光學測距方法與光學測距系統的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種光學測距方法包含：基于一探測光線取得復數個感測數值；進行一篩選操作以自該復數個感測數值中選出復數個篩選后感測數值；根據該些篩選后感測數值來決定一重心位置；以及根據該重心位置與分別對應于復數個偵測點的復數個深度信息轉換函數來計算對應于復數個偵測點的復數個深度信息。本發明還公開了一種與上述光學測距方法對應的光學測試系統。本發明提供一種低儲存裝置需求與低硬件資源需求的深度信息演算方法，并可由少數個偵測點的重心位置，計算出多個偵測點分別對應的深度信息。另外，本發明也透過感測數值的篩選，來改善感測數值的可靠度，從而提升深度信息計算的準確度。
【專利說明】
光學測距方法與光學測距系統
技術領域
[0001]本發明系關于光學測距，尤指一種具備感測數值篩選機制與低硬件資源需求的光學測距系統與其相關光學測距方法。
【背景技術】
[0002]傳統的測距系統捕捉光線遇到障礙物時的反射，并分析反射產生的位置，來決定測距系統與障礙物之間的距離，或者是說障礙物的深度。這是透過三角測距(triangulat1n)的數學方法，根據反射產生的位置去計算出障礙物的深度信息。在現今的應用中，光源往往是線光源而非是點光源，這樣的好處是可以一次得到障礙物上多個點的深度信息，加速測距的進行。然而，由于測距系統在進行深度信息計算時，通常是根據預設參數與量測數據來進行，障礙物上不同點的深度信息，需要搭配不同的預設參數來進行計算，如此一來，測距系統需要大量的儲存裝置來記錄對應于不同偵測點的預設參數，以及大量的硬件運算資源來根據默認參數進行計算。
【發明內容】
[0003]有鑒于此，本發明之一目的在于提供一種低儲存裝置需求與低硬件資源需求的深度信息演算方法，并可由少數個偵測點的重心位置，計算出多個偵測點分別對應的深度信息。另外，本發明也透過感測數值的篩選，來改善感測數值的可靠度，從而提升深度信息計算的準確度。
[0004]為實現上述目的，本發明提供一種光學測距方法，包含:基于一探測光線取得復數個感測數值；進行一篩選操作以自該復數個感測數值中選出復數個篩選后感測數值；根據該些篩選后感測數值來決定一重心位置；以及根據該重心位置與分別對應于復數個偵測點的復數個深度信息轉換函數來計算出分別對應于復數個偵測點的復數個深度信息，其中該些深度信息轉換函數基于復數個特定深度信息轉換函數而被決定。
[0005]優選地，進行該篩選操作的步驟包含:根據該感測數值在一感測畫面中的相對位置，其特征在于，自一特定范圍內的感測數值來選出該些篩選后感測數值。
[0006]優選地，該些感測數值包含有復數個列的感測數值，以及進行該篩選操作的步驟包含:設定每一列的感測數值之一臨界值，并且將該些感測數值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選后感測數值。
[0007]優選地，設定該臨界值的步驟包含:計算該列的感測數值中的一最大值；計算該列的感測數值的一平均值；以及依據該最大值與該平均值之平均來設定該臨界值。
[0008]優選地，該些感測數值包含復數個列的感測數值，以及進行該篩選操作的步驟包含:設定每一列的感測數值之一信賴水平，并將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選后感測數值。
[0009]優選地，設定該信賴水平的步驟包含:計算該列的感測數值中大于一臨界值的感測數值的一總和值；計算該列的感測數值中低于該臨界值的感測數值的一平均值；以及依據該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。
[0010]優選地，另包含:設定一偵測點所對應之一深度信息轉換函數，包含:依據復數個二階多式來設定該深度信息轉換函數。
[0011]優選地，另包含:設定每一偵測點所對應之一深度信息轉換函數，包含:根據復數個特定偵測點所對應之復數個特定深度信息轉換函數中之至少一者以及至少一加權系數，來決定每一個偵測點所對應之該深度信息轉換函數。
