Photogrammetrische Bestimmung der äußeren Orientierung der Kamera am Field-of-View Prüfstand

Dauer: 6 Monate
Abgabe: Juli 2022
Betreuer: M.Sc. Thorsten Pesch (Robert Bosch GmbH)
Prüfer: Prof. Dr.-Ing. Norbert Haala

Für die Untersuchung der Nahbereichskamera bei der Entwicklung der Fahrerassistenzsysteme wird der „Field-of-View“ Prüfstand bei der Robert Bosch GmbH aufgebaut (Abb. 1). Die äußere Orientierung (Position und räumliche Winkel) der Kamera muss nach Kundenangabe eingestellt werden. Die Abweichungstoleranz beträgt für die Position 10mm und für die Winkel 3°. Die Aufgabenstellung wird bei dieser Arbeit mit einer photogrammetrischen Software gelöst. Dabei werden codierte Messziele (ArUco-Targets) eingesetzt, um die Bildmessung möglichst zu automatisieren. Zusätzlich wird eine spezielle Kamerahalterung gefertigt, um die mathematische Ableitung der äußeren Orientierung zu ermöglichen. 

Software

Die Open-Source-Software ArUco-MarkerMapper wird verwendet, um die codierten Zielmarken zu detektieren und lokalisieren. Die Verwendung einer Open-Source-Software hat den Vorteil, dass die Automatisierung und die Integration der Software mit anderen Programmen einfach möglich ist.

Kamerahalterung

Eine spezielle Halterung wird für diese Aufgabe entworfen, die die mathematische Ableitung der äußeren Orientierung ermöglicht. Sie beinhaltet ein Gehäuse für die Kamera und drei Zielmarkenhalter entlang drei Achsenrichtungen (Abb. 2). Die äußere Orientierung der Kamera lässt sich aus den Positionen der drei Zielmarken ableiten. Die Halterung wird 3D gedruckt, um die geplante Geometrie und Abmessung bei der Fertigung zu garantieren.

Die erzielte Genauigkeit des Messsystems wurden mit drei Validierungsversuchen untersucht. Zunächst wurde eine Genauigkeit der Punktbestimmung von 2-4mm mit der Tachymeter-Messung bestätigt.

Beim zweiten Test wird die Messkonstellation in CAD Software nachgebaut. Im Anschluss werden simulierte Bilder mit der optischen Simulationssoftware (Ansys Speos) erstellt (Abb. 3). Die äußere Orientierung der Kamera wird mit den simulierten Bildern bestimmt und mit den in CAD Software gemessenen Werten verglichen. Hierbei konnte eine Abweichung der Kamera-Position von 2mm und eine Winkelabweichung von 0,1° festgestellt werden.

Im dritten Test wird die bestimmte äußere Orientierung für Projektion der Bildpunkte verwendet. Die Projektionskoordinaten weichen bei 3m Distanz um maximal 30mm von realer Messung ab, was auf eine hohe Genauigkeit der äußeren Orientierung hinweist.

Die Aufgabe der Bestimmung der äußeren Orientierung wurde mit photogrammetrischer Rekonstruktion und zusätzlicher mathematischer Ableitung gelöst. Die Erfüllung der Genauigkeitsvorgabe wurde durch die Validierungsversuche bestätigt. Ein hohes Maß an Automatisierung wurde erzielt, indem automatische Vermessung der codierten Zielmarken verwendet wurde.

Muñoz-Salinas, R. et al. (2018). „Mapping and localization from planar markers“. In: Pattern Recognition 73, S. 158–171. issn: 0031-3203. doi: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.08.010.

Romero-Ramirez, F., Muñoz-Salinas, R. und Medina-Carnicer, R. (Juni 2018). „Speeded Up Detection of Squared Fiducial Markers“. In: Image and Vision Computing 76. doi:10.1016/j.imavis.2018.05.004.