明的一种形式中,位置确定是通过使用块回归(block regression)技术来实现的。在一个实施例中,先执行第一过程以进行粗略位置确定(例如在一个像素内),然后执行第二过程以进行精细位置确定(例如在一个像素的一部分内)。在一个实施例中,第二过程是块回归的过程,该过程通过在数学上从一组冗余的数据和方程中确定出最适合的解答而将绝对位置确定向下到一个像素的一部分。
I.***
图1的简化图示出了根据本发明一个实施例的***100,该***用于找到物体108的绝对二维定位或位置。在所示实施例中,物体108是制造工艺中的可运动台架,该制造工艺以很高的精确度寻找该运动台架相对于6个自由度的“家”位置。物体108在这里还被称为台架108。本领域普通技术人员将会理解,本发明的实施例可应用于需要感知绝对二维位置的其它类型的***和工艺。
***100包括位置数据生成器(也被称为控制器)101和传感器102。台架108包括位于台架108的一个拐角上的目标平面或目标表面104。目标平面104的面积被放大以简化目标平面104的图示。目标平面104是由第一轴V0(仰角方向)和第二轴W0(风偏方向)以二维方式限定的,其中第二轴垂直于第一轴。目标图案106被形成在目标平面104上。目标图案106的各种实施例如图3到5所示,随后将参考这些附图对其进行更详细的描述。
在根据一个实施例的操作中,传感器102照亮并捕获目标106的多个部分的图像。在本发明的一种形式中,所捕获的图像被从传感器102输出到位置数据生成器101。位置数据生成器101处理已捕获的目标106的图像,并基于捕获的图像来生成绝对二维目标位置数据。目标位置数据代表目标106的该成像部分在风偏方向上和仰角方向上相对于目标106的原点的绝对位置。在本发明的一种形式中,位置数据生成器101随后基于二维目标位置数据确定目标平面区域的二维绝对横向位置。
在另一实施例中,可以使用附加的传感器102和目标106来测量三个目标表面位置的二维横向位置,从而产生三组风偏方向和仰角方向数据,总共产生6个数字。对这6个数字的线性处理确定台架108在6个自由度上的位置(即沿着三个垂直轴(X轴、Y轴和Z轴)的平移),以及围绕这三个垂直轴的旋转(滚转(Roll)、仰俯(Pitch)和偏航(Yaw))。
在本发明的另一实施例中,单个目标106被置于台架108的例如底面上,并且被***100用于识别台架108的二维绝对位置。
图2的简化图示出了根据本发明一个实施例的传感器102。在所示实施例中,传感器102包括光源202、图像传感器芯片204和光学器件206。在一个实施例中,光源202是发光二极管(LED)。在另一实施例中,传感器102不包括光源202。在本发明的一种形式中,图像传感器芯片204是互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器。在一个实施例中,光学器件206包括一个或多个光学透镜。在本发明的一种形式中,光源202输出照亮目标106的光208。来自目标106的反射光210被光学器件206导向到图像传感器芯片204上。基于接收到的光,图像传感器芯片204生成代表目标106的一部分的数字图像,并将该数字图像提供到位置数据生成器101,以确定目标106(以及相应地确定台架108)相对于传感器102或相对于某个其它参考点的当前位置。
II.目标
图3示出了根据本发明一个实施例的55×55像素3灰度(三进制的)目标106A。目标106A代表图1所示目标106的第一实施例。在所示实施例中,目标106A具有三个灰度级别,它们在这里被称为白色、灰色和黑色。二维目标106A包括多个垂直白线条302、多个垂直黑线条304、多个水平白线条306和多个水平黑线条308。线条302、304、306和308延伸穿过整个目标106A,并且是在同样延伸穿过整个目标106A的灰色背景310(由点画阴影所代表)上形成的。在所示实施例中,线条302和304与线条306和308垂直。为了辅助包括插值的数字编码处理,在本发明的一种形式中,平行的黑线条和白线条永远不会相邻。在一个实施例中,目标106A中位于线条交叉点处的像素如下指定:(1)位于黑-灰交叉点处的像素为黑色;(2)位于白-灰交叉点处的像素为白色;而(3)位于黑-白交叉点处的像素为灰色。
目标106A在图3中被图示在栅格上,该栅格的水平轴(W0)代表修正或水平方向,而垂直轴(V0)代表仰角或垂直方向。轴W0和V0开始于位于目标106A的左上角的原点处,并且正交地向外伸展。在所示实施例中,目标106A在W0和V0维度上都是关于目标106A的中心对称的,并且在这两个维度上的线条设计是相同的,这允许将公共的编码算法用于这两个维度。如图3所示的正交直线条的设计图案允许对两个维度进行分离且独立的一维位置处理。
在一个实施例中,线条的空间分离在数学上被合成,以使任何13个连续像素上的一维序列都不重复。因此,目标106A的任意13×13像素(或更大)图像都是维一的。相反,给定任意13×13像素(或更大)图像,该图像在目标106A中的位置可以从直线条的图案中唯一确定。由传感器102(图1)捕获的示例性16×16图像312如图3所示。由于图像312大于13×13像素,因此图像312在目标106A中的位置可以从线条的图案中确定。图像312的像素在垂直方向上和在水平方向上与目标106A的像素对齐。图像312的左上角像素位于该栅格的第4行和第35列。因此,根据一个实施例,图像312相对于目标106A的原点的位置被指定为(4,35)。图像312的像素可以在垂直方向上或在水平方向上偏离目标106A的像素,例如从如图3所示的位置向左或向右移动一个像素的一部分,或者向上或向下移动一个像素的一部分。在此情况下,图像312的位置的指定将包括一个小数值(例如4.35、35.60)。
目标106A的中心包括三个垂直列316A,这三个垂直列在栅格上被标注为“ccc”。列316A在名义上是灰-黑-灰,除了在与水平白色或黑色线条的交叉点的位置上之外。列316A的右方紧邻5列316B,这5列在栅格上被标注为“22222”。列316B在名义上是白-灰-黑-灰-灰(从中心向外数)。列316B被定义为“2周期”,并且包括一个白-灰-黑列的前导,后面跟随两个灰色列。跟随在前导后面的灰色列的数目用来命名周期(即跟随在前导后面的2个灰色列构成2周期)。在列316B的右方紧邻两组的8列316C和316D,它们在栅格上都被标注为“55555555”。列316C和316D在名义上都是白-灰-黑-灰-灰-灰-灰-灰(从中心向外数)。列316C和316D都被定义为“5周期”,并且都包括一个白-灰-黑列的前导,后面跟随着5个灰色列。在列316D的右方紧邻5列316E,它在栅格上被标注为“22222”。列316E在名义上是白-灰-黑-灰-灰(从中心向外数)。列316E被定义为“2周期”,并包括一个白-灰-黑列的前导,后面跟随两个灰色列。
因此,使用上述表示法,目标106A具有周期序列2,5,5,2。由于线条图案是关于目标106A的中心对称的,并且两个维度共享相同的图案,所以目标106A的所有55列和55行由该周期序列完全指定。因此,在整个55×55目标106A中的所有像素都由该简明的表示法2,5,5,2来完全指定。
图3还示出了仰角方向向量(V)314和风偏方向向量(W)318,它们都对应于图像312。向量314和318被用于确定图像312的位置,下面将参考图6更详细描述。