[0012]此外，為實現上述目的，本發明還提供一種光學測距系統，包含:一光學感測裝置，用以基于一探測光線產生復數個感測數值；一篩選模塊，耦接該光學感測裝置，用以進行一篩選操作以自該復數個感測數值中選出復數個篩選后感測數值；一重心計算模塊，耦接該篩選模塊，用以根據該些篩選后感測數值計算出一重心位置；以及一深度信息計算模塊，耦接該重心計算模塊，并根據該重心位置與分別對應于復數個偵測點的復數個深度信息轉換函數來計算出分別對應于該些偵測點的復數個深度信息，其中該復數個深度信息轉換函數基于復數個特定深度信息轉換函數而被決定。
[0013]優選地，該篩選模塊根據該感測數值在一感測畫面中的相對位置，自一特定范圍內的感測數值來選出該些篩選后感測數值。
[0014]優選地，該些感測數值包含有復數個列的感測數值，以及該篩選模塊設定每一列的感測數值之一臨界值，并且將該些感測數值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選后感測數值。
[0015]優選地，該篩選模塊計算該列感測數值中的一最大值；計算該列感測數值的一平均值；以及依據該最大值與該平均值的一平均值來設定該臨界值。
[0016]優選地，該些感測數值包含有復數個列的感測數值，以及該篩選模塊計算每一列的感測數值之一信賴水平，并將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選后感測數值。
[0017]優選地，該篩選模塊計算該列的感測數值中大于一臨界值的感測數值的一總和值；計算該列的感測數值中低于該臨界值的感測數值的一平均值；以及依據該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。
[0018]優選地，該深度信息計算模塊依據復數個二階多式來設定該些偵測點中之一偵測點的深度信息轉換函數。
[0019]優選地，該深度信息計算模塊根據復數個特定偵測點所對應之復數個特定深度信息轉換函數中之至少一者以及至少一加權系數，來決定每一個偵測點所對應之該深度信息轉換函數。
[0020]優選地，包含:于不同時間下取得復數個光感測數值；根據該些光感測數值分別決定一重心位置；以及根據該些重心位置與復數個深度信息轉換函數來計算出對應該些重心位置的復數個深度信息。
[0021]優選地，該些深度信息轉換函數為線性函數。
【附圖說明】
[0022]圖1A與圖1B說明本發明之光學測距系統的原理；
[0023]圖2解釋本發明如何用二階方程式來逼近重心位置與深度信息之間的真實函數關系;
[0024]圖3說明感測圖像中線型影像的幾何失真；
[0025]圖4說明如何利用特定偵測點的深度信息轉換函數來決定其余的偵測點的深度信息轉換函數；
[0026]圖5為本發明光學測距方法之一實施例的流程圖；
[0027]圖6為本發明光學測距系統之一實施例的功能方塊圖。
[0028]本發明目的的實現、功能特點及優點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。
【具體實施方式】
[0029]應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0030]首先，請參考圖1A與圖1B，該些圖式說明本發明光學測距系統100的原理。如圖1A所示，光學測距系統100會透過光源發出光線，當光線遇到障礙物200時便會發生反射現象，反射的光線會被光學測距系統100的光學感測裝置110所捕捉，從而產生感測畫面。由于光源10可產生一線光源，因此光學感測裝置110所捕捉到的感測畫面Fl在畫面位置X1處會有一條線型影像。在圖1B中，由于測距系統100與障礙物200之間的距離由Z/變成Z2，因此，光學感測裝置110捕捉到的感測畫面F2中，線型影像會出現在畫面位置X2處。由于光源10與水平線的夾角，還有與光學感測裝置110之間的距離是已知的，所以只要透過三角測距法，便可根據線型影像的畫面位置&與X2，來決定光學測距系統100與障礙物200之間的距離21與Z 2(以下稱之為深度信息)。
