影像與感測器輔助之個人方位推估法計算｜國立臺灣科技大學博碩士論文系統

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研究生：	陳芝蓉 Chih-jung Chen
論文名稱：	影像與感測器輔助之個人方位推估法計算 Pedestrian Dead-Reckoning Calculation based on Images and Sensors
指導教授：	高維文 Wei-wen Kao
口試委員:	陳亮光 Liang-kuang Chen 張淑淨 Shwu-jing Chang
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	工程學院 - 機械工程系 Department of Mechanical Engineering
論文出版年：	2008
畢業學年度：	96
語文別：	中文
論文頁數：	140
中文關鍵詞：	方位推估、距離、相片角度、定位、位移
外文關鍵詞：	Dead-Reckoning Calculation, Distance, Images angle, Position, Displacement
相關次數：	點閱：369 下載：2
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摘要
「你在哪裡?我在哪裡?」當你在陌生城市裡妳如何知道你身在何方？依靠地圖、記憶還是GPS。本文利用影像結合感測器來輔助個人的定位，找回屬於你自己的方位。
將影像與感測器結合，運用幾何原理達到方位推估法的計算，先用基本幾何原理計算出當特徵點在相片中心的距離，若特徵點不在相片中心時則使用相片偏差加以修正達到求得距離的目標，同一張相片若有兩個特徵點則推算其夾角，將以上所述的原理方法結合與運用可以在開放空間上定位拍攝點且知道兩拍攝點的位移距離，將所提出的原理方法經由實驗的證明，並在多方的驗證之下，證實本研究的實驗準確性與可行性。
希望在未來能實現將影像結合感測器運用在日常生活中所使用的手機上，進而實現個人定位之願景。

Abstract
Where you are? Where I am ? How do you know where you are in the strange city? Do you rely on paper map, your memory, or even GPS? This thesis try to propose a new method that utilizes the surrounding images combined with the sensors to assist the pedestrian locating problem and to find your own position.
By combining the images with sensor information, and use the principle of geometry, dead-reckoning calculation can be used to derive user positions and paths. First, using geometry the distance between a feature point and the camera can be calculated when feature is at center of images. If the feature were not at center of images, we could use the grid and scale of calibration sheet in the photo to get the distance between the feature and camera. If two features are at the same image, we can calculate the angle between the lines from camera to two features. By combining aforementioned method positions of camera can be calculated and subsequently the travel distance between two camera positions can be obtained. Experiments are conductd to verify the validity of the proposed method and the accuracy of the method is furtherly investigated via repeated experimentd.
It is hoped that the method that combined with sensors to derive positions can be built in cell phones in future to realize the prospect of pedestrian positioning.

目錄
摘要……………………………………………………………………I
Abstract………………………………………………………………II
致謝……………………………………………………………………III
目錄……………………………………………………………………IV
圖索引…………………………………………………………………IX
表索引…………………………………………………………………XIV

第一章 緒論 …………………………………………………………1
1前言 ………………………………………………………………1
2研究動機 …………………………………………………………1
3研究目標 …………………………………………………………2
4文獻回顧 …………………………………………………………2
4.1影像定位的相關文獻 …………………………………………3
4.2現今行人定位方法 ……………………………………………4
5論文架構 …………………………………………………………5

第二章 幾何基本原理方位推估 ……………………………………7
1中心距離 …………………………………………………………7
2上下偏差修正 ……………………………………………………8
3左右偏差修正……………………………………………………11
4相機傾斜…………………………………………………………11
5相片角度…………………………………………………………13
6定位………………………………………………………………15
6.1三角定位法……………………………………………………15
6.2座標定位法……………………………………………………16
7位移………………………………………………………………17
7.1三角計算法……………………………………………………17
7.2座標計算法……………………………………………………18
8 景物變換 ………………………………………………………19

