[發(fā)明專利]室內(nèi)的視覺定位方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201310038983.3 | 申請(qǐng)日: | 2013-01-31 |
| 公開(公告)號(hào): | CN103198491A | 公開(公告)日: | 2013-07-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張會(huì)清;曹魯光 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 北京工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06T7/20 | 分類號(hào): | G06T7/20;G06T7/00 |
| 代理公司: | 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203 | 代理人: | 魏聿珠 |
| 地址: | 100124 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 室內(nèi) 視覺 定位 方法 | ||
1.基于自適應(yīng)的室內(nèi)的視覺定位方法,是在計(jì)算機(jī)的上位機(jī)平臺(tái)上運(yùn)行,用攝像頭采集地面的序列圖像,對(duì)序列圖像進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì),計(jì)算出序列圖像的偏移大小和方向,在計(jì)算機(jī)的上位機(jī)平臺(tái)上,根據(jù)傳入的圖像偏移大小和方向畫出攝像頭的運(yùn)動(dòng)軌跡,本發(fā)明的特征在于該方法還依次包括下述步驟:1)首先提取攝像頭采集地面的序列圖像,然后用SUSAN算法提取序列圖像中的特征點(diǎn);在SUSAN算法中加入環(huán)形的USAN模板,對(duì)圖像中的每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行特征點(diǎn)的粗提取,對(duì)提取后的特征點(diǎn)再用圓形的USAN模板進(jìn)行篩選,計(jì)算是否為特征點(diǎn)的方法為
2)根據(jù)第1)步驟中得到的特征點(diǎn),分別對(duì)每一個(gè)特征點(diǎn)用SIFT算法描述該特征點(diǎn)的幅值m(x,y)和方向θ(x,y),如下:
θ(x,y)=tan-1((L(x,y+1)-L(x,y-1))/((L(x+1,y)-L(x-1,y)))?????????????(2)其中,x、y分別為圖像中當(dāng)前點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)值,L(x,y)為點(diǎn)(x,y)的像素值;3)根據(jù)第2)步驟中得到的當(dāng)前圖像和前一幀圖像中的特征點(diǎn),用歐氏距離的理論,用最近鄰特征點(diǎn)距離與次近鄰特征點(diǎn)距離之比確定初始匹配點(diǎn)對(duì),實(shí)現(xiàn)圖像的配準(zhǔn);公式如下:
ratio=d1/d2???????????(3)
其中,d1為最近的歐幾里得距離,d2為次近的歐幾里得距離,當(dāng)ratio小于某一特定閾值,閾值取經(jīng)驗(yàn)值0.48,則認(rèn)為匹配成功,相反,則認(rèn)為特征點(diǎn)不匹配;
4)根據(jù)第3)步驟中得到的正確匹配點(diǎn)對(duì),采用六參數(shù)仿射模型,計(jì)算圖像的偏移大小和方向;
設(shè)在時(shí)刻tk成像剛體的某一點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為[X?Y?Z]T,在時(shí)刻tk+1攝像機(jī)發(fā)生運(yùn)動(dòng),而該物體的坐標(biāo)變?yōu)閇X'Y'Z']T;這一運(yùn)動(dòng)可用旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T來描述;如式(4)所示:
而在成像平面上,相應(yīng)的點(diǎn)從時(shí)刻tk的坐標(biāo)[xy]T變化為時(shí)刻tk+1的坐標(biāo)[x'y']T;
當(dāng)攝像機(jī)的焦距f遠(yuǎn)大于Z的時(shí)候,三維空間物體在成像平面上的投影就不能采用透視模型,這時(shí)候應(yīng)該采用正交模型來描述,如圖附圖7所示;從圖中可以看出,在正交投影模型中,從P點(diǎn)出發(fā)的光束,以平行于Z軸投影到成像平面上,因此,在正交投影模型下,對(duì)于三維空間物體上的每一點(diǎn),與成像平面上的投影點(diǎn)的關(guān)系改為:
由(4),(5)可得,
式中,a1=r11,a2=r12,a3=r13Z+t1,a4=r21,a5=r22,a3=r23Z+t2;a3、a6與圖像的平移運(yùn)動(dòng)有關(guān),a1、a2、a4、a5與圖像的縮放、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)有關(guān);
5)經(jīng)過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),每次匹配的兩幅圖像的重疊區(qū)域大小不一,在攝像頭正常運(yùn)動(dòng)情況下,重疊區(qū)域都不到圖像的1/2,但是特征點(diǎn)提取和匹配都要計(jì)算整幅圖像,造成了信息的大量冗余,因此,為了提高算法的自適應(yīng)性,加入Kalman濾波算法;根據(jù)當(dāng)前匹配之前的五次匹配估計(jì)結(jié)果即X/Y軸的偏移量估計(jì)出當(dāng)前待匹配兩幅圖像的重疊區(qū)域即X/Y軸的偏移量,通過加入Kalman濾波算法估計(jì)每次匹配的重疊區(qū)域,然后只對(duì)圖像上的重疊區(qū)域部分進(jìn)行計(jì)算和估計(jì);
6)根據(jù)第4)步驟中計(jì)算出的圖像偏移大小和方向,把數(shù)據(jù)傳到上位機(jī),在上位機(jī)上實(shí)時(shí)的畫出攝像頭的移動(dòng)軌跡。
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