图4A示出了根据本发明一个实施例的711×711像素3灰度(三进制的)目标106B。目标106B代表图1所示目标106的第二实施例。在所示实施例中,目标106B是图3所示目标106A的扩展版本,其中目标106B的55×55像素中心部分与目标106A相同。因此,目标106A代表目标106B的中心部分的放大显示。由于目标106B的较高分辨率以及在纸面上显示该目标106B的空间有限,因此该目标的水平和垂直线条的完整图案在图4A中未示出。相反,目标106B的圆圈部分的放大视图在图4B中示出,并且下面将描述线条的完整图案。
在本发明的一种形式中,与目标106A相似,目标106B也只具有三个灰度级别,它们在这里被称为白色、灰色和黑色。二维目标106B包括垂直的白色线条和黑色线条,以及水平的白色线条和黑色线条。垂直和水平的线条延伸穿过整个目标106B,并被形成在同样延伸穿过整个目标106B的灰色背景(在图4B中以点画阴影示出)上。
目标106B具有比目标106A更长的周期序列。在根据图3所示的上述简明表示法中,根据一个实施例的目标106B由以下周期序列完全指定:2,5,5,2,2,5,4,3,2,5,3,4,2,4,4,4,2,3,5,4,2,2,4,5,3,2,3,4,5,2,3,3,4,3,5,2,4,3,4,4,3,3,3,5,3,3,2,2,2,3,2,4,2,5,2,5。
注意,目标106B的序列开始于2,5,5,2,这是较小的55×55目标106A的序列。这确认较小目标106A实际上与较大711×711目标106B的中心部分相同。
为了确保唯一性,2-、2-、4-或5-周期都是在没有任意3个连续周期重复的情况下安排顺序的。换句话说,虽然在目标106B的周期序列中存在三个连续的2和三个连续的3,但是只存在三个连续2的一个实例和三个连续3的一个实例。类似地,目标106B的周期序列中的三个连续数字的所有其它序列也只出现一次。一些较大序列,例如5,5,5或者5,5,4或者5,5,3及其排列被从目标106B的周期序列中排除。不同的开始值(除2,5,5之外)和不同的排序标准生成其他有效的序列,并产生不同的目标设计。如果6周期或更长的周期被包括进来,则可能出现长得多的序列(例如大得多的目标106)。
在所示实施例中,目标106B的任意23×23像素(或更大)图像都是唯一的。相反,给定任意一个23×23像素(或更大)图像,该图像在目标106B中的位置可以从线条图案中唯一确定。在实践中,噪声微扰可能会消除掉不同序列之间的差异。任何用于增大类似序列之间的差异的措施都将放宽误差容限,并提高***的鲁棒性。在一个实施例中,通过对于多个明智选择的周期,交换(即翻转)前导内的黑色和白色元素来增大类似序列之间的差异。在一个实施例中,翻转是以关于目标中心对称的方式而成对完成的,从而保持目标的整体对称性。例如,“3周期”序列白-灰-黑-灰-灰-灰在翻转之后变为黑-灰-白-灰-灰-灰。在根据一个实施例的整个目标106B中存在24个翻转周期的目标106B用以下周期序列来指定(其中以粗体和下划线示出经翻转的周期):
2,5,5,2,
2,5,
4,3,2,
5,3,4,2,4,
4,4,2,3,5,
4,2,
2,4,5,3,2,3,
4,5,
2,3,3,4,3,5,2,4,3,4,4,3,3,
3,5,3,3,
2,2,2,3,2,4,2,
5,2,5。
图5示出了根据本发明一个实施例的55×55像素2灰度(二进制的)目标106C。目标106C代表图1所示目标106的第三实施例。目标106C本质上是图3所示三进制灰度目标106A的二进制灰度版本,其中图3中的灰色背景区域310被具有2像素间距的黑色和白色像素的棋盘式设计所取代。在白色线条和黑色线条的每个交叉点处,交叉点处的像素被定义被白色。
3灰度级别目标106A和106B倾向于提供比2灰度级别目标106C更好的性能。如果黑色和白色像素的棋盘式设计的间距被设定为1个像素而非2个像素,则可以提高目标106C的性能。
在一个实施例中,目标106A-106C是完全确定性的。分析和仿真已经表明,例如711×711目标106B中的任意23×23图像都是绝对唯一的。因此,在本发明的一种形式中,在目标106A-106C中不使用嵌入的位置代码来标注位置。比最小图像(例如32×32像素)更大的图像提供了用于回归算法(以下将描述)的冗余数据,从而能以“最佳适应”的方式有效地进行操作。
在本发明的一种形式中,目标106A-106C是通过以下方式来构造的:在玻璃基板上分别沉积半反射和高度反射的铬以形成灰素像素和白色像素。在玻璃基板上形成有抗反射涂层以形成黑色像素。这三种反射值仅需要是名义上不同而相对一致的。在一个实施例中,不使用精确的量化关系(例如正弦曲线轮廓)。对于透射性目标,在极端细密纹理薄膜上的数字印刷对某些应用来说证明是便利而经济的。
III.位置数据生成器
图6的框图示出了根据本发明一个实施例在图1中示出的位置数据生成器101的主要组件。位置数据生成器101包括用于风偏方向的粗略主***602、用于风偏方向的粗略次***604、用于仰角方向的粗略主***606、用于仰角方向的粗略次***608、粗略位置数据生成器610、精细位置数据生成器612、修正和仰角方向向量生成器614、存储器616、移位寄存器618和计数器620。在本发明的一种形式中,位置数据生成器101首先使用两个独立的一维的回归过程来确定由传感器102捕获的图像的粗略位置,然后再执行第二回归过程来确定捕获的图像的精细位置。
在以下描述中,将假设传感器102正在捕获55×55像素目标106A(图3)的图像,例如图3所示的图像312。图像312的像素被极好地示为与目标106A的像素对齐。在实践中,图像312的像素通常在两个维度上都会从最佳对齐偏移。偏移量可以由精细位置数据生成器612来准确确定,下面将参考图13到15描述。
A.粗略位置
图像312的粗略定位的目标是要在一个像素的程度上,在风偏方向(Lw)和仰角方向(Lv)上识别目标106A的坐标。为了说明粗略定位过程,将假设目标106A的像素具有以下强度:黑色像素的光强度为0;灰色像素的光强度为0.5;而白色像素的光强度为1。在实践中,每个像素的光强度可能彼此不同,即使在来自相同目标的同种类型的像素内也是如此,并且灰色的强度很少恰好是一半。但是,回归算法中的冗余使像素内变化和灰色偏置的影响最小化。但是为了使说明清晰,强度被理想化为0、0.5和1。
在粗略定位过程期间,向量生成器614接收图像312,并生成零均值风偏方向向量601A(Wz)和零均值仰角方向向量601F(Vz),它们两个都对应于图像312。现在将更详细地描述根据一个实施例的这些零均值向量601A和601F的生成。
向量生成器614将图像312的全部16列求和,以形成16元素的风偏方向向量318(W),如图3所示。如图3所示,图像312的第一列包括14个白色像素和2个灰色像素。因此,风偏方向向量318(W)中的第一元素将是“15”(即14×1+2×0.5=15)。向量生成器614对于16列中的每一列执行该求和,从而得到16元素的风偏方向向量318(W),该向量由以下方程I给出:
方程I
W=(15,8,1,8,8,8,8,8,15,8,1,8,8,8,8,8)
其中:W=风偏方向向量318
向量生成器614还将图像312的全部16行求和,以形成16元素的仰角方向向量314(V),如图3所示。图3示出了图像312的第一行包括2个白色像素、12个灰色像素和2个黑色像素。因此,仰角方向向量314(V)中的第一元素将是“8”(即2×1+12×0.5+2×0=8)。向量生成器614对16行中的每一行求和,从而得到16元素的仰角方向向量314(V),该向量由以下方程II给出:
