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    重庆时时彩趣味玩法: 一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法.pdf

    关 键 词:
    一种 基于 相机 行星 探测 定位 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410015845.8

    申请日:

    2014.01.10

    公开号:

    CN103925919A

    公开日:

    2014.07.16

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G01C 21/00申请公布日:20140716|||实质审查的生效IPC(主分类):G01C 21/00申请日:20140110|||公开
    IPC分类号: G01C21/00; G01C21/20 主分类号: G01C21/00
    申请人: 北京航天飞行控制中心
    发明人: 王镓; 王保丰; 刘传凯; 周建亮; 唐歌实; 周立; 张强; 袁建平; 卜彦龙; 苗萍; 刘飞; 高薇; 李弈霏
    地址: 100094 北京市海淀区北清路26号
    优先权:
    专利代理机构: 国防专利服务中心 11043 代理人: 江亚平
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410015845.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.05.03|||2014.08.13|||2014.07.16

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法,包括:鱼眼成像投影到中心投影变换;图像核线影像生成;图像特征点提取及匹配;探测点坐标计算。采用本发明,使通过鱼眼相机可实现行星车探测点的高精度定位。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
    S1、将左、右鱼眼相机原始图像分别转换为中心投影模式下的中心投影图像;
    S2、将中心投影图像进行核线纠正处理,转换为左、右核线图像;
    S3、从左核线图像中提取特征点,在右核线图像上根据所述特征点利用相关系数法从中搜索出相关系数最大的点作为匹配点,然后利用最小二乘法,将相关系数法提取的匹配点进行平差计算,使得左、右核线图像的匹配精度达到子像素等级。
    S4、根据最小二乘法平差得到的高精度匹配特征点,利用前方交会算法计算探测点位置。

    2.  如权利要求1所述的一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法,其特征在于,
    S1具体为:将任一空间点P在鱼眼相机成像的像坐标(x,y)转换为中心投影模式下图像坐标(x′,y′);设O′为镜头中心,O′X′Y′平面为鱼眼镜头像平面,f为鱼眼相机的焦距,O′Z为主光轴,以O′为坐标系原点建立像空间坐标系O′-X′Y′Z,任一空间点P,在鱼眼相机对应的像空间坐标系下坐标为(x′,y′,z);O′P连线与投影球面相交于一点p,把p点正投影到O′X′Y′像平面上,得到像点p′,坐标为(x,y),(x,y)即为点P在鱼眼相机对应的像空间坐标系下坐标(x′,y′,z)的球面投影,球面方程为x′2+y′2+z2=f2;假设在Z=f的平面处有一虚拟的像平面OXY,对应的坐标轴方向与像平面O′X′Y′中坐标轴平行,O′P连线与其交点为p″,p″为点P的虚拟的中心投影像点,则该p″点的中心投影下的像坐标表示为(x′,y′);P、p″和O′三点遵循中心投影的共线方程,各坐标间有如下关系:
    x=f·xf2-x2-y2y=f·yf2-x2-y2---(1)]]>
    令原始鱼眼相机左图像的像点坐标为(xL,yL),原始鱼眼相机右图像的像点坐标为(xR,yR),根据公式(1),则有它们对应在中心投影图像上的像点坐标分别为(x′L,y′L)、 (x′R,y′R),即,
    xL=f·xLf2-xL2-yL2yL=f·yRf2-xL2-yL2]]>
    xR=f·xRf2-xL2-yL2yR=f·yRf2-xR2-yR2]]>

    3.  如权利要求1或2所述的一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法,其特征在于,S2具体为:设像点在左、右核线图像上的像点坐标分别为(x″L,y″L)、(x″R,y″R),则它们与中心投影图像上的像点坐标(x′L,y′L)、(x′R,y′R)的转换关系为:

    其中,N转为左鱼眼相机核线图像与其原始图像间的转换矩阵,N′转为右鱼眼相机核线图像与其原始图像间的转换矩阵,X0Y0]]>为左鱼眼相机核线图像与其原始图像间转换的平移参数,X0Y0]]>为右鱼眼相机核线图像与其原始图像间转换的平移参数。

