[發(fā)明專利]單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距系統(tǒng)及方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910916404.8 | 申請日: | 2019-09-26 |
| 公開(公告)號: | CN110617814A | 公開(公告)日: | 2019-12-27 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 鄒旭東;肖麟慧;李志天;楊伍昊;熊興崟;劉云飛 | 申請(專利權(quán))人: | 中國科學(xué)院電子學(xué)研究所;中國科學(xué)院大學(xué) |
| 主分類號: | G01C21/16 | 分類號: | G01C21/16;G01C21/20;G01C3/00 |
| 代理公司: | 11021 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 | 代理人: | 吳夢圓 |
| 地址: | 100190 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 尺度估計 構(gòu)建 測距 視覺圖像數(shù)據(jù) 待測目標(biāo) 單目視覺 地圖信息 位姿數(shù)據(jù) 真實尺度 單目 相機 采集 慣性傳感器 測距系統(tǒng) 地圖構(gòu)建 距離數(shù)據(jù) 目標(biāo)物體 視覺定位 融合 遠(yuǎn)距離 重投影 縮放 標(biāo)注 尺度 | ||
1.一種單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距系統(tǒng),包括:
單目視覺SLAM模塊,包括單目相機,用于采集視覺圖像數(shù)據(jù);
IMU模塊,用于獲得IMU模塊的IMU位姿數(shù)據(jù);以及
尺度估計模塊,將所述視覺圖像數(shù)據(jù)和IMU位姿數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,實現(xiàn)尺度估計和定位建圖,獲得具備真實尺度的地圖信息,完成待測目標(biāo)的距離測距。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距系統(tǒng),通過對單目相機采集的無絕對尺度信息的視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,獲得視覺位姿數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距系統(tǒng),所述視覺位姿數(shù)據(jù)包括:單目相機位置,單目相機旋轉(zhuǎn)矩陣,單目相機旋轉(zhuǎn)四元數(shù),以及單目相機旋轉(zhuǎn)角速度。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距系統(tǒng),所述IMU模塊包括陀螺儀、加速度計;所述IMU位姿數(shù)據(jù)包括:IMU加速度、IMU角速度。
5.一種單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距方法,通過如權(quán)利要求1至4任一項所述的單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)距離測距,所述測距方法,包括:
步驟S1:通過單目相機采集視覺圖像數(shù)據(jù),并進(jìn)行視覺定位和重投影構(gòu)建地圖;
步驟S2:在步驟S1所構(gòu)建的地圖中標(biāo)注出待測距的目標(biāo)物體;
步驟S3:對所構(gòu)建的地圖構(gòu)建的地圖進(jìn)行尺度估計;以及
步驟S4:根據(jù)尺度估計結(jié)果,對構(gòu)建的地圖進(jìn)行尺度縮放,從而獲得具備真實尺度的地圖信息,獲得待測目標(biāo)距離數(shù)據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距方法,步驟S1中,單目視覺SLAM模塊通過單目相機觀測路標(biāo)點,將三維路標(biāo)點投影到相機的成像平面,得到像素坐標(biāo);成像時的模型采用針孔成像模型;單目視覺SLAM模塊的單個路標(biāo)點按照如下方程進(jìn)行觀測:
ZPuv=K(RPW+t)=KTPW;
其中,Pu,v是圖像上的像素坐標(biāo),PW=(X Y Z)T是路標(biāo)點在相機坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo),矩陣K是相機內(nèi)參數(shù)矩陣,T是相機從相機坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的變換矩陣,R為相機的旋轉(zhuǎn)矩陣,t是相機從相機坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的平移向量,Z是路標(biāo)點在相機坐標(biāo)系下的Z軸坐標(biāo),也即路標(biāo)點在相機坐標(biāo)系下的深度值;之后將觀測結(jié)果進(jìn)行最小化重投影誤差,π(·)是投影函數(shù),從而可以得到視覺觀測的單目相機位姿結(jié)果,即相機的旋轉(zhuǎn)矩陣R和相機的位置p:
其中,Xi是第i個路標(biāo)點在相機坐標(biāo)系下的位置,是第i個路標(biāo)點在像素平面的投影坐標(biāo),ρ()是魯棒核函數(shù),χ是從單目相機捕獲的圖像中提取的所有特征點(也即路標(biāo)點)的集合,∑是求和符,是指使其后面式子達(dá)到最小值時的變量R,t的取值,p是相機的位置數(shù)據(jù),也即相機的平移向量t。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距方法,單目視覺SLAM模塊使用ORB特征點和三個主要的并行線程:實時跟蹤特征點的前端跟蹤線程;用于構(gòu)建局部集束調(diào)整的后端局部建圖優(yōu)化線程;以及用于消除累積漂移和全局位姿圖優(yōu)化的后端回環(huán)檢測線程。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的單目視覺和慣性傳感器融合的遠(yuǎn)距離測距方法,步驟S2中,在定位和建圖的過程中,當(dāng)穩(wěn)定的相機圖像畫面之中出現(xiàn)了待測距的目標(biāo)物體,則在圖像中手動選取目標(biāo)物體的特征點,之后保持相機穩(wěn)定繼續(xù)移動一定距離,繼續(xù)建圖,并再次在圖像中手動選取之前已選定的特征點,使包含目標(biāo)物體的場景在所構(gòu)建的地圖中形成閉環(huán);當(dāng)構(gòu)建穩(wěn)定的閉環(huán)地圖之后,操作結(jié)束,否則繼續(xù)移動和選取目標(biāo)物體特征點。
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