方程II
V=(8,15,8,8,8,8,8,1,8,15,8,8,8,8,8,1)
其中:V=仰角方向向量314
向量生成器614将风偏方向向量318(W)(或等同地V)的全部16个元素求和,并将其和除以16以形成如以下方程III所示的整体向量平均(Vavg)(注意,在二进制表示法中,除以16仅仅是4位移位)。
方程III
Vavg=(15+8+1+8+8+8+8+8+15+8+1+8+8+8+8+8)/16=8
向量生成器614从W和V的所有元素中减去该向量平均(Vavg)以形成零均值向量601A和601F(Wz和Vz),分别如以下方程IV和V所示:
方程IV
Wz=(7,0,-7,0,0,0,0,0,7,0,-7,0,0,0,0,0)
其中:Wz=零均值风偏方向向量601A
方程V
Vz=(0,7,0,0,0,0,0,-7,0,7,0,0,0,0,0,-7)
其中:Vz=零均值仰角方向向量601F
零均值向量601A和601F(Wz和Vz)代表原始16×16像素图像312的回归精炼版本,并且被用于定位两个目标图像坐标Lw和Lv。在一个实施例中,图像312的原始图像元素具有8位精度,而上述求和添加了2位精度。零均值风偏方向向量601A(Wz)被向量生成器614输出到用于风偏方向的粗略主***602以及用于风偏方向的粗略次***604。零均值仰角方向向量601F(Vz)被向量生成器614输出到用于仰角方向的粗略主***606和用于仰角方向的粗略次***608。风偏方向向量318(W)和仰角方向向量314(V)被向量生成器614输出到精细位置数据生成器612。图6中的某些元件之间的连接未被示出,以简化位置数据生成器101的图示。
在本发明的一种形式中,基于目标106A的特性而确定了多个序列或向量,这些序列或向量被存储在存储器616中。在一个实施例中,这些序列包括第一主序列601B(M1)、第二主序列601C(M2)、第一次序列601D(demi1)和第二次序列601E(demi2)。在本发明的一种形式中,不同图像312的零均值向量601A和601F(Wz和Vz)可能依赖于该图像312在目标106A中的位置而有所不同,而序列601B、601C、601D和601E是预先计算的常数序列或向量,其被存储在存储器616中,并且不会随图像312而变化。如图6所示,序列601B、601C、601D和601E被从存储器616输出到移位寄存器618中。被计数器620所寻址的移位寄存器618将这四个序列601B、601C、601D和601E同步移位到***602、604、606和608中的一个适当的***中。主序列601B和601C(M1和M2)被移位到用于风偏方向的粗略主***602和用于仰角方向的粗略主***606中,而次序列601D和601E(demi1和demi2)被移位到用于风偏方向的粗略次***604和用于仰角方向的粗略次***608中。序列601B、601C、601D和601E的值的确定下面将更详细描述。
如上参考图3所述,目标106A具有2,5,5,2周期序列。在用符号完整表示时,2,5,5,2周期序列表示为55元素的三进制序列M3,如以下方程VI(其中添加了空格以增强可读性)所示:
方程VI
M3=(0,0,-1,0,1,0,0,0,0,0,-1,0,1,0,0,0,0,0,-1,0,1,0,0,-1,0,1,0,-1,0,1,0,-1,0,0,1,0,-1,0,0,0,0,0,1,0,-1,0,0,0,0,0,1,0,-1,0,0)
序列demi3是通过(代数上)将M3的两个连续元素相加在一起而构建的,如以下方程VII所示:
方程VII
demi3(i)=M3(i)+M3(i+1)其中i-27≤i≤+26
demi3(27)被定义为1
注意,所生成的序列demi3也是三进制的。所生成的序列demi3由以下方程VIII给出:
方程VIII
demi3=(0,-1,-1,1,1,0,0,0,0,-1,-1,1,1,0,0,0,0,-1,-1,1,1,0,-1,-1,1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,0,1,1,-1,-1,0,0,0,0,1,1,-1,-1,0,0,0,0,1,1,-1,-1,0,1)
三进制逻辑在工业中不常见。向更常见的二进制逻辑的转换有助于利用更容易获得的数字二进制逻辑电路的实现方式。用于转换的逻辑方程如以下表I所示:
表I
三进制的M3 二进制的M2 M1
-1 1 1
0 0 0
1 0 1
不关心 1 0
使用表I中给出的转换,在方程VI中定义的三进制序列M3可以被转换为两个二进制序列601B和601C(M1和M2),分别如以下方程IX和X所示:
方程IX
M1=(0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0)
方程X
M2=(0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0)
在方程VIII中定义的三进制序列demi3可以以相同方式被转换为两个二进制序列601D和601E(demi1和demi2),分别如以下方程XI和XII所示:
方程XI
demi1=(0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1)
方程XII
demi2=(0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0)
在一个实施例中,这四个固定序列601B(M1)、601C(M2)、601D(demi1)和601E(demi2)与向量601A(Wz)和601F(Vz)一起被用于在修正(水平的)和仰角(垂直的)方向上粗略定位(例如在1个像素内)图像312。由于在一个实施例中,目标图案在任意维度上都是相同的,因此可以对两个维度使用公共的算法。在本发明的一种形式中,硬件需求不多,并且可以并行执行以下参考图7到10将描述的四个操作。
次序列601D和601E在定位位于两个相邻目标像素之间一半附近的图像312时是最好的。次序列601D和601E还有助于在每个维度上确定主向量601B和601C中包围图像312的两个正确的连续16元素子集,而不仅仅是主向量中最近的一个子集。
如图6所示,用于风偏方向的粗略主***602生成多个主风偏方向选择符值603A(SMW(j)),其中“j”是用于标识各个的选择符值的索引,并且将选择符值603A输出到粗略位置数据生成器610。用于风偏方向的粗略次***604生成多个次风偏方向选择符值603B(SDW(j)),并将选择符值603B输出到粗略位置数据生成器610。用于仰角方向的粗略主***606生成多个主仰角方向选择符值603C(SMV(j)),并将选择符值603C输出到粗略位置数据生成器610。用于仰角方向的粗略次***608生成多个次仰角方向选择符值603D(SDV(j)),并将选择符值603D输出到粗略位置数据生成器610。由***602、604、606和608分别执行的选择符值603A、603B、603C和603D的生成将在下面参考图7到图10来更详细的描述。
图7是根据本发明一个实施例示出了在图6中以方框形式示出的用于风偏方向的粗略主***602的主要组件的示意图。用于风偏方向的粗略主***602有效地定位在水平方向上未严重偏离水平目标栅格的图像。如图7所示,用于风偏方向的粗略主***602包括一个加法器702、一行加法器704、一行加法器706、一行OR门708、一行AND门710、一行延迟(D)元件712、一行XNOR门714和一行延迟元件716。
