環境物體與邊界相對關係之訓練

目前已經可以將環境中欲辨識的物體找出，如圖4.7所示，畫線的部份即為 影像中目標物與資料庫影像比對成功的點，而影像平面上目標物所框選的區域就 是透過homography的轉換關係所求得目標物在影像平面上的四個角座標，現在要 透過目標物去辨識環境的邊界，所以必須先定義環境邊界與目標物的關係。

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在本研究中，目標物有一些預設的條件存在：1.面積要夠大、2.平面的物體、3.

平行於地面。首先，先定義目標物和環境邊界的一些相關參數，如圖4.8所示。

圖 4.6 透過轉換矩陣 H 得到資料庫物件在目前影像平面中之位置

圖 4.7 目標物與資料庫特徵比對結果及目標物在影像平面上被框選的位置 資料庫影像

測詴影像畫面

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0，1，2，3代表目標物四個角點的編號，m_boundary為環境邊界的斜率。

(4-7) 其中C_r_y₃即為3號角點的y座標，C_r_y₀即為0號角點的y座標。

目標物下底線的斜率為：

由圖4.8所示，環境邊界由一個參考點(Br_x,Br_y)和斜率mboundary所形成，由於環境 目標物在現實環境中是平行於邊界的，所以在影像平面上我們將邊界的斜率設定 與目標物下底線斜率相同，即mboundary = m23 。接下來就要將環境邊界的參考點 找出，而環境邊界參考點的x,y座標定義如下：

(4-9) (4-10) 其中， Br_x為環境邊界參考點的x座標，Br_y為環境邊界參考點的y座標，Cr_x0

為0號角點的x座標，C_r_y0為0號角點的y座標。

圖 4.8 目標物及環境邊界參數

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在這邊我們定義環境邊界參考點的x座標和目標物0號角點的x座標相同如(4-9)所 示，而環境邊界參考點的y座標定義為0號角點的y座標加上d2如(4-10)所示。我們 知道，當鏡頭往前移動時，目標物會變大(d₁變大)，環境邊界會往下方移動(d₂變 大)；當鏡頭往後移動時，目標物會變小(d1變小)，環境邊界會往上方移動(d2變 小)。所以我利用最遠、中間、最近三種距離(在這邊以示意圖4.9表示)來求得d₁,d₂ 的關係式，藉以求得環境邊界(boundary)的y座標。而最遠指的是能夠辨識到目標 物的最遠距離，最近就是環境邊界已經要消失不見的距離，而中間就是在兩者之 間的距離。在最遠的距離時可以得到d1 = 71、d2 = 257，在中間距離時可以得到 d1 = 93、d2 = 341，在最近距離時可以得到d1 = 114、d2 = 449。故假設d1和d₂存在 一個二元一次方程式的關係式如(4-11)所示。

(4-11) 將上述所求得的三組d₁、d₂值代入(4-11)，求得α=0.0308、β=-1.2341、

γ=229.3572，如(4-12)所示。

(4-12) 總結以上，當測詴影像輸入後，會先將目標物的座標在影像平面中找出來，

接著可以利用上述的方式將環境邊界的參考點座標(Br_x,Br_y)和斜率mboundary找 出，就可以自動調整出目前環境邊界的位置。如圖4.9所示，在不同距離下所自 動調整的環境邊界。

d₁ = 71

d₂ = 257

圖 4.9 以三種不同距離訓練 d₁與 d₂關係式之示意圖

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圖 4.9(續) 以三種不同距離校正其 d1與 d2關係式之示意圖

圖 4.10 在不同距離下所自動調整的環境邊界 d1 = 93

d2 = 341

d1 = 114

d₂ = 449

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