第三章 相機選擇與校正……………………………………………22
1相機選擇…………………………………………………………22
1.1 CCD成像技術  ………………………………………………22
1.2 CMOS成像技術 ………………………………………………22
1.3 CCD與CMOS比較………………………………………………23
1.4實驗考量………………………………………………………23
2相機誤差…………………………………………………………24
2.1內在因素-鏡頭誤差 …………………………………………25
2.2外在因素-光線誤差 …………………………………………28
3相片修正…………………………………………………………29
3.1現今修正相片的方法 ……………………………………… 29
3.2校正片拍攝方式 …………………………………………… 29

第四章 實驗過程……………………………………………………31
1實驗前準備………………………………………………………31
1.1 實驗與驗證設備…………………………………………… 31
1.1.1實驗設備選用 …………………………………………… 31
1.1.2 驗證設備………………………………………………… 33
1.2影像定義與校正片選用………………………………………34
1.2.1 相片中心………………………………………………… 34
1.2.2 選用校正片……………………………………………… 35
2 距離驗證 ………………………………………………………37
2.1中心距離實際驗證……………………………………………37
2.2相片中心上下偏差距離實驗…………………………………39
2.3相片中心左右偏差距離實驗…………………………………48
2.4相片任意點距離實驗…………………………………………48
3相片角度實驗 ………………………………………………… 50
4位移點的實驗 ………………………………………………… 56
4.1定位方法………………………………………………………58
4.1.1三角定位法…………………………………………………58
4.1.2座標定位法…………………………………………………64
4.1.3座標修正法…………………………………………………66
4.2位移計算………………………………………………………68
4.2.1三角位移計算法……………………………………………68
4.2.2座標位移計算法 ………………………………………… 73
5位移回推特徵點高度……………………………………………74
6驗證………………………………………………………………75
6.1 座標位置驗證 ………………………………………………75
6.2 高度驗證…………………………………………………… 78

第五章 實驗結果與討論 ………………………………………… 82
1實驗結果…………………………………………………………82
1.1準確度（最大與最小誤差）…………………………………82
1.2成果繪圖………………………………………………………83
2實驗討論與檢討…………………………………………………87

第六章 結論與未來展望 ………………………………………… 90
1結論 …………………………………………………………… 90
2未來展望 ……………………………………………………… 91
 參考文獻……………………………………………………………92
 附件1……………………………………………………………… i

                                

參考文獻
[01] 沈括，”夢溪筆談”， 24卷，北宋。

[02] 古約，”Guyot de provins”，法國，公元1205年。

[03] D.Klinec, “A Model Based Approach for Orientation in Urban Environmentts”, Institute for Photogrammetry, University of Stuttgart, Germany.

[04] Duncan Robertson and Roberto Cipolla , “An Image-Based System for Urban Navigation”, Gambridge University Engineering Department, 2004.

[05] Tianen Chen and Ryosuke Shibasaki, “Development of a Vision-Based Positioning System for High Density Urban Areas”, Center for Spatial Information Science, University of Tokyo.

[06] 李嘉欣，“多視點輔助定位系統”，碩士論文，國立台灣科技大學機械工程系，台北，2007。

[07] Malcolm Lomer，“滿足行人定位和GPS手機需求混合式定位技術出線”，新通訊8月號78期，2007。http://www.2cm.com.tw/coverstory_content.asp?sn=0708080008。

[08]海龍公式， http://www.htjh.tpc.edu.tw/math/LSC/%AE%FC%C0s%A4%BD%A6%A1.htm。

[09]維基百科，http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%90%83%E5%B7%AE。

[11]維基百科，http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%83%8F%E5%B7%AE&variant=zh-tw。

[12]Z. Zhang , “ A flexible new technique for camera calibration”, Technical Report MSR-TR-98-71, Microsoft Recearch, 1999.

[13]Z. Zhang and S. Member, “ Camera Calibration with one-dimensional objects,” Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, VOL. 26, NO. 7, JULY 2004.

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