    说明书

    说明书一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法
    技术领域
    本发明涉及计算机视觉和图像匹配技术领域,是一种利用鱼眼相机图像进行行星车探测点的定位方法。
    背景技术
    目前,国外在行星探测中,可以通过行星车上安装的双目视觉测量系统实现对行星表面导航和探测目标定位。美国NASA在深空探测任务中的“好奇号”火星车通过机械臂收集样本、钻石钻孔取样,其中主要利用自带的避障相机获取立体图像获得探测点位置的三维坐标。国内针对机械臂探测定位也开展了一系列研究,但主要集中在使用视场角较小的立体相机视觉系统进行探测点定位。鱼眼相机的优点是具有大视场角,一次可看到较大范围内的场景。但是,鱼眼相机存在较大的畸变,如何进行高精度的定位是其需要解决的难点。
    发明内容
    本发明要解决的技术问题是,本发明提出了一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法,使通过鱼眼相机可实现行星车探测点的高精度定位。
    为解决上述问题,本发明采用如下技术方案:
    一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法包括以下步骤:
    S1、将左、右鱼眼相机原始图像分别转换为中心投影模式下的中心投影图像;
    S2、将中心投影图像进行核线纠正处理,转换为左、右核线图像;
    S3、从左核线图像中提取特征点,在右核线图像上根据所述特征点利用相关系数法从中搜索出相关系数最大的点作为匹配点,然后利用最小二乘法,将相关系数法提取的匹配点进行平差计算,使得左、右核线图像的匹配精度达到子像素等级。
    S4、根据最小二乘法平差得到的高精度匹配特征点,利用前方交会算法计算探测点坐标。
    本发明采用透视投影变换,将鱼眼图像转换为中心投影图像,并生成核线图像, 将匹配缩小到核线方向上,降低了无匹配;采用先粗匹配后精确匹配的策略,先实现整像素级的匹配然后进行最小二乘匹配实现亚像素精度的精确匹配,保证了匹配的高精度,最终实现了探测点的精确定位。采用本发明的技术方案,使通过鱼眼相机可实现行星车探测点的高精度定位。
    附图说明
    图1是基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法流程图;
    图2是鱼眼成像投影到中心投影变换示意图;
    图3是生成核线图像示意图。
    具体实施方式
    本发明提供一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法包括:
    S1、鱼眼成像投影到中心投影变换:将左、右鱼眼相机原始图像分别转换为中心投影模式下的中心投影图像。
    将任一空间点P在鱼眼相机成像的像坐标(x,y)转换为中心投影模式下图像坐标(x′,y′);如图2所示,O′为镜头中心,O′X′Y′平面为鱼眼镜头像平面,f为鱼眼相机的焦距,O′Z为主光轴,以O′为坐标系原点建立像空间坐标系O′-X′Y′Z,任一空间点P,在鱼眼相机对应的像空间坐标系下坐标为(x′,y′,z)。O′P连线与投影球面相交于一点p,把p点正投影到O′X′Y′像平面上,得到像点p′,坐标为(x,y),(x,y)即为点P在鱼眼相机对应的像空间坐标系下坐标(x′,y′,z)的球面投影,球面方程为x′2+y′2+z2=f2。假设在Z=f的平面处有一虚拟的像平面OXY,对应的坐标轴方向与像平面O′X′Y′中坐标轴平行,O′P连线与其交点为p″。显然p″为点P的虚拟的中心投影像点,则该p″点的中心投影下的像坐标表示为(x′,y′)。P、p″和O′三点遵循中心投影的共线方程,各坐标间有如下关系,见式(2):
    x=f·xf2-x2-y2y=f·yf2-x2-y2---(1)]]>
    令原始鱼眼相机左图像的像点坐标为(xL,yL),原始鱼眼相机右图像的像点坐标为(xR,yR),根据公式(1),则有它们对应在中心投影图像上的像点坐标分别为(x′L,y′L)、(x′R,y′R),它们的关系见公式(2)、(3):
    xL=f·xLf2-xL2-yL2yL=f·yRf2-xL2-yL2---(2)]]>xR=f·xRf2-xL2-yL2yR=f·yRf2-xR2-yR2---(3)]]>
    S2、生成图像核线影像:将中心投影图像进行核线纠正处理,转换为左、右核线图像。
    设像点在左、右核线图像上的像点坐标分别为(x″L,y″L)、(x″R,y″R),则它们与中心投影图像上的像点坐标(x′L,y′L)、(x′R,y′R)的转换关系可表示为式(4)、(5)