零均值风偏方向向量601A(Wz)的1 6个元素在图7中被示为Wz(16)、Wz(15)、…、Wz(1)。在一个实施例中,向量601A的每个元素被以4个最低有效位填充,这4个最低有效位等于其最高有效位。序列601B和601C(M1和M2)的最初16位被同时移位到***602中,这致使***602生成第一主风偏方向选择符603A(SMW(1))。对于所有39(即55-16)个滞后(lag),序列601B和601C(M1和M2)继续分别移位通过流水线型延迟元件712。
通过使用一行AND门710,序列601B(M1)只激活向量601A(Wz)中的合适元素以用于累积。通过使用一行XNOR门714,序列601C(M2)确定累积的极性。将会意识到,仅仅对向量601A(Wz)的一个元素中的所有位求反不会改变2的补数的符号,因为在最低有效位少1。但是,如上所述那样用一些最低有效位填充这些元素会使该差错最小化。
注意,在序列601B(M1)中不存在相邻的“1”(参见方程IX)。因此,在所示实施例中,第一级求和是利用简单的OR函数实现的,如一行OR门708所示。级联的4级求和(由一行OR门708和三行加法器706、704和702代表)最终产生主风偏方向选择符603A(SMW(j))的39个值,其中每个滞后j对应于一个值。
主风偏方向选择符值603A(SMW(j))被用于风偏方向的粗略主***602输出到粗略位置数据生成器610(图6)。主风偏方向选择符值603A的运行最大值(SMW(jMW))被粗略位置数据生成器610所跟踪和记录,当出现最大值时的值jMW也被一道跟踪和记录。
图8是根据本发明一个实施例示出了在图6中以方框形式示出的用于风偏方向的粗略次***604的主要组件的示意图。用于风偏方向的粗略次***604有效地定位在水平目标栅格之间的一半附近的图像。如图8所示,用于风偏方向的粗略次***604包括一个加法器802、一行加法器804、一行加法器806、一行加法器808、一行AND门810、一行延迟(D)元件812、一行XNOR门814和一行延迟元件816。
用于风偏方向的粗略次***604以与上述参考图7所述的用于风偏方向的粗略主***602相同的方式进行操作,但是不像***602那样使用主序列601B和601C(M1和M2),而是***604使用两个次序列601D和601E(demi1和demi2)来实现零均值风偏方向向量601A(Wz)中的正确元素的求和并控制求和符号。与第一主序列601B(M1)不同,第一次序列601D(demi1)的两个相邻值可能都是非零的(参见方程XI)。因此,第一求和级被示为一行加法器808,而不是如图7所示的一行OR门708。
以与上述参考图7所述相同的方式,利用每个滞后移位生成新的次风偏方向选择符值603B(SDW(j)),从而产生次风偏方向选择符603B(SDW(j))的全部39个值,其中每个滞后j对应于一个值。次风偏方向选择符值603B(SDW(j))被用于风偏方向的粗略次***604输出到粗略位置数据生成器610(图6)。次风偏方向选择符值603B(SDW(jDW))的运行最大值被粗略位置数据生成器610所跟踪和记录,当出现最大值时的值jDW也被一道跟踪和记录。
图9是示出根据本发明一个实施例,在图6中以方框形式示出的用于仰角方向的粗略主***606的主要组件的示意图。用于仰角方向的粗略主***606有效地定位在垂直方向上未严重偏离垂直目标栅格的图像。如图9所示,用于仰角方向的粗略主***606包括一个加法器902、一行加法器904、一行加法器906、一行OR门908、一行AND门910、一行延迟(D)元件912、一行XNOR门914和一行延迟元件916。
用于仰角方向的粗略主***606以与图7所示的用于风偏方向的粗略主***602相同的方式被配置,但是用于仰角方向的粗略主***606工作在零均值仰角方向向量601F(Vz)上,而不是如用于风偏方向的粗略主***602一样工作在零均值风偏方向向量601A(Wz)上。
利用每次滞后移位生成新的主仰角方向选择符值603C(SMV(j)),从而产生主仰角方向选择符603C(SMV(j))的全部39个值,其中每个滞后j对应于一个值。主仰角方向选择符值603C(SMV(j))被用于仰角方向的粗略主***606输出到粗略位置数据生成器610(图6)。主仰角方向选择符值603C(SMV(jDW))的运行最大值被粗略位置数据生成器610所跟踪和记录,当出现最大值时的值jMV也被一道跟踪和记录。
图10是根据本发明一个实施例示出了在图6中以方框形式示出的用于仰角方向的粗略次***608的主要组件的示意图。用于仰角方向的粗略次***608有效地定位在垂直目标栅格之间的一半附近的图像。如图10所示,用于仰角方向的粗略次***608包括一个加法器1002、一行加法器1004、一行加法器1006、一行加法器1008、一行AND门1010、一行延迟(D)元件1012、一行XNOR门1014和一行延迟元件1016。
用于仰角方向的粗略次***608以与图8所示用于风偏方向的粗略次***604相同的方式被配置,但是用于仰角方向的粗略次***608工作在零均值仰角方向向量601F(Vz)上,而不是如用于风偏方向的粗略次***604那样工作在零均值风偏方向向量601A(Wz)上。
利用每次滞后移位生成新的次仰角方向选择符值603D(SDV(j)),从而产生次仰角方向选择符603D(SDV(j))的全部39个值,其中每个滞后j对应于一个值。次仰角方向选择符值603D(SDV(j))被用于仰角方向的粗略次***608输出到粗略位置数据生成器610(图6)。次仰角方向选择符值603D(SDV(jDV))的运行最大值被粗略位置数据生成器610所跟踪和记录,当出现最大值时的值jDV也被一道跟踪和记录。
在一个实施例中,粗略定位处理是通过使用非零均值的风偏方向和仰角方向向量来实现的。在此过程中,与各自的向量整体平均Vavg(方程III)和每个滞后中的子集代码的和之间的乘积相等的项被从选择值中减去。该乘积是在M1和M2(或demi1和demi2)向量移位通过所有滞后时由动态受控于M1和M2(或demi1和demi2)向量的将风偏方向(或仰角方向)的值Vavg累加起来的累加器产生的。
在一个实施例中,分别如图7到10所示的四个***602、604、606和608同时工作,以生成选择符值603A、603B、603C和603D。在***602、604、606和608已经分别生成所有选择符值603A、603B、603C和603D之后,粗略位置数据生成器610将已经识别出最大选择符值603A(SMW(jMW))、最大选择符值603B(SDW(jDW))、最大选择符值603C(SMV(jMV))和最大选择符值603D(SDV(jDV))。在本发明的一种形式中,粗略位置数据生成器610基于最大选择符值603A(SMW(jMW))与最大选择符值603B(SDW(jDW))×0.7071的比较来确定粗略风偏方向的位置,并基于最大选择符值603C(SMV(jMV))与最大选择符值603D(SDV(jDV))×0.7071的比较来确定粗略仰角方向的位置。