[0031]在本發明的流程中，在決定線型影像的重心位置(也就是前述的畫面位置)之前，首先會先提升感測數值的可靠度，適當地排除不可靠的感測數值，這包含以下多種篩選方式。首先，在光學感測裝置110取得一個感測畫面后，本發明會先在感測畫面中圈選適當的興趣范圍(reg1n of interest)，只有在興趣范圍內的感測數值才會被選擇，興趣范圍外的感測數值則被排除。這是因為光學測距系統一般有使用上的限制，距離太遠的障礙物無法測量其距離，這是因為光線強度有限，其反射不足以造成有效的感測數值。這也使得線型影像只會出現在感測畫面的特定范圍內。換言之，這個范圍外的感測數值應該都是噪聲或者是非光學測距系統之光源所產生。透過興趣范圍的選擇，這類的感測數值可被排除。
[0032]接著，本發明根據感測畫面中每一列像素的感測數值，計算出每一列像素所對應的臨界值。之后，比較該列上的每個像素的感測數值與臨界值的關系，將小于臨界值的感測數值視為噪聲并予以排除，而大于臨界值的感測數值則被保留，作為后續計算深度信息的數據。在一實施例中，一列像素的臨界值可由該列所有像素的所有感測數值中的最大值Smax,以及該列像素所有感測數值的平均值Satc來決定，也就是臨界值=(S^Savg)/2ο然而，這只是本發明中計算臨界值的一種可能方式，并非本發明之限制。
[0033]接著，當前述的興趣范圍篩選與臨界值篩選將噪聲與感測數值進行篩選后，會進一步考慮每一列的感測數值的信賴水平(confidential level)，也就是說，強度不足的感測數值不予考慮(以一列像素為考慮單位)，如此一來可進一步排除不明確的感測數值。也就是說，部分感測數值可能在興趣范圍篩選與臨界值篩選中未被認定為噪聲，但是由于強度較弱，容易被畫面中其他強度較強的噪聲所干擾。為了提升感測數值的可靠度，透過信賴水平的篩選，把不明確的感測數值排除，并保留明確的感測數值。在一實施例中，信賴水平根據先前所決定的臨界值來決定。如前所述，每一列像素的感測數值都有其所對應的臨界值。因此，根據臨界值，在對應于一列像素的感測數值中，大于臨界值的感測數值會被加總，得到一個總和SSUM，而小于臨界值的感測數值會被平均，得到一個低值平均SL.，而信賴水平則等于SSUM/\ATC，當某一列的信賴水平低于一個預設的最低信賴水平臨界值時，本發明會將該列的感測數值認定為不可信，如同在先前的臨界值篩選一般，這些不可信的感測數值將被排除，且不被用來進行深度信息計算。透過以上的方式，將可得到一個或多個列的感測數值，根據這些感測數值，本發明決定一列像素(也就是一列偵測點)的重心位置，而透過列像素的重心位置可用來計算出每個偵測點分別與障礙物200之間的距離。
[0034]由于重心位置\與障礙物200之間的距離(深度)之間有一個函數關系。而這個函數關系一般來說可透過下方的M階多項式來近似:
[0035]Zn (X) = K1 (Xn) ~N+K2 (Xn) ' (N-1) + …..Km
[0036]理論上來說，多項式的階數越高，則可以越逼近重心位置與障礙物深度之間的實際函數，但為了適當地控制硬件成本，多項式的階數需要被適當控制。因此，本發明改使用線性方程式來近似這個函數。請參考圖2，如圖所示，原本須以高階多項式來逼近的函數Z(X)，在本發明中改以兩個線性方程式(二階多項式)ZP(x)與ZN(X)來近似，當偵測到重心位置位在X0?X之間時，則以多項式ZN(X)來計算深度信息，而當偵測到重心位置位在Xi?X2之間時，則以多項式ZP(X)來計算深度信息，透過線性方程式進行二段逼近所得的深度信息轉換函數Z’(X)可以下列方式來表示:
[0037]Z，(X) = ZN (X) ,XZxOC1;
[0038]V (x) = ZP(x),X1<x<X2o
[0039]藉由這種方式，將可大幅降低內存所需儲存的多項式系數數量，以及避免高階多項式中關于高次方項次的復雜計算(需要較多的硬件資源)。另外，以上二階多項式的使用數目只是范例說明，在其他實施例中，可以利用更多的二階多項式來逼近實際函數(進行更多段逼近)。