    N转为左鱼眼相机核线图像与其原始图像间的转换矩阵,N′转为右鱼眼相机核线图像与其原始图像间的转换矩阵,X0Y0]]>为左鱼眼相机核线图像与其原始图像间转换的平移参数,X0Y0]]>为右鱼眼相机核线图像与其原始图像间转换的平移参数;
    求解N转、X0Y0,]]>N′转以及X0Y0]]>的过程如下:
    如图3所示,P为空间任意一点,OL、OR分别为左、右相机的镜头中心,OL-XLYLZL、 OR-XRYRZR分别为左、右相机的像空间坐标系,P在两坐标系下的坐标分别为(x′L,y′L,z′L)和(x′R,y′R,z′R)。SL和SR为左、右像平面,oL、oR分别为左、右像片的像主点,两像平面的焦距分别为fL、fR。oL-xLyL、oR-xRyR为两像平面对应的像坐标系,oLxL、oLyL轴分别与OLXL、OLYL轴平行,oRxR、oRyR轴分别与ORXR、ORYR轴平行;p′L和p′R分别为P对应在左、右像平面上的像点,坐标分别为(x′L,y′L)、(x′R,y′R)。在OLORoL三点所确定的平面内,建立左相机虚拟像空间坐标系OL-XTZ,即左相机核线像空间坐标系,OL为坐标系原点,OL指向OR的方向为X轴的正方向,平面的法线方向为Z轴的正方向,Y轴由X和Z轴确定。同理建立右相机的虚拟像空间坐标系OR-X′Y′Z′,即右相机核线像空间坐标系,它由坐标系OL-XYZ平移至OR产生。令P在两坐标系下的坐标分别为(x″L,y″L,z″L)、(x″R,y″R,z″R);S′L和S′R分别为以上两虚拟像空间坐标系对应的虚拟像平面,它们焦距均为f,并且S′L和S′R共面。o′L、o′R分别为S″L和S″R的主点,o′L-xy、o′R-xy为两像平面对应的像坐标系,o′Lx、o′Ly轴分别与OLX、OLY轴平行,o′Rx、o′Ry轴分别与ORX、ORY轴平行。核线图像纠正的实质就是将左右两台相机在SL和SR上所成的像投影到以OL-XYZ、OR-X′Y′Z′为虚拟像空间坐标系对应的虚拟像平面S″L和S″R上。
    具体过程如下:
    (1)右相机的像空间坐标系OR-XRYRZR与左相机的像空间坐标系OL-XLYLZL的坐标转换关系可以用式(6)表示,其中,N为坐标系OR-XRYRZR与坐标系OL-XLYLZL转换的旋转矩阵,(X0,Y0,Z0)代表OL-XLYlZL原点在OR-XRYRZR的坐标。
    xLyLzL=NxR-X0yR-Y0zR-Z0---(6)]]>
    (2)利用式(6)可以计算点OR在左相机的像空间坐标系下的坐标表达式为:
    xLORyLORzLOR=N-X0-Y0-Z0---(7)]]>
    (3)在左相机虚拟像空间坐标系的OLZ轴上找到单位长度为1的点P1,那么它在左相机的像空间坐标系下的坐标可由下式得到:
    OLP1→=OLOR→×OLoL→|OLOR→×OLoL→|=xLP1i+yLP1j+zLP1k---(8)]]>
    (4)那么OL、OR、P1三点在左相机虚拟像空间坐标系下的坐标分别为(0,0,0)、它们在左相机的像空间坐标系下的坐标分别为(0,0,0)、根据公共点转换原理,可求出坐标系OL-XYZ和OL-XLYLZL的转换参数:X′0L,Y′0L,Z′0L,ω′,κ′,φ′,其中,X′0L,Y′0L,Z′0L为平移参数,ω′,κ′,φ′为旋转参数,由ω′,κ′,φ′参数可以计算得到旋转矩阵N核;坐标系OL-XYZ和OL-XLYLZL有如下转换关系:

    其中,

    (5)利用上述(9)式可将像平面SL的像点p′L在左相机像空间坐标系下的坐标(x′L,y′L,-fL)转换为在左相机虚拟像空间坐标系下的坐标(x″L,y″L,z″L),则有如下关系:

    通过公式(10)可求解出公式(4)中N转、的值,即

    同理,利用相同的方法可以求解N′转和Y0Y0.]]>
    (6)由于计算的坐标不一定恰好落在整像素的位置上,对(x′L,y′L)进行双线性内插灰度重采样,可得到(x″L,y″L)的灰度值,从而生成左核线图像,同理获得右核线图像。
    S3、图像特征点提取及匹配:从左核线图像中提取特征点,在右核线图像上根据所述特征点利用相关系数法从中搜索出相关系数最大的点作为匹配点,然后利用最小二乘法,将相关系数法提取的匹配点进行平差计算,使得左、右核线图像的匹配精度达到子像素等级。
    在左核线图像中指定点集在右核线图像上匹配对应的点,形成匹配点集具体包括以下步骤:
    步骤一:探测点指定
    在生成的左核线图像上可以根据任务探测的需要,人工指定一个或多个探测目标,它们在核线图像坐标系下的像坐标计作形成点集P{(xTi,yTi),i=1,2,...,n}.]]>
    步骤二:探测点匹配
    利用步骤一实现了左幅图像的特征点指定之后,下一步工作就是在另一幅图像上进行指定点的匹配。指定了探测点的核线图像称作基准图像,另外一幅待匹配的核线图像称作配准图像。通常行星车上的鱼眼相机间的基线较短(约为100mm)且相对位置固定,可认为是刚体,故左、右立体图像相似度和重叠度都较大,可以采用相关系数匹配方法。具体步骤如下:
    (1)依次选取基准图像点集中的每一个探测点,并以此点为中心选取m行n列(m,n为奇数,通常令m=n=11)图像区域作为目标区。
    (2)为了在配准图像上搜索匹配点,先估计出该匹配点可能存在的大致范围,建立一个k行l列的搜索区(k>m,1>n)。
    (3)依次在配准图像的搜索区中取出m×n个像素灰度阵列(搜索窗口通常取m=n),计算其与目标区的相似性测度ρij]]>(i=i0-l2+n2,...,i0+l2-n2;j=j0-k2+m2,...,j0+k2-m2),]]>(i0,j0)为搜索区中心像素;当ρij取得最大值ρmax时,该搜索窗口的中心像素被认为是同名点,按照上述原理可以获得点集在配准图像上的整像素级匹配结果点集P{(xJi,yJi),i=1,2,...,n}.]]>
    ρmax=maxρiji=i0-l2+n2,...,i0+l2-n2j=j0-k2+m2,...,j0+k2-m2---(11)]]>
    其中,相似性测度ρij通过目标区图像和搜索区以匹配点为中心的m×n个像素阵列的相关系数ρk计算。
    ρk=σggσggσgg(k=0,1,...,m-n)---(12)]]>
    设目标点在左图像中的坐标为(x,y),搜索区内某个点的坐标为(x′,y′),(x′,y′)相对于(x,y)的偏移表示为(k1,k2),g(x,y)是以(x,y)为中心的目标区图像,g′(x′,y′)是搜索区 中以(x′,y′)为中心的搜索区内m×n像素的图像区域,gij是为目标区坐标(i,j)的图像灰度,是以(x,y)为中心的目标区影像灰度的平均值,是以(x′,y′)为中心的目标区图像灰度的平均值,σgg′是以(x,y)为中心的目标区影像和以(x′,y′)为中心的影像的方差,σgg以(x,y)为中心的目标区图像的方差,σg′g′是搜索区中以(x′,y′)为中心的图像的方差。它们之间的关系式:
    g_=1mnΣi=1mΣj=1ngij,g_=1mnΣi=1mΣj=1ngi+k1,j+k2,σgg=1mnΣi=1mΣj=1ngij2-g2_σgg=1mnΣi=1mΣj=1ngi+k1,j+k22-g_g_,σgg=1mnΣi=1mΣj=2ngijgi+k1,j+k2g_g_.---(13)]]>
    步骤三:最小二乘匹配