除了最大风偏方向选择符值603A(SMW(jMW))和603B(SDW(jDW))之外,还另外存在一位信息Qw,该一位信息在完成粗略风偏方向位置确定的过程中被使用。在一个实施例中,粗略位置数据生成器610将最大风偏方向选择符值603B(SDW(jMW))与该最大值之前的一个风偏方向选择符值603B(即SDW(jMW-1))相比较。如果SDW(jMW)大于SDW(jMW-1),粗略位置数据生成器610则向变量Qw分配值“0”。如果SDW(jMW)小于SDW(jMW-1),粗略位置数据生成器610则向变量Qw分配值“-1”。
最终的粗略风偏方向位置Lw是由粗略位置数据生成器610按以下方式建立的:(1)如果最大SDW(jDW)/大于最大SMW(jMW),则jDW<LW<jDW+1;(2)如果最大SMW(jMW)大于SDW(jDW)/,则jMW+Qw<LW<jMW+Qw+1。
除了最大仰角方向选择符值603C(SMV(jMV))和603D(SDV(jDV))之外,还另外存在一位信息QV,该一位信息在完成粗略仰角方向位置确定的过程中被使用。在一个实施例中,粗略位置数据生成器610将最大仰角方向选择符值603D(SDV(jMV))与该最大值之前的一个仰角方向选择符值603D(即SDV(jMV-1))相比较。如果SDV(jMV)大于SDV(jMV-1),粗略位置数据生成器610则向变量QV分配值“0”。如果SDV(jMV)小于SDV(jMV-1),粗略位置数据生成器610则向变量QV分配值“-1”。
最终的粗略仰角方向位置LV是由粗略位置数据生成器610按以下方式建立的:(1)如果最大SDV(jDV)/大于最大SMV(jMV),则jDV<LV<jDV+1;(2)如果最大SMV(jMV)大于最大SDV(jDV)/,则jMV+QV<LV<jMV+QV+1。
注意,在分别与主选择符SMW(jMW)和SMV(jMV)比较之前,次选择符SDW(jDW)和SDV(jDV)被乘以因子“1/”。这样做的原因是次选择符代表两个正交向量的相加,因此次选择符是主选择符的倍。
使用上述粗略定位过程,粗略风偏方向LW和粗略仰角方向LV都是在一个像素的程度上被粗略位置数据生成器610所定位的。坐标LW和LV在一个像素的程度上提供了目标106A中的图像部分相对于目标106A的原点的绝对粗略位置的下限。在本发明的一种形式中,精细位置数据生成器612还将位置向下细化到小数像素的精度。由生成器612确定的被称为λW和λV的小数像素被分别添加到LW和LV,以在两个维度上生成精细的绝对位置。
对于图1所示样本图像312的粗略定位过程如图11和12所示。图11根据本发明一个实施例示出了图像312的用于仰角方向的粗略选择符603C和603D(SMV(j)和SDV(j))的图。图11中的纵轴代表选择符的值,而横轴代表滞后号j。曲线1102是对于所有40个滞后j,主仰角方向选择符值603C(SMV(j))的曲线。曲线1104是对于所有40个滞后j,次仰角方向选择符值603D(SDV(j))除以的曲线。出现在图11所示曲线中的最大值是第四滞后的主仰角方向选择符SMV(4),它由标号1106所标识。由于图像312一点都没偏离目标栅格,而是与目标栅格对齐,因此次仰角方向选择符603D(SDV(j))对位置确定没有影响,并且粗略仰角方向LV等于“4”。
图12根据本发明一个实施例示出了用于风偏方向的粗略选择符603A和603B(SMW(j)和SDW(j))的图。图12中的纵轴代表选择符的值,而横轴代表滞后号j。曲线1202是对于所有40个滞后j,主风偏方向选择符值603A(SMW(j))的曲线。曲线1204是对于所有40个滞后j,次风偏方向选择符值603B(SDW(j))除以的曲线。
出现在图12所示曲线中的最大值是第35滞后的主风偏方向选择符SMV(35),它由标号1206所标识。由于图像312一点都没偏离目标栅格,而是与目标栅格对齐,因此次风偏方向选择符603B(SDW(j))对位置确定没有影响,并且粗略风偏方向LW等于“35”。因此,图像312位于绝对位置(4,35)。
B.精细位置
下面将根据本发明一个实施例描述由精细位置数据生成器612(图6)执行的精细位置确定过程。由于在一个实施例中对风偏方向和仰角方向使用相同的过程,因此只描述精细风偏方向的确定。在上述粗略位置确定之后,图像位置被包围在M3(方程VI)的两个连续的相互重叠的16元素向量之间,从而得到总共17(三进制的)个元素。M3的这17个被选出的元素对应于M1(方程IX)和M2(方程X)中的两个17元素的二进制向量。M1和M2的这些被选子集分别被标注为MS1和MS2,其中“S”代表“被选的”。用于风偏方向的被选子集是MS1W和MS2W,而用于仰角方向的被选子集是MS1V和MS2V。在本发明的一种形式中,粗略位置数据生成器610确定MS1W 611A(图6)、MS2W 611B、MS1V611C、MS2V 611D,并将这四个向量输出到精细位置数据生成器612。如图6所示,精细位置数据生成器612还接收风偏方向向量318(W)和仰角方向向量314(V)。
一般而言,被捕获的图像312通常不会恰好沿着如图3所示的目标像素线条。在这种情况下,图像312在风偏方向纬度上的位置可以被进一步细化为一个目标像素的一部分613A(λW) (即0≤λW<1),以及在仰角方向纬度上被细化为一个目标像素的一部分613B(λV)。假设从粗略位置过程中已经确定风偏方向上的位置在第35和第36滞后之间(即,图像312从图3所示的位置向右偏移一个像素中的一部分)。该小数λW可以使用已知的分别对应于第35和第36滞后的被选向量MS1W和MS2W而通过线性回归来估计出。
在一个实施例中,用于确定精细位置的过程在风偏方向纬度上和在仰角方向纬度上是相同的。因此,在以下描述中,被选向量MS1和MS2以及小数像素位置λ都不再使用下标W和下标V。将会理解,以下描述和方程可应用于风偏方向,也可应用于仰角方向。
计算出的风偏方向向量(W)和未知的白色、灰色和黑色像素的传感器记录之间的关系如以下方程XIII所示:
方程XIII:
[w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7,w8,w9,w10,w11,w12,w13,w14,w15,w16]
=(1-λ)·[w,g,b,g,g,g,g,g,w,g,b,g,g,g,g,g]+λ·[g,b,g,g,g,g,g,w,g,b,g,g,g,g,g,w]
其中:w1,w2,…,w16=计算出的风偏方向向量(W)的值;
λ=小数像素位置;
w=未知的白色像素的传感器记录;
g=未知的灰色像素的传感器记录;以及
b=未知的黑色像素的传感器记录。
在一个实施例中,是将零均值风偏方向向量Wz而不是风偏方向向量W用于方程XIII。精细位置回归过程不受均值影响。
方程XIII中定义的关系可以被扩展到带有4个未知数的16个方程。在本发明的一种形式中,由线性回归提供最佳适应的解决方案。本发明的一个实施例使用被称为块回归的线性回归的特殊形式,这种块回归使用很少的计算,并且可以利用高速的数字硬件累加器和计数器来实现大批量的计算。
在块回归过程的一种形式中,通过将同种类型的方程加在一起而将16个方程减少到5个方程。以这种方式使方程相加降低了过程中的复杂性,并且使过程中的数据噪声平均。因此,通过将同种类型的方程相加,可以以下述方程XIV给出的形式来重写方程XIII:
方程XIV
[w8+w16,w1+w9,w2+w10,w3+w11,w4+w5+w6+w7+w12+w13+w14+w15]=(1-λ)·[2g,2w,2g,2b,8g]+λ·[2w,2g,2b,2g,8g]