[0040]另一方面來說，由于光學測距系統100中的光學感測裝置110系透過鏡片來接收光線，而鏡頭在邊緣通常存在幾何失真，會造成感測畫面中的線型影像并非理想的直線(如圖3所示)。這樣的失真會使得先前計算出的重心位置無法套用單一個深度信息轉換函數，來計算出所有偵測點對應的深度信息(如果線型影像為理想直線則可)，因此，有必要針對每個偵測點決定各自所對應的深度信息轉換函數。然而，若需紀錄所有偵測點-所對應的深度信息轉換函數，將需要相當可觀的儲存裝置容量。為了降低所需的儲存裝置容量，本發明透過特定的偵測點所對應的深度信息轉換函數，來近似出其余偵測點所對應的深度信息轉換函數，請參考圖4。
[0041]如圖4所示，假設測距系統包含有P 32。共320個偵測點，其中本發明的光學測距系統僅記錄偵測點Ρ3(]、Ρ.以及P，分別所對應的深度信息轉換函數Z 30 (X) ,Z160 (X)與Z290 (χ)(每一個Z3q(X)、Z16q(X) ig Z290 (X)系基于上述的線性方程式二段逼近法所決定)，其余的偵測點所對應的深度信息轉換函數則利用深度信息轉換函數Z30(X)、Z160 (X)與Z29q(X)以及相對應的加權系數來決定。
[0042]舉例來說，偵測點P.所對應的深度信息轉換函數Z 100(x)，由其周圍的偵測點P3。與Pim的深度信息轉換函數來決定，并由下方加權計算來決定:
[0043]Z100 (X) = w0*Z30 (X) +W1^Z160 (X)；
[0044]再者，在偵測點P16。與P 29。之間的偵測點的深度信息轉換函數則可由Z 160(x)與Z290 (X)進行加權計算所得。應當注意的是，在決定每個偵測點所對應的深度信息轉換函數所使用的加權系數以及計算方法會隨著偵測點位置而有所不同，例如在偵測AP3C左方之偵測點P2。所對應的深度信息轉換函數z 2t)(x)可為:
[0045]Z20 (X) = w3*Z30 (X) +w4*Z160 (X)；
[0046]透過以上的技巧，將可大幅減少測距系統所需的內存容量。并且，光學測距系統中只需紀錄少數幾個特定深度信息轉換函數，以及每個偵測點對應的加權系數。之后，再根據這些信息，便可逐一決定出每個偵測點的深度信息轉換函數。接著，將重心位置分別代入至每個偵測點的深度信息轉換函數中，就可以計算出每個偵測點與障礙物之間的距離。請注意，以上的范例并非本發明的限制。舉例來說，在本發明的其他實施例中，可能會根據更多或更少的深度信息轉換函數來近似每個偵測點的深度信息轉換函數。
[0047]以上的流程可由圖5所示的流程圖來表示。首先，在步驟Sll中，透過光學感測裝置來取得感測數值。接著，在步驟S12中，進行感測數值的篩選，其中又包含了基于興趣區域與臨界值來個別篩選，以及基于信賴水平來逐列篩選。請注意，在本發明的不同實施例中，步驟S12有可能只會進行以上篩選中的一者，這樣的好處在于可以加速測距的進行。在步驟S12進行后，可得到篩選后的感測數值，并接著在步驟S13中，根據篩選后的感測數值來決定一重心位置。最后，在步驟S14中，根據該重心位置，以及多個偵測點分別對應的深度信息轉換函數來決定多個深度信息，其中該些深度信息轉換函數由復數個特定深度信息轉換函數中之一者以及至少一加權系數所決定。
[0048]在圖5所示的流程中，由于對于感測數值的可靠度有著較高的要求，所以利用步驟Sll與S12來排除不可靠的感測數值。然而，在本發明其他實施方式中，倘若使用了性能較佳的光學感測裝置，可得到較為可靠的感測數值時，那么步驟Sll與S12可以省略，并透過以下步驟來進行光學測距:
[0049]S21:于不同時間下取得復數個光感測數值
[0050]S22:根據該些光感測數值分別決定一重心位置
[0051]S23:根據該些重心位置與復數個深度信息轉換函數來計算出對應該些重心位置的復數個深度信息。
[0052]其中，復數個深度信息轉換函數依舊透過前述的線性函數逼近法來得到。
