[發(fā)明專利]一種基于雙目視覺的里程計運動估計方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910023494.8
• 申請日: 2019-01-10
• 公開（公告）號: CN109741372A
• 公開（公告）日: 2019-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 白成超;郭繼峰;鄭紅星
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T7/285
• 分類號: G06T7/285;G06T7/246;G06T7/73;G06T7/13
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 劉冰

一種基于雙目視覺的里程計運動估計方法，本發(fā)明涉及基于雙目視覺的里程計運動估計方法。本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有方法獲得的機(jī)器人位姿準(zhǔn)確率低的問題。過程為：1，雙目攝像機(jī)分別在t時刻的位置和t+1時刻的位置對當(dāng)前場景采集圖像；2，對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理；3，對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征點的提取4，對提取到的特征點進(jìn)行匹配；5，得到t時刻當(dāng)前場景特征點的三維信息和t+1時刻當(dāng)前場景特征點的三維信息；6，獲取成功匹配的t時刻當(dāng)前場景特征點的三維信息和t+1時刻當(dāng)前場景特征點的三維信息；7，將得到的特征點的三維信息按照運動估計方法進(jìn)行運動估計。本發(fā)明用于智能移動機(jī)器人自主導(dǎo)航領(lǐng)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及基于雙目視覺的里程計運動估計方法。

背景技術(shù)

在移動機(jī)器人的自主導(dǎo)航中，機(jī)器人的位姿信息占有十分重要的位置，準(zhǔn)確獲得機(jī)器人的位姿信息是進(jìn)行后續(xù)任務(wù)的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的獲得機(jī)器人位姿的方法主要有：基于車輪編碼器的傳統(tǒng)里程計、GPS和慣性導(dǎo)航裝置。其中基于車輪編碼器的傳統(tǒng)里程計通常要計算車輪轉(zhuǎn)數(shù)或旋轉(zhuǎn)角速度來確定車輛行進(jìn)速度，這種方法的最大問題就是無法克服車輪打滑時引起的計數(shù)或測量錯誤。由于運動場地與車輪的摩擦系數(shù)、地面平整程度、傾斜角度等通常都無法得到，因此滑動的發(fā)生及程度往往是無法預(yù)知的，尤其在軍事、深空探測等領(lǐng)域，由于土質(zhì)疏松程度及車輪滑動以及地形環(huán)境的不可預(yù)知，使得編碼器的讀數(shù)存在較大誤差，無法正確反映車體運動的情況；同時GPS信號也會因為干擾等原因而變得不可靠，工作在月表的月球車則完全沒有GPS信息的輔助，需要采取其它的輔助導(dǎo)航定位技術(shù)，以確保獲得足夠精確的車體位置和姿態(tài)估計。此外，車輛常用的慣性導(dǎo)航裝置存在隨時間“漂移”的問題，如果缺少GPS等全局定位信息的校正，就會導(dǎo)致航位推算存在精度較差和誤差隨漫游距離加大迅速積累增加的缺陷，需要采取其它的輔助導(dǎo)航定位技術(shù)，以確保獲得足夠精確的車體位置和姿態(tài)估計。因此，構(gòu)建一種具有良好魯棒性和精度的自主導(dǎo)航系統(tǒng)，對實現(xiàn)自主車輛在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下或準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化環(huán)境下長距離導(dǎo)航的精確定位和運動估計具有十分重要的意義。

綜上，現(xiàn)有基于車輪編碼器的傳統(tǒng)里程計無法克服車輪打滑時引起的計數(shù)或測量錯誤，使得編碼器的讀數(shù)存在較大誤差，無法正確反映車體運動的情況，現(xiàn)有GPS信號也會因為干擾等原因而變得不可靠，以及現(xiàn)有車輛常用的慣性導(dǎo)航裝置存在隨時間“漂移”，導(dǎo)致現(xiàn)有方法獲得的機(jī)器人位姿準(zhǔn)確率低；

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有方法獲得的機(jī)器人位姿準(zhǔn)確率低的問題，而提出一種基于雙目視覺的里程計運動估計方法。

一種基于雙目視覺的里程計運動估計方法具體過程為：

步驟1，雙目攝像機(jī)分別在t時刻的位置和t+1時刻的位置對當(dāng)前場景采集圖像，得到t時刻雙目攝像機(jī)對當(dāng)前場景采集到的左圖像和右圖像，以及t+1時刻雙目攝像機(jī)對當(dāng)前場景采集到的左圖像和右圖像；

步驟2，對步驟1采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理：

對步驟1采集到的圖像進(jìn)行失真處理；

步驟3，采用Harris角點檢測的方法對步驟2預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征點的提取；

步驟4，對提取到的特征點進(jìn)行匹配，過程為：

對t時刻雙目攝像機(jī)對當(dāng)前場景采集到的左圖像的特征點和右圖像的特征點進(jìn)行特征點立體匹配，得到左右?guī)膱D像匹配信息；

對t+1時刻雙目攝像機(jī)對當(dāng)前場景采集到的左圖像的特征點和右圖像的特征點進(jìn)行特征點立體匹配，得到左右?guī)膱D像匹配信息；

對t時刻雙目攝像機(jī)對當(dāng)前場景采集到的左圖像的特征點和t+1時刻雙目攝像機(jī)對當(dāng)前場景采集到的左圖像的特征點進(jìn)行特征點立體匹配與跟蹤，得到前后幀左圖像的特征點的跟蹤匹配信息；