其中:w1,w2,…,w16=计算出的风偏方向向量(W)的值;
λ=小数像素位置;
w=未知的白色像素的传感器记录;
g=未知的灰色像素的传感器记录;以及
b=未知的黑色像素的传感器记录。
在本发明的一种形式中,方程的求和是由图13所示的电路自动实现的。图13的框图示出了根据本发明一个实施例的SUM和NUM参数生成器1300。在一个实施例中,参数生成器1300是精细位置数据生成器612(图6)的一部分。参数生成器1300包括5个累加器1314、1316、1318、1350和1352;5个计数器1320、1322、1324、1354和1356;3个AND门1328、1330和1332;处于AND门输入端的4个反相器1334、1336、1338和1340;以及2个延迟(D)元件1344和1348。
参数生成器1300的输入包括非零均值风偏方向向量1326(W)以及两个17位的被选二进制目标向量1342和1346(MS1和MS2)。参数生成器1300的输出包括5个总和1302、1304、1306、1358和1360(在这里还分别被称为SUMI、SUMV、SUMII、SUMIII和SUMIV)以及5个数字或“num”1308、1310、1312、1362和1364(在这里还分别被称为NUMII、NUMV、NUMI、NUMIV和NUMIII)。
风偏方向向量1326(W)被移位到5个累加器1314、1316、1318、1350和1352中的每个累加器中。每个被选二进制目标向量1342和1346(MS1和MS2)的17位被同时移位到参数生成器1300中。在任意给定时刻,每个向量1342和1346中的两个连续元素分别被延迟元件1344和1348所分离。在每个时钟周期期间,考虑向量1342和1346(MS1和MS2)中的以下4位:MS1(j)、MS1(j-1)、MS2(j)和MS2(j-1);其中j是用于标识被选二进制目标向量1342和1346(MS1和MS2)中的一位的索引。该索引j的运行长度为16个时钟,从由粗略位置数据生成器610确定的值开始。被考虑的4位的逻辑组合标识出转换类型(例如灰到白、白到灰、灰到黑、黑到灰或灰到灰),并且有选择地使能和禁止5个累加器1314、1316、1318、1350和1352以及5个计数器1320、1322、1324、1354和1356的时钟,以生成总共10个值1302、1304、1306、1358、1360、1308、1310、1312、1362和1364。
AND门1328接收MS1(j)和反相的-MS2(j),并且在AND门1328的输出为高(对应于第一转换类型)时使能累加器1314和计数器1324。AND门1330接收反相的-MS1(j)和反相的-MS1(j-1),并且在AND门1330的输出为高(对应于第五转换类型)时使能累加器1316和计数器1322。AND门1332接收MS1(j-1)和反相的MS2(j-1),并且在AND门1332的输出为高(对应于第二转换类型)时使能累加器1318和计数器1320。累加器1352和计数器1354在MS2(j-1)为高(对应于第四转换类型)时被使能。累加器1350和计数器1356在MS2(j)为高(对应于第三转换类型)时被使能。
以下表II示出了从左到右像素转换的5种可能类型I到V,以及用于转换的相应逻辑使能方程:
表II
类型 转换 逻辑使能方程
I g到w 类型I使能=MS1(j)AND NOT MS2(j)
II w到g 类型II使能=MS1(j-1)AND NOT MS2(j-1)
III g到b 类型III使能=MS2(j)
IV b到g 类型IV使能=MS2(j-1)
V g到g 类型V使能=NOT MS1(j)AND NOT MS1(j-1)
在表II中示出的5种类型的转换分别使能5个计数器1320、1322、1324、1354和1356的时钟,以生成5个数字1308、1310、1312、1362和1364。相同的转换分别使能5个累加器1314、1316、1318、1350和1352的时钟,以累加风偏方向向量1326(W)的元素,从而生成5个总和1302、1304、1306、1358和1360。
零均值风偏方向向量(Wz)也可以被用于生成器1300,以取代风偏方向向量(W)。为了生成用于仰角方向的NUM和SUM参数1308、1310、1312、1362、1364、1302、1304、1306、1358和1360,风偏方向向量1326(W)被仰角方向向量(V)或零均值仰角方向向量(Vz)所取代。以上描述假设55×55像素目标106A(图3)正被使用。对于711×711像素目标106B(图4A),可以使用相同的电路1300,但是运行的索引j跨越穷尽修正向量1326(W)的32个元素的32个值。根据本发明一种形式,参数生成器1300的用于生成5个SUM参数1302、1304、1306、1358和1360以及5个NUM参数1308、1310、1312、1362和1364的操作以下述伪代码示例I的计算机伪代码来代表:
伪代码示例I
For I=1 to 32
If Type(i)=I,SumI=SumI+W(i)
NumI=NumI+1
If Type(i)=II,SumII=SumII+W(i)
NumI=NumI+1
If Type(i)=III,SumIII=SumIII+W(i)
NumIII=NumIII+1
If Type(i)=IV,SumIV=SumIV+W(i)
NumIV=NumIV+1
If Type(i)=V,SumV=SumV+W(i)
NumV=NumV+1
End loop i
在本发明的一种形式中,精细位置数据生成器612从由参数生成器1300生成的5个NUM和5个SUM参数1308、1310、1312、1362、1364、1302、1304、1306、1358和1360中确定小数像素位置λ。图14的流程图根据本发明一个实施例示出了用于确定小数像素位置λ的方法1400。在一个实施例中,精细位置数据生成器612被配置为执行方法1400。
在方法1400中的1401处,通过将同样类型的方程相加,由以上方程XIII定义的16个方程被减少到5个方程(方程XIV)。在本发明的一种形式中,在1401处方程的减少是由图13所示的参数生成器电路1300执行的(即,在一个实施例中,方程通过硬件“分类”而被减少)。
在方法1400中的1402处(该步骤被称为“灰色”步骤),精细位置数据生成器612确定方程XIV中的未知灰度级别g。在一个实施例中,生成器612基于以下方程XV来建立未知灰度级别g:
方程XV
g=SUMV/NUMV
根据一个实施例,方程XV中的除数将是2、3、4、5、6、7或8。
在步骤1404处(该步骤被称为“均衡(even up)”步骤),精细位置数据生成器612使用在1402处确定的灰度级别g的值,将以上方程XIV所定义的5个方程减少到4个方程。在一个实施例中,这4个方程由以下方程XVI到XIX给出:
方程XVI
SUMI=SUMI-g·NUMI
方程XVII
SUMII=SUMII-g·NUMII
方程XVIII
SUMIII=SUMIII-g·NUMIII
方程XIX
SUMIV=SUMIV-g·NUMIV
在1406处(该步骤被称为“匹配”步骤),精细位置数据生成器612使NUMI等于NUMII,并使NUMIII等于NUMIV,如以下伪代码示例II所示:
伪代码示例II
If NUMI>NUMII
SUMII=SUMII·(NUMI/NUMII),
NUMII=NUMII+1,