[0053]在本發明之一實施例中，另提供一種光學測距系統，如圖6所示。本發明之光學測距系統100包含:一光學感測裝置110、一篩選模塊120、一重心計算模塊130以及一深度信息計算模塊140。請注意，在本發明之其他實施例中，光學測距系統100可能不包含光學感測裝置110，篩選模塊120、重心計算模塊130以及深度信息計算模塊140可直接根據外部的光學感測裝置所提供的感測數值來計算出深度信息。光學感測裝置110可為一圖像傳感器(image sensor)，用以基于一探測光線(由內建于光學測距系統100的光源10或者一外部光源所產生)產生復數個感測數值(每一個感測數值可為由圖像傳感器之每一個像素所讀取到的訊號)。篩選模塊120耦接光學感測裝置110，用以進行一篩選操作以自該復數個感測數值中選出復數個篩選后感測數值。其中，篩選模塊120可能進行前述的興趣區域篩選，臨界值篩選以及信賴水平篩選中的一種篩選或多種篩選。重心計算模塊130耦接篩選模塊120，用以根據該些篩選后感測數值計算出一重心位置。深度信息計算模塊140耦接重心計算模塊130，用以根據該重心位置與分別對應于復數個偵測點的復數個深度信息轉換函數來計算復數個深度信息，其中該復數個深度信息轉換函數基于復數個特定深度信息轉換函數而被決定。由于以上操作細節及原理已于先前解釋，因此在此不重復說明。
[0054]請注意，本發明中的光學測距方法與光學測距系統中的步驟或者是模塊可基于純軟件架構或純硬件架構，或者是兩者混合的架構來實現，例如:透過處理器來執行對應的軟件、透過純硬件電路，或者是透過兩者的組合。其中，處理器可為通用處理器(general-purpose processor)，或者是如數字信號處理器(digital signalprocessor)之類的特定處理器。軟件可能儲存于計算機可讀取媒體(例如:光驅(optical disk drive)、硬盤機(hard disk drive)、閃存(flash memory)、各種隨機存取記體(random-access memory, RAM)、各種為只讀記體(read-only memory, ROM)或者是任何可被處理器所辨別的儲存裝置)中，并且包含各種程序邏輯(programming logic)、指令，或者是用以實現本發明的必要數據。此外，在純硬件電路的架構中，可能包含基于硬件邏輯(hard-wired logic)，可程序化邏輯(如:現場可程序邏輯門陣列(FieldProgrammable Gate Array, FPGA)或者是復雜可程序邏輯裝置(Complex ProgrammableLogic Device, CPLD)、或者特殊應用集成電路(Applicat1n-specific integratedcircuit, ASIC)所實現的特定電路。
[0055]由于本發明對于深度信息的計算進行相當多的簡化，且不失其可靠度。因此可以有效地降低硬件需求。而且透過本發明的方法，在進行一次感測數值的擷取后，便可同時計算出多個偵測點的深度信息，加速了測距的進行。另外，由于本發明對于感測數值所進行多道的篩選，也在一定程度上確保了深度信息計算的準確度。
[0056]以上僅為本發明的優選實施例，并非因此限制本發明的專利范圍，凡是利用本發明說明書及附圖內容所作的等效結構或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關的技術領域，均同理包括在本發明的專利保護范圍內。
【主權項】
1.一種光學測距方法，其特征在于，包含: 基于一探測光線取得復數個感測數值； 進行一篩選操作以自該復數個感測數值中選出復數個篩選后感測數值； 根據該些篩選后感測數值來決定一重心位置；以及 根據該重心位置與分別對應于復數個偵測點的復數個深度信息轉換函數來計算出分別對應于復數個偵測點的復數個深度信息，其中該些深度信息轉換函數基于復數個特定深度信息轉換函數而被決定。2.如權利要求1所述的光學測距方法，其特征在于，進行該篩選操作的步驟包含: 根據該感測數值在一感測畫面中的相對位置，其特征在于，自一特定范圍內的感測數值來選出該些篩選后感測數值。3.如權利要求1所述的光學測距方法，其特征在于，該些感測數值包含有復數個列的感測數值，以及進行該篩選操作的步驟包含: 設定每一列的感測數值之一臨界值，并且將該些感測數值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選后感測數值。4.