Журнал «Компьютерра» № 6 от 14 февраля 2006 года

Также огромную роль играет способность человека выделять объекты из того потока информации, которую он получает благодаря органам зрения. Грубо говоря, когда мы входим в незнакомую комнату, нас не интересует форма стоящего в углу кресла, нам нужно лишь знать, с какой стороны и как далеко от нас оно находится. А вот роботу, как уже было сказано, даже идентифицировать кресло на изображении комнаты не всегда под силу.

Какими же из этих методов могут воспользоваться роботы? Проще всего реализовать второй способ. В самом деле, роботу достаточно иметь один-единственный глаз, и при этом чем меньше у него глубина резкости, тем лучше. Надо «прогнать» камеру по всему диапазону фокусных расстояний и на полученной картинке определить дальность до каждой точки. Но за простотой этого метода скрывается и его недостаток – низкое разрешение. Определить степень сфокусированности можно только для относительно большого по площади предмета; более того, он еще должен быть неравномерно окрашен. Роботу трудно ориентироваться в пустой комнате с чистыми белыми стенами, зато расстояние до какой-нибудь решетки он вычислит точно.

Теперь рассмотрим двуглазого робота, который для определения расстояния до предметов использует бинокулярное зрение. Тут возможны два случая: или заранее известно взаимное расположение камер (они закреплены жестко), или потребуется определять положение камер. С первым случаем, казалось бы, все просто: берем точку на одном кадре, ищем соответствующую ей на другом и определяем расстояние до камер. Но все как раз и упирается в поиск соответствий между точками. Для некоторых областей изображения таких соответствий может не оказаться – например, одна из пары соответствующих точек будет чем-то загорожена. Но даже если все соответствия имеются, то найти их будет очень не просто. Рассмотрим простейший случай: наш двуглазый робот смотрит на кубик с гладкими однотонными стенками, и как бы мы ни старались и не разглядывали изображения, полученные с каждого из глаз, найти соответствующих пар точек больше, чем углов у кубика, невозможно. А даже по восьми точкам (предположим, что видны все углы) пытаться восстановить сцену, не зная, что на ней куб, задача нереальная.

Калибровка камеры

Большинство оптических методов разрабатываются в расчете на центрально проецирующие камеры. Напомню, что при такой проекции прямые остаются прямыми, а если мы посмотрим на снимки, сделанные реальными фотоаппаратами, то увидим, что зачастую прямые линии выгибаются от центра кадра (особенно по краям). Эти недостатки свойственны камерам с небольшим объективом, а именно такие и устанавливаются на большинство роботов. Естественно, если искажения на кадре будут столь заметны, то восстановить по ним 3D с хорошей точностью не удастся. Чтобы можно было бороться с этой проблемой, применяется процедура калибровки камеры.

Если в модели центральной проекции камера имеет всего один параметр (фокусное расстояние), то в реальности к нему добавляется несколько параметров (их число зависит от выбранной модели), описывающих свойства «бочки». Далее фотографируют что-то с заранее известной структурой (это может быть шахматная доска, или решетка, или лист бумаги с нанесенными в определенных местах точками) и по полученному кадру определяют параметры камеры. Теперь любой кадр, сделанный ею, можно с достаточно хорошей точностью привести к виду, соответствующему центральной проекции. И уже преобразованный таким образом кадр использовать для алгоритмов восстановления 3D.

Какие есть пути решения данной проблемы? Можно искать на изображениях соответствия не только точек, но и прямых и эллипсов (проекция окружности). Ведь роботы скорее всего будут находиться в антропогенной среде, а современные офисные интерьеры и городские пейзажи практически полностью состоят из прямых линий, да и окружности встречаются нередко. Вернемся к примеру с кубом. Пусть нам удалось найти соответствия между углами, тогда отыскать отрезки, соединяющие углы, и разбить их на пары соответствия, тоже не составит труда. Далее можно сделать предположение, что четыре отрезка, образующих замкнутую ломаную, ограничивают плоскость[Оглянитесь вокруг, и вы увидите, что чаще всего так и бывает]. Вот наша задача и решена! Теперь мы можем построить тот самый куб, составив его из плоскостей. Если наш робот наткнется на кружку или кастрюлю, он без труда распознает в ее основании окружность, что поможет ему «разобраться» и с формой этого предмета.

Но иногда жестко закреплять глаза робота нецелесообразно или вообще ненужно, поскольку восстановить положение камер по двум снимкам не слишком трудно. К тому же это решение зачастую дает более высокую точность, нежели механическое соединение камер. Да и возможность независимо оперировать двумя глазами довольно заманчива, особенно в тех задачах, где не требуется восприятие трехмерной информации (например, такой робот сможет одновременно читать две страницы книги).