End if;
If NUMII>NUMI
SUMI=SUMI·(NUMII/NUMI),
NUMI=NUMI+1,
End if;
If NUMIII>NUMIV
SUMIV=SUMIV·(NUMIII/NUMIV),
NUMIV=NUMIV+1,
End if;
If NUMIV>NUMIII
SUMIII=SUMIII·(NUMIV/NUMIII),
NUMIII=NUMIII+1,
End if;
在1408处(该步骤被称为“隔离”步骤),精细位置数据生成器612基于以下方程XX和XXI,清除对应于方程XIV的矩阵中不想要的系数:
方程XX
SUMII=SUMI+SUMII
方程XXI
SUMIV=SUMIII+SUMIV
在1410处(该步骤被称为“λ”步骤),精细位置数据生成器612计算小数像素位置λ,如以下方程XXII所示:
方程XXII
λ=(SUMI-SUMIII)/(SUMII-SUMIV)
在1412处(该步骤被称为“光强度”步骤),精细位置数据生成器612计算方程XIV中其余的未知亮度w和b。这些亮度的确定不是位置插值所必需的,但是可以通过使用现在已知的小数像素位置λ(从方程XXII确定的)和最近更新的数字来确定,如以下方程XXIII和XXIV所示:
方程XXIII
方程XXIV
总之,在本发明的一种形式中,所有捕获的图像312都可以被减小到以下方程XXV(带有10个已知的数字SUMI-SUMV和NUMI-NUMV)和4个未知数(λ、g、w和b)所给出的形式:
方程XXV
[SUMI,SUMII,SUMIII,SUMIV,SUMV]
=(1-λ)·[NUMI·g,NUMII·w,NUMIII·g,NUMIV·b,NUMV·g]
+λ·[NUMI·w,NUMII·g,NUMIII·b,NUMIV·g,NUMV·g]
其中:
SUMI=由参数生成器1300生成的参数1302的值;
SUMII=由参数生成器1300生成的参数1306的值;
SUMIII=由参数生成器1300生成的参数1358的值;
SUMIV=由参数生成器1300生成的参数1360的值;
SUMV=由参数生成器1300生成的参数1304的值;
NUMI=由参数生成器1300生成的参数1312的值;
NUMII=由参数生成器1300生成的参数1308的值;
NUMIII=由参数生成器1300生成的参数1364的值;
NUMIV=由参数生成器1300生成的参数1362的值;
NUMV=由参数生成器1300生成的参数1310的值;
λ=小数像素位置;
w=未知的白色像素的传感器记录;
g=未知的灰色像素的传感器记录;以及
b=未知的黑色像素的传感器记录。
方程XXV可应用于风偏方向维度或仰角方向维度。在矩阵表示法中,对应于方程XXV的方程集合由以下方程XXVI给出:
方程XXVI
在一个实施例中,精细位置数据生成器612执行方法1400,以从方程XXVI定义的5个方程的方程组中解出所有4个未知数。
图15根据本发明一个实施例示出了使用图14所示的方法1400来确定用于示例性风偏方向向量(W)的小数像素位置λ。假设示例性风偏方向向量(W)开始于目标106A的中心部分316A(ccc)的右方的第一白色像素,其具有很小的偏移量0.05。0.25RMS的噪声项也被添加到该示例性风偏方向向量(W)。该风偏方向向量(W)由以下方程XXVII给出:
方程XXVII
W=0.95·[15,8,1,8,8,15,8,1,8,8,8,8,8,15,8,1]+
0.05·[8,1,8,8,15,8,1,8,8,8,8,8,15,8,1,8]+噪声
基于在以上方程XXVII中给出的风偏方向向量(W),参数生成器1300将生成在图15中的表1502A的前两列中给出的5个SUM值和5个NUM值。表1502A的第三到第八列对应于以上在方程XXVI中给出的矩阵。因此,使用在表1502A的第二列中的NUM值,表1502A的第三到第八列已完备,如方程XXVI中的矩阵所定义。出现在表1502A的右侧行I和II中的单词“不匹配”指示该NUMI与NUMII不匹配(即不相等)。出现在表1502A的右侧行III和IV中的单词“匹配”指示该NUMIII与NUMIV匹配。在一个实施例中,不匹配的NUM值被修改为匹配的NUM值,下面将更详细描述。
在执行方法1400期间,表1502A中的某些值将改变,而表1502A中的其他值将保持不变。表1502A的改变由表1502B、1502C和1502D(表1502A-1502D在这里被总称为表1502)示出。如图15所示,从一张表1502改变到下一表中的值被圈出,并且前一表1502中未被改变的值没有被圈出。
在方法1400中的1402处,精细位置数据生成器612确定方程XIV中的未知灰度级别g。使用以上方程XV,灰度级别g被确定为“8.01”,如图15中的1504所指示的。
在方法1400中被称为“均衡”步骤的1404处,使用在1402处确定的灰度级别g的值,精细位置数据生成器612将在以上方程XIV中定义的5个方程减少到4个方程。这4个方程由以上方程XVI-XIX给出。基于方程XVI-XIX,SUM值被修改为如表1502B的第一列所示的值,而表的第五列被删除。出现在表1502B的第四列中的值也从出现在前一表1502A中的值被改变。单词“均衡”出现在表1502B的右侧行I-IV中,其指示“均衡”步骤1404已被执行。
在方法1400中被称为“匹配”步骤的1406处,精细位置数据生成器612确保NUMI等于NUMII,并且NUMIII等于NUMIV,如以上伪代码示例II所示。在匹配步骤之后,SUMI和NUMI的值改变,如表1502C所指示的那样,并且第一行的第六和第七列中的值也改变。在表1502C的右侧行I中出现的单词“匹配的”指示NUMI现在与NUMII匹配。
在方法1400中被称为“隔离”步骤的1408处,精细位置数据生成器612基于以上方程XX和XXI清除方程XXVI中给出的矩阵中不想要的系数。在隔离步骤之后,SUMII和SUMIV的值改变,如表1502D所指示的那样。第二行的第六和第七列中的值和第四行的第七和第八列中的值也改变。在表1502D的右侧行II和IV中出现的单词“隔离的”指示这两行已被隔离,并且不想要的系数已被从这两行中清除。
在方法1400中被称为“λ”步骤1410处,精细位置数据生成器612使用以上方程XXII计算小数像素位置λ。通过使用以上方程XXII,小数像素位置λ被确定为“0.054”,如图15中的1506所示。小数像素位置λ被添加到粗略位置Lw中以形成精细风偏方向位置。
在方法1400中被称为“亮度”步骤的1412处,精细位置数据生成器612使用以上方程XXIII和XXIV计算其余的未知亮度w和b。通过使用以上方程XXIII和XXIV,未知亮度w和b被分别确定为“15.07”和“1.22”,如图15中的1508所示。当使用零均值向量Wz时,λ不会受到影响,但是亮度值将由g非常靠近零,而b为负值反映出。
因此,基于上述块回归过程,精细位置数据生成器612解出方程XXVI中的4个未知数(λ、g、w和b)。计算出的小数像素位置λ的值(0.054)非常接近假设偏移量的值(0.05),但是由于添加了噪声,因此这些值不是一样的。
与某些使用嵌入的位置代码来识别捕获的图像的位置的现有技术不同,在本发明的一种形式中,整个目标上的所有N×N图像(例如对于711×711像素目标,N>22)被设计为唯一的,因此不需要这种嵌入的位置代码,并因此不需要在图像中搜索它们并对它们解密。
