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激光雷达学习笔记(五)圆弧

发布日期:2013-03-02 10:13:09

出处:http://write.blog.csdn.net/postlist

除了直线,在激光雷达获取的数据中,最重要的就是圆弧了,圆弧的位置确定本生没有直线的精度高,

因此不适合用作定位的基准,但是机器人在执行动作时,需要确定圆弧的位置,或则根据圆弧确定目标是

什么或者目标的位置。

圆弧的检测包括圆弧的位置(x,y)和大小r,常用的方法包括Hough变换和最小二乘法拟合。
一般圆弧位置检测的精度比较低,不能作为定位的标准,不过可以确定机器人和目标之间的位置。

1、Hough变换

圆弧检测之前都需要对数据进行分割,将一系列的点分割成不同的区域,然后计算圆弧的位置。Hough变换

不需要知道某区域是否有圆弧,以类似于投票的机制,某参数获得的票数越多,则存在圆弧的可能性越大, www.it165.net

大于某阈值时,则可以认为该处存在圆弧。

x - a = r*cos(theta)

y - b = r*sin(theta)

对于每一个点x y,有无数个点满足上式,即有无数个圆在经过该点的,每个圆对应一组(a,b,r)参数,设立一

个票箱,里面有所有可能的(a,b,r)参数,当某组参数出现一次,就将该票箱中的票数加1,所有的点都扫描之

后,查看票箱,票数最多的点即是圆出现概率最大的情况。此时应该设定一个阈值,如果最多的票数小于该阈值,

则认为不存在圆,否则认为有圆存在。

//这是一个简化的Hough圆算法,假设半径已知的情况

 

int HoughArc(int X[] , int Y[] , int Cnt ,int r, ArcPara * Arc){
	vector<iPoint>center;
	vector<int>VoteCnt;
	double theta;
	int a,b;
	int minA,maxA,minB,maxB;
	int VotedFlag = 0;
	double deltaTheta = PI/180;//间隔1度
	double startAngle = 150.0*PI/180;
	double endAngle = PI*2 + PI/6;
	center.clear();
	VoteCnt.clear();
	minA = maxA = X[0] - r;
	minB = maxB = X[0]; //theta = 0
	//计算a,b的最小和最大值
	for (int i = 0; i < Cnt;i++)
	{
		for (theta = startAngle; theta < endAngle;theta += deltaTheta)
		{
			a = (int)(X[i] - r*cos(theta) + 0.5);
			b = (int)(Y[i] - r*sin(theta) + 0.5);
			if (a > maxA)
			{
				maxA = a;
			}else if (a < minA)
			{
				minA = a;
			}

			if (b > maxB)
			{
				maxB = b;
			}else if (b < minB)
			{
				minB = b;
			}

		}
	}
	//确定a,b的范围之后,即确定了票箱的大小
	int aScale = maxA - minA + 1;
	int bScale = maxB - minB + 1;

	int *VoteBox = new int[aScale*bScale];
	//VoteBox初始化为0
	for (int i = 0; i < aScale*bScale;i++)
	{
		VoteBox[i] = 0;
	}
	//开始投票
	for (int i = 0; i < Cnt;i++)
	{
		//printf("%d  ",i);
		for (theta = startAngle; theta < endAngle;theta += deltaTheta)
		{

			a = (int)(X[i] - r*cos(theta) + 0.5);
			b = (int)(Y[i] - r*sin(theta) + 0.5);	
			VoteBox[(b - minB)*aScale + a - minA] = VoteBox[(b - minB)*aScale + a - minA] + 1;
		}
	}

	//筛选票箱
	int VoteMax = 0;
	int VoteMaxX,VoteMaxY;
	for (int i = 0; i < bScale ;i++)
	{
		for (int j = 0; j < aScale ;j++)
		{
			if (VoteBox[i*aScale + j] > VoteMax)
			{
				VoteMax = VoteBox[i*aScale + j];
				VoteMaxY = i;
				VoteMaxX = j;
			}
		}
	}
	
	int Count = 0;
	printf("VoteMax: %d",VoteMax);
	for (int i = 0; i < bScale ;i++)
	{
		for (int j = 0; j < aScale ;j++)
		{
			if (VoteBox[i*aScale + j] >= VoteMax)
			{
				Count++;
			}
		}
	}
	printf("   %d \n",Count);
	//释放内存
	delete [] VoteBox;
	if (VoteMax > 3)
	{
		Arc->center.x = VoteMaxX + minA;
		Arc->center.y = VoteMaxY + minB;
		Arc->r = r;
		return 1;
	}else {
		return 0;
	}
	return 1;
}

2、最小二乘法拟合

最小二乘法拟合则需要先判定是否是圆弧,是圆弧才能进行拟合,否则拟合的结果肯定是不准的。

但是目前直线的判定可以通过多边形拟合寻角点、拟合后看个点与直线距离等方法来判定,圆弧并没有

很好的判定方法,起码我目前是没有发现的。


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