如權利要求3所述的光學測距方法，其特征在于，設定該臨界值的步驟包含: 計算該列的感測數值中的一最大值； 計算該列的感測數值的一平均值；以及 依據該最大值與該平均值之平均來設定該臨界值。5.如權利要求1所述的光學測距方法，其特征在于，該些感測數值包含復數個列的感測數值，以及進行該篩選操作的步驟包含: 設定每一列的感測數值之一信賴水平，并將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選后感測數值。6.如權利要求5所述的光學測距方法，其特征在于，設定該信賴水平的步驟包含: 計算該列的感測數值中大于一臨界值的感測數值的一總和值； 計算該列的感測數值中低于該臨界值的感測數值的一平均值；以及 依據該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。7.如權利要求1所述的光學測距方法，其特征在于，另包含: 設定一偵測點所對應之一深度信息轉換函數，包含: 依據復數個二階多式來設定該深度信息轉換函數。8.如權利要求1所述的光學測距方法，其特征在于，另包含: 設定每一偵測點所對應之一深度信息轉換函數，包含: 根據復數個特定偵測點所對應之復數個特定深度信息轉換函數中之至少一者以及至少一加權系數，來決定每一個偵測點所對應之該深度信息轉換函數。9.一種光學測距系統，其特征在于，包含: 一光學感測裝置，用以基于一探測光線產生復數個感測數值； 一篩選模塊，耦接該光學感測裝置，用以進行一篩選操作以自該復數個感測數值中選出復數個篩選后感測數值； 一重心計算模塊，耦接該篩選模塊，用以根據該些篩選后感測數值計算出一重心位置；以及 一深度信息計算模塊，耦接該重心計算模塊，并根據該重心位置與分別對應于復數個偵測點的復數個深度信息轉換函數來計算出分別對應于該些偵測點的復數個深度信息，其中該復數個深度信息轉換函數基于復數個特定深度信息轉換函數而被決定。10.如權利要求9所述的光學測距系統，其特征在于，該篩選模塊根據該感測數值在一感測畫面中的相對位置，自一特定范圍內的感測數值來選出該些篩選后感測數值。11.如權利要求9所述的光學測距系統，其特征在于，該些感測數值包含有復數個列的感測數值，以及該篩選模塊設定每一列的感測數值之一臨界值，并且將該些感測數值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選后感測數值。12.如權利要求11所述的光學測距系統，其特征在于，該篩選模塊計算該列感測數值中的一最大值；計算該列感測數值的一平均值；以及依據該最大值與該平均值的一平均值來設定該臨界值。13.如權利要求9所述的光學測距系統，其特征在于，該些感測數值包含有復數個列的感測數值，以及該篩選模塊計算每一列的感測數值之一信賴水平，并將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選后感測數值。14.如權利要求13所述的光學測距系統，其特征在于，該篩選模塊計算該列的感測數值中大于一臨界值的感測數值的一總和值；計算該列的感測數值中低于該臨界值的感測數值的一平均值；以及依據該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。15.如權利要求9所述的光學測距系統，其特征在于，該深度信息計算模塊依據復數個二階多式來設定該些偵測點中之一偵測點的深度信息轉換函數。16.如權利要求9所述的光學測距系統，其特征在于，該深度信息計算模塊根據復數個特定偵測點所對應之復數個特定深度信息轉換函數中之至少一者以及至少一加權系數，來決定每一個偵測點所對應之該深度信息轉換函數。17.一種光學測距方法，其特征在于，包含: 于不同時間下取得復數個光感測數值； 根據該些光感測數值分別決定一重心位置；以及 根據該些重心位置與復數個深度信息轉換函數來計算出對應該些重心位置的復數個深度信息。18.如權利要求17所述的光學測距方法，其特征在于，該些深度信息轉換函數為線性函數。
【文檔編號】G01S17/08GK105824027SQ201510006644
【公開日】2016年8月3日
【申請日】2015年1月7日
【發明人】王國振
【申請人】原相科技股份有限公司