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,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,如果想看完整的Hough圆变换,查看另一篇博客:

图像处理基本算法 Hough变换

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;  
}



机器学习检测圆弧 圆弧用什么检验_圆弧


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。