[發明專利]一種基于單目相機的物體位姿估計方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 201811326687.2
• 申請日: 2018-11-08
• 公開（公告）號: CN111161348A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 熊友軍;張驚濤;張萬里;李懿;龐建新
• 申請（專利權）人: 深圳市優必選科技有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T3/60;G06T3/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 張全文

一種基于單目相機的物體位姿估計方法包括：通過單目相機采集圖像，提取所采集的圖像中的特征點和特征描述子；根據所述特征描述子將所述特征點與預設的模型進行匹配，得到與預設模型匹配的匹配點；根據匹配點的位置進行聚類運算，生成與物體對應的、由多個特征點構成的第一子集；通過擬合算法獲取第一子集所對應的位姿，由多個位姿構成第一位姿集合；根據位姿的相似性將第一位姿集合中的位姿合并，得到場景中物體的位姿。在有多個相同物體的場景下，可以通過聚類的第一子集進行匹配，有利于提高位姿計算的準確度，并且通過擬合得到多個位姿后，將相似的位姿合并，減少了位姿迭代時造成的冗余，提高位姿計算效率。

技術領域

本申請屬于圖像處理領域，尤其涉及一種基于單目相機的物體位姿估計方法、裝置及設備。

背景技術

物體位姿估計(Pose estimation)在計算機視覺領域扮演著十分重要的角色。在使用視覺傳感器估計機器人位姿進行控制、機器人導航、增強現實以及其它方面都有著極大的應用。

基于視覺的位姿估計方法總的來說分為三種，分別為基于標記marker的位姿估計、基于模型model的位姿估計等。

其中，基于標記marker的位姿估計方法，首先需要在待估計物體上粘貼特定的標識物，一般為二維碼，然后通過算法識別二維碼的四個角點的圖像坐標，最后聯合四個角點的世界坐標通過PnP算法求出物體相對于攝像機的6D位姿，該方法雖然精度較高，由于物體需要具有平面才能粘貼marker，因此具有很大的局限性。

為了克服局限性缺陷，可以采用基于模型model的方法，首先建立待估計物體的3D模型，然后通過特征點匹配的方法在圖像與模型之間尋找多對2D-3D點，最后利用迭代優化的方法獲取6D位姿，該方法通用性較強。

但是，基于模型model的方法在實際應用中，當場景中存在多個同樣物體時，由于同樣的物體其特征是相同或相似的，因此在特征匹配時會存在一對多的想象，從而在位姿計算時會出錯，無法獲得每個物體的位姿；并且由于存在大量相同或相似的特征點，在位姿迭代求解時，需要迭代的次數將無法預估，從而降低算法的效率，并且占用大量的計算資源，無法達到實時估計。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種基于單目相機的物體位姿估計方法、裝置及設備，以解決現有技術中由于場景中可能存在多個同樣物體，可能會導致位姿計算出錯，并且可能會降低位姿計算效率的問題。

本申請實施例的第一方面提供了一種基于單目相機的物體位姿估計方法，所述基于單目相機的物體位姿估計方法包括：

通過單目相機采集圖像，提取所采集的圖像中的特征點和特征描述子；

根據所述特征描述子將所述特征點與預設的模型進行匹配，得到與預設模型匹配的匹配點；

根據匹配點的位置進行聚類運算，生成與物體對應的、由多個特征點構成的第一子集；

通過擬合算法獲取第一子集所對應的位姿，由多個位姿構成第一位姿集合；

根據位姿的相似性將第一位姿集合中的位姿合并，得到場景中物體的位姿。

結合第一方面，在第一方面的第一種可能實現方式中，在所述根據位姿的相似性將集合中的位姿合并，得到場景中物體的位姿的步驟之前，所述方法還包括：

調整聚類閾值，對位姿集合中的位姿再次進行聚類，得到物體對應的、由多個特征點構成的第二子集；

通過擬合算法獲取第二子集所對應的位姿，由多個位姿構成第二位姿集合；

反復上述聚類和擬合步驟，直到達到最大擬合次數或者沒有再次聚類的特征點。