Компьютерра, 2006 № 06 (626) - [17]

И третий, уже скорее психологический, инструмент использует тот факт, что мы обычно имеем дело с хорошо знакомыми нам предметами — например, все примерно представляют, какого размера должна быть табуретка или кровать. Поэтому для определения расстояния до таких предметов мозгу достаточно знать, какая площадь на сетчатке занята их изображением. Естественно, что все эти методы работают в комплексе, взаимно дополняя и уточняя друг друга.

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).