[發明專利]一種利用視差空間集束調整的高精度實時立體視覺定位方法

有效

• 申請號: 201210026463.6
• 申請日: 2012-02-07
• 公開（公告）號: CN102607535A
• 公開（公告）日: 2012-07-25
• 發明（設計）人: 蔣云良;許允喜;劉勇
• 申請（專利權）人: 湖州師范學院
• 主分類號: G01C11/36
• 分類號: G01C11/36;H04N13/00
• 代理公司: 浙江杭州金通專利事務所有限公司 33100
• 代理人: 劉曉春

技術領域

本發明屬于計算機視覺自主導航技術領域，涉及一種基于視差空間集束調整的高精度實時立體視覺定位方法，可以應用于自主移動機器人、智能車輛等領域。

背景技術

在未知環境中自主導航是各種移動機器人或智能車應用的關鍵任務之一。機器人在其長距離漫游過程中需要實時地獲得自身的定位信息。目前，由于視覺傳感器的性價比日益提高以及視覺計算的發展，基于視覺的導航定位方法正開始廣泛運用于各個相關領域。視覺導航定位方法依賴硬件設備少、對體積、功耗、載荷等要求低，適用于各種復雜未知環境，并能夠填補GPS衛星定位的盲區，有效糾正輪式里程計和慣性導航的累計誤差。因此，采用視覺定位方法已經成為機器人自主導航的必然趨勢。

實時立體視覺定位算法一般利用二幀之間的特征匹配信息進行運動估計，對運動估計參數進行級聯計算出攝像機定位信息，這種方法使小的運動估計誤差不斷積累，從而導致長距離行進下定位精度不高。

經對現有技術的文獻檢索發現，E.Mouragnon等人于2006年《2006?Proceedings?of?theIEEE?Conference?on?Computer?Vision?and?Pattern?Recognition》上發表的論文“Real-TimeLocalization?and?3D?Reconstruction”以及N.Sunderhauf等人于2006年《2006?Proceedings?ofTowards?Autonomous?Robotic?Systems》上發表的論文“Towards?Using?Bundle?Adjustment?forRobust?Stereo?Odometry?in?Outdoor?Terrain”提出了利用集束調整進行實時視覺定位。集束調整采用公共坐標系統同時優化3D點和攝像機位姿參數，由于其可以利用多幀之間的特征匹配信息，所以作為最后一步優化步驟可大大提高立體視覺定位的精度。但集束調整優化方法對初始值依賴太大，由于遠距離特征點或長的運動序列引起的弱結構會造成收斂速度慢或收斂發散等數值穩定性低的缺點。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的不足和缺點，提出一種利用視差空間集束調整的高精度實時立體視覺定位方法。相對于集束調整，由于視差空間集束調整采用視差空間特征點投影約束和相對坐標表達，所以其參數優化的數值穩定性高，收斂速度快，對初始值依賴小，魯棒性高，從而使自主導航車在長距離行進下也能夠進行精度實時的定位。為此，本發明采用以下技術方案，其步驟如下：

步驟一、對視頻流當前幀的立體圖像對進行極線校正，視頻流的第一幀選為起點幀；視頻流由立體相機的攝像頭拍攝形成；

步驟二、提取第一圖像的CenSurE特征和U-SURF描述符，所述第一圖像為所述立體圖像對中的左圖像和右圖像之一；

步驟三、采用SAD區域匹配方法沿第二圖像水平方向極線進行一維搜索得到第一圖像CenSurE特征對應的圖像坐標，從而得到特征點的3D坐標；所述第二圖像為所述立體圖像對中的左圖像和右圖像之另一；所述特征點為攝像頭拍攝的同一場景圖像關鍵點，具體反映在立體圖像第一圖像CenSurE特征和第二圖像對應圖像坐標；

若當前幀為起點幀，則將當前幀的下一幀作為當前幀，重復步驟一至三的處理步驟；否則，對所述當前幀再進行步驟四和五；

步驟四、對當前幀和前一幀立體圖像的特征點集進行一一匹配；

步驟五、采用RANSAC算法和2D-3D位姿估計方法得到匹配內點和拍攝當前幀時的所述攝像頭運動參數，包括相對位置、相對姿態；所述相對位置為平移參數t，所述相對姿態為旋轉參數R；

步驟六、如步驟五所述的當前幀與起點幀之間的幀數、起點幀和當前幀的總和小于N，將步驟五所述的當前幀的下一幀作為當前幀，對所述當前幀進行步驟一至五的處理，否者，進行步驟七和步驟八的處理；N＝2*n+1，n為大于等于1的自然數；

步驟七、利用當前幀前的N幀中的兩兩相鄰幀的匹配內點之間的視差空間投影約束，采用視差空間集束調整對拍攝當前幀的前n幀攝像頭的運動參數進行迭代優化；

如步驟七所述的當前幀與起點幀之間的幀數等于N，則所述迭代優化的初值為當前幀前的n幀的攝像頭運動參數；否則，所述迭代優化的初值為當前幀前的n-1幀在視差空間集束調整后的攝像頭運動參數和當前幀運動參數；