    利用上述方法可以完成左、右两幅影像间点集到点集的像素级匹配,为了进一步提高匹配精度,对点集中的每一个匹配点,采用最小二乘匹配,将影像窗口内的信息进行整体平差计算,最终获得点集在配准图像上亚像素等级匹配的点集P{(xJi,yJi),i=1,2,...,n}.]]>
    左右图像的最小二乘匹配,将图像匹配精度提高到子像素等级的步骤如下:
    1)几何畸变改正:根据几何变形参数a0,a1,a2,b0,b1,b2基准图像窗口的像片坐标变 换至配准图像阵列:
    xJ=a0+a1xT+a2yT,yJ=b0+b1xT+b2yT.---(14)]]>
    考虑基准像相对于配准像的线性灰度畸变可得:
    g1(x″J′,y″J′)+n1(x″J′,y″J′)=h0+h1g2(a0+a1x″T+a2y″T,b0+b1x″T+b2y″T)+n2(x″T,y″T)(15)
    2)重采样:根据公式(15)采用双线性内插进行灰度重采样计算g2(x″T,y″T),线性化后,可得最小二乘图像匹配的误差方程式:
    v=c1dh0+c2dh1+c3da0+c4da1+c3da2+c6db0+c7db1+c8db2-Δg  (16)其中,dh0,dh1,da0,...da2是畸变参数的改正值,Δg是相应像素的灰度差;
    3)辐射畸变改正:利用由最小二乘图像匹配误差方程求得的辐射畸变参数h0,h1,对上述重采样结果作辐射改正,即h0+h1g2(x″T,y″T);
    4)计算左图像区域与经过几何畸变改正和辐别畸变改正后的右图像区域的灰度阵列之间的相关系数ρ。若相关系数ρ小于前一次迭代后所求得的相关系数,则计算最佳匹配点,迭代结束;否则进行步骤5);
    5)采用最小二乘图像匹配,解求变形参数的改正值dh0,dh1,da0...;
    6)计算变形参数:设h0i-1,h1i-1,a0i-1,a1i-1,...]]>是前一次变形参数,dh0i,dh1i,da0i,da1i,...]]>是本次迭代所求得的改正值,则几何形变参数通过如下关系改正:
    1x2y2=100a0ia1ia2ib0ib1ib2i1xy=100da0i1+da1ida2idb0idb1i1+db2i100a0i-1a1i-1a2i-1b0i-1b1i-1b2i-11xy,]]>
    ⇒a0i=a0i-1+da0i+a0i-1da1i+b0i-1da2ia1i=a1i-1+a1i-1da1i+b1i-1da2ia2i=a2i-1+a2i-1da1i+b2i-1da2ib0i=b0i-1+db0i+a0i-1db1i+b0i-1db2ib1i=b1i-1+a1i-1db1i+b1i-1db2ib2i=b2i-1+a2i-1db1i+b2i-1db2i---(17)]]>
    辐射畸变参数通过如下关系改正:
    1g1=10dh0i1+dh1i10h0i-1h1i-11g2⇒h0i=h0i-1+dh0i+h0i-1dh1i,h1i=h1i-1+h1i-1dh1i.---(18)]]>
    7)根据最小二乘匹配的精度理论可知,坐标精度取决于图像灰度的梯度根据梯度的平方为权,在基准图像窗口内对坐标作加权平均:
    xt=ΣxT·g·xT2/Σg·xT2,yt=ΣyT·g·yT2/Σg·yT2---(19)]]>
    以它作为目标点坐标,同名点坐标可由最小二乘图像匹配所求得的几何变换参数求得:
    xJ=a0+a1xt+a2yt,yJb0+b1xt+b2yt.---(20)]]>
    通过(20)式可依次计算得到点集每一点的亚像素级匹配点,最终获得点集P{(xJi,yJi),i=1,2,...,n}.]]>
    S4、探测点坐标计算:根据最小二乘法平差得到的高精度匹配特征点,利用前方交会算法计算探测点位置。
    根据左核线图像的指定点集与其匹配点集利用前方交会算法计算出探测点位置;具体步骤为:
    (1)如图2所示,在左核线图像中指定点集中的任意一点在左相机核线像空间坐标系OL-XYZ坐标系下的坐标为(x″LP,y″LP,z″LP),也就是探测点的位置。由于左核线图像中指定点集中的一点是由从左核线图像到右 核线图像进行匹配,设它在点集中的坐标为x″L,y″L(即T=L),在中与其匹配的点为x″R,y″R(即J=R)。左相机内参数fL,xL0,yL0和右相机内参数fR,xR0,yR0,以及右相机相对于左相机核线像空间坐标系的外参数(ωRL,KRL,φRL,XRL,YRL,ZRL),事先均已精确标定,为已知量,两台相机对未知点P可得如下共线条件方程:
    xL-xL0=-fLxLPzLPyL-yL0=-fLyLPzLPxR-xR0=-fRr11(xLP-XRL)+r12(yLP-YRL)+r13(zLP-ZRL)r31(xLP-XRL)+r32(yLP-YRL)+r33(yLP-ZRL)yR-yR0=-frR21(xLP-XRL)+r22(yLP-YRL)+r23(yLP-ZRL)r31(xLP-XRL)+r32(yLP-YRL)+r33(yLP-ZRL)---(22)]]>
    其中:
    R(rij)3×3=cosκRLcosφRL-sinωRLsinκRLsinφRL-sinκRLcosφRL-sinφRLsinωRLcosκRL-sinφRLcosωRLcosωRLsinκRLcosωRLcosκRL-sinωRLsinφRLcosκRL+sinωRLsinκRLcosφRL-sinφRLsinκRL+sinωRLcosκRLcosφRLcosωRLcosφRL]]>
    在(22)式中两摄像机的内外部参数是已知的,所以只有未知点的坐标(x″LP,y″LP,z″LP)是未知数,两个摄像机建立了4个方程来求解3个未知数,因而可以对(22)式进行组建误差方程进行最小二乘解算来获取未知点的三维坐标(x″LP,y″LP,z″LP)。
    (2)对(22)式进行线性化处理,得左核线图像和右核线图像点坐标的误差方程式见公式23:
    vxL=-∂xL∂xLPdxLP-∂xL∂yLPdyLP-∂xL∂zLPdzLP-lxLvyL=-∂yL∂xLPdxLP-∂yL∂yLPdyLP-∂yL∂zLPdzLP-lyLvxR=-∂xR∂xRPdxLP-∂xR∂yRPdyLP-∂xR∂zRPdzLP-lxRvyR=-∂yR∂xRPdxLP-∂yR∂yRPdyLP-∂yR∂zRPdzLP-lyR---(23)]]>
    分别为x″L、y″L、x″R、y″R对应的残差,分别为x″L、y″L、x″R、y″R的近似值。
    对每一个图像点,可列出两个误差方程,而该点出现在2幅序列影像中,则列出2*2个方程,可用矩阵形式表示,见公式24:
    V=AX-L     (24)其中,A=-∂xL∂xLP-∂xL∂yLP∂xL∂zLP-∂yL∂xLP-∂yL∂yLP-∂yL∂zLP-∂xR∂xRP-∂xR∂yRP-∂xR∂zRP-∂yR∂xRP-∂yR∂yRP-∂yR∂zRP,X=[xLP,yLP,zLP]T,V=[vxL,vyL,vxR,vyR]T,]]>是误差方程的常数项。
    (2)求解误差方程(即公式24),其解见公式25:
    X=(ATA)-1ATL   (25)
    由此可以计算得到(x″LP,y″LP,z″LP),此点坐标即为行车的探测点位置。
    以上所述,仅为本发明中的具体实施方式,但本发明的?;し段Р⒉痪窒抻诖?,任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内,可理解想到的变换或替换,都应涵盖在本发明的包含范围之内,因此,本发明的?;し段вΩ靡匀ɡ笫榈谋;し段?。

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    本文标题:一种基于鱼眼相机的行星车探测点定位方法.pdf
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