在本发明的一个实施例中执行的块回归处理从充足的冗余数据中提取出最佳适合的解决方案,从而有效地抑制了残留交叉相关的影响。根据一个实施例,以2位二进制形式表示的3级(例如-1、0、1)目标灰度能够通过使用常用的数字逻辑门、计数器和累加器来实现高速的粗略位置确定和精细得多的位置确定。本发明的实施例的不多的硬件需求允许用于高吞吐量的经济的并行一维操作。在本发明的一种形式中,无需执行任何二维相关就能够执行二维绝对位置的确定。
在本发明的一种形式中,位置编码是自包含在每个帧中的。但是,作为副产品,回归过程测量了平均灰-白-黑强度。这些值可被逐帧使用以用于更简单而快速的编码。在本发明的实施例中执行的回归处理智能地放宽了误差容限并提高了结果的精度,并且几乎不降低处理器介入的数学运算而实现了这些优点。
虽然这里已经示出并描述了特定的实施例,但是本领域普通技术人员将会意识到,在不脱离本发明的范围的情况下,可以用其他和/或等同实现方式来替换所描述和示出的特定实施例。本申请想要覆盖这里论述的特定实施例的任意改变或变化。因此,本发明仅仅由权利要求书及其等同物来限定。
Claims (29)
1.一种用于感知二维绝对位置的***,包括:
具有二维目标图案的目标;
传感器,用于捕获所述目标图案的第一子集的图像;以及
控制器,用于生成代表来自所述图像的多行像素值之和的第一图像向量和代表来自所述图像的多列像素值之和的第二图像向量,所述控制器被配置为基于所述第一和第二图像向量、以及代表所述目标图案的多个目标向量来确定所述第一子集相对于所述目标图案的原点的绝对二维位置。
2.如权利要求1所述的***,其中所述目标图案具有少于4个灰度级别。
3.如权利要求2所述的***,其中所述目标图案具有3个灰度级别。
4.如权利要求2所述的***,其中所述目标图案具有2个灰度级别。
5.如权利要求1所述的***,其中所述目标图案包括具有第一灰度级别的第一多个平行线条和具有第二灰度级别的第二多个平行线条,并且其中所述第一多个线条平行于所述第二多个线条。
6.如权利要求5所述的***,其中所述目标图案包括具有所述第一灰度级别的第三多个平行线条和具有所述第二灰度级别的第四多个平行线条,其中所述第三多个线条平行于所述第四多个线条,并且其中所述第一和第二多个线条与所述第三和第四多个线条正交。
7.如权利要求6所述的***,其中所述第一、第二、第三和第四多个线条被形成在具有第三灰度级别的背景上。
8.如权利要求7所述的***,其中所述第一灰度级别是黑色,而所述第二灰度级别是白色。
9.如权利要求6所述的***,其中在所述目标图案中的平行线条之间的间隔是变化的。
10.如权利要求9所述的***,其中所述目标图案在两个维度上都关于所述目标图案的中心对称。
11.如权利要求1所述的***,其中所述第一子集在所述目标图案内是唯一的,从而使所述目标图案中与所述第一子集大小相同的其他子集不会与所述第一子集相同。
12.如权利要求1所述的***,其中所述目标图案具有三个灰度级别,并且其中所述目标向量是二进制向量***。
13.如权利要求12所述的***,其中所述控制器包括二进制逻辑,该二进制逻辑用于处理所述图像向量和所述目标向量。
14.如权利要求1所述的***,其中所述目标向量包括第一、第二、第三和第四目标向量。
15.如权利要求14所述的***,其中所述控制器被配置为基于所述第一图像向量和所述第一和第二目标向量来生成第一多个选择值,基于所述第一图像向量和所述第三和第四目标向量来生成第二多个选择值,基于所述第二图像向量和所述第一和第二目标向量来生成第三多个选择值,并基于所述第二图像向量和所述第三和第四目标向量来生成第四多个选择值。
16.如权利要求15所述的***,其中所述控制器被配置为基于所述第一多个选择值和所述第二多个选择值的比较来确定所述第一子集在第一维度上相对于所述原点的粗略绝对位置,并基于所述第三多个选择值和所述第四多个选择值的比较来确定所述第一子集在第二维度上相对于所述原点的粗略绝对位置。
17.如权利要求1所述的***,其中所述控制器包括多个累加器和多个计数器,所述多个累加器用于有选择地累加所述第一图像向量和所述第二图像向量的元素,从而生成多个总和,而所述多个计数器用于生成多个数字。
18.如权利要求17所述的***,其中所述累加器和所述计数器都受控于所述目标向量的被选部分,所述被选部分对应于所述第一子集相对于所述原点的粗略绝对二维位置。
19.如权利要求18所述的***,其中所述控制器被配置为基于所述多个总和和所述多个数字来确定所述第一子集相对于所述原点的精细绝对二维位置。
20.如权利要求1所述的***,其中所述控制器被配置为基于两个独立的一维过程来确定所述第一子集的绝对二维位置。
21.一种用于确定物体的位置的方法,该方法包括:
在所述物体上提供二维目标图案;
捕获所述目标图案的第一部分的图像;
生成代表来自所述图像的多行像素值之和的第一图像向量;
生成代表来自所述图像的多列像素值之和的第二图像向量;
生成代表所述第一部分的绝对二维位置的第一组位置数据,所述第一组位置数据是基于所述第一和第二图像向量和代表所述目标图案的多个目标序列而生成的;以及
生成代表所述物体的绝对二维位置的第二组位置数据,所述第二组位置数据是基于所述第一组位置数据而生成的。
22.如权利要求21所述的方法,其中所述二维目标图案包括具有第一灰度级别的背景和形成在所述背景上的多个正交的线条,其中所述线条之间的间隔是变化的,所述多个正交线条包括具有第二灰度级别的第一子集线条和具有第三灰度级别的第二子集线条。
23.如权利要求21所述的方法,其中所述多个目标序列包括第一、第二、第三和第四二进制目标序列,所述方法还包括:
基于所述第一图像向量和所述第一和第二二进制目标序列来生成第一多个值;
基于所述第一图像向量和所述第三和第四二进制目标序列来生成第二多个值;
基于所述第二图像向量和所述第一和第二二进制目标序列来生成第三多个值;以及
基于所述第二图像向量和所述第三和第四二进制目标序列来生成第四多个值。
24.如权利要求23所述的方法,还包括:
基于所述第一和第二多个值的比较来确定所述第一部分在第一维度上的粗略绝对位置;以及
基于所述第三和第四多个值的比较来确定所述第一部分在第二维度上的粗略绝对位置。
25.如权利要求21所述的方法,还包括:
基于所述目标序列的被选子集来有选择地累加所述第一图像向量和所述第二图像向量的元素,从而生成多个总和;以及
通过基于所述目标序列的被选子集有选择地使能和禁止计数器来生成多个数字。
26.如权利要求25所述的方法,其中所述目标序列的被选子集对应于所述第一部分的粗略绝对二维位置,所述方法还包括:
基于所述多个总和和多个数字来确定所述第一部分的精细绝对二维位置。
27.一种目标,用于在确定物体相对于所述目标的绝对二维位置时使用,所述目标包括:
基面;
形成在所述基面上的二维目标图案,该目标图案具有少于4个灰度级别,所述目标图案包括具有第一灰度级别的背景和多个形成在所述背景上的正交线条,所述多个正交线条之间的间隔是非恒定的,所述多个正交线条包括具有第二灰度级别的第一子集线条和具有第三灰度级别的第二子集线条;并且
其中所述目标图案被配置为使得可以基于所捕获的所述目标图案的子集的图像确定物体的绝对二维位置。
28.如权利要求27所述的目标,其中所述第二灰度级别是黑色,而所述第三灰度级别是白色。
29.如权利要求27所述的目标,其中所述目标图案在两个维度上都关于所述目标图案的中心对称。
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