[發(fā)明專利]一種可實時檢測自身姿態(tài)的紅外定位相機

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010036314.2
• 申請日: 2020-01-14
• 公開（公告）號: CN111121774B
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周清會;湯代理;毛佳紅
• 申請（專利權(quán)）人: 上海曼恒數(shù)字技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16
• 代理公司: 上海港慧專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31402
• 代理人: 卞小婷

本申請涉及一種可實時檢測自身姿態(tài)的紅外定位相機，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取相機的IMU數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，進行IMU姿態(tài)解算；進行IMU姿態(tài)校準，以標定姿態(tài)角；當不處于相機校準狀態(tài)時，確定IMU姿態(tài)已校準；計算實時姿態(tài)角與標定姿態(tài)角的偏差；判斷偏差大于預(yù)設(shè)閾值時，計算溢出比并記錄最大偏差值；判斷溢出比和最大偏差值滿足閾值條件，確定不同的相機姿態(tài)狀態(tài)。本申請在相機校準時記錄IMU解算的相機姿態(tài)角，通過角度變化判斷相機姿態(tài)改變，并判斷追蹤定位系統(tǒng)是否需要重新標定相機，克服現(xiàn)有追蹤定位系統(tǒng)中，無法判斷重新標定相機時機的問題，提高系統(tǒng)使用的便捷度，降低系統(tǒng)操作人員的專業(yè)要求。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及可實時檢測自身姿態(tài)的紅外定位相機。

背景技術(shù)

近年來，隨著計算機的不斷普及，依托于相機圖像的計算機視覺技術(shù)也在不斷發(fā)展。其中，獲取空間三維物體的距離信息是三維成像、三維物體重建和計算機輔助設(shè)計中最基礎(chǔ)的內(nèi)容，有著廣泛的實際應(yīng)用價值。雙目立體視覺(Binocular Stereo Vision)是機器視覺的一種重要形式，基于視差原理并由多幅圖像獲取物體三維幾何信息的方法。在機器視覺系統(tǒng)中，雙目視覺一般由雙攝像機從不同角度同時獲取周圍景物的兩幅數(shù)字圖像，并基于視差原理即可恢復(fù)出物體三維幾何信息，重建周圍景物的三維形狀與位置。視差需要通過相機的標定得到，相機標定后能精確地確定相機間的空間變換關(guān)系，即位置和姿態(tài)關(guān)系，由此可以計算兩幅數(shù)字圖像的視差。然而，一旦相機有輕微的位移或姿態(tài)變化，相機標定的視差就不再準確，從而導(dǎo)致三維重建誤差較大或失敗，需要重新標定相機。此外，相機的位姿發(fā)生輕微變化后，三維重建誤差增大或失敗的問題無法做出判斷，何時需要重新標定相機，都需要人工根據(jù)實際計算的結(jié)果與實際對比后才能夠判斷，這極大程度地增加了系統(tǒng)的使用難度以及提高了對系統(tǒng)使用者的專業(yè)要求。

因此，期望提供可實時檢測自身姿態(tài)的紅外定位相機的定位方法及系統(tǒng)，在相機校準時記錄IMU解算的相機姿態(tài)角，通過角度變化判斷相機姿態(tài)改變，進一步判斷追蹤定位系統(tǒng)是否需要重新標定相機，克服現(xiàn)有追蹤定位系統(tǒng)中，無法判斷重新標定相機時機的問題，提高系統(tǒng)使用的便捷度，降低系統(tǒng)操作人員的專業(yè)要求。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)本申請的一些實施例的第一方面，提供了一種可實時檢測自身姿態(tài)的紅外定位相機的定位方法，應(yīng)用于終端(例如，電子設(shè)備等)中，所述方法可以包括：獲取相機的IMU數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，進行IMU姿態(tài)解算；進行IMU姿態(tài)校準，以標定姿態(tài)角；當不處于相機校準狀態(tài)時，確定IMU姿態(tài)已校準；計算實時姿態(tài)角與標定姿態(tài)角的偏差；判斷偏差大于預(yù)設(shè)閾值時，計算溢出比并記錄最大偏差值；判斷溢出比和最大偏差值滿足閾值條件，確定不同的相機姿態(tài)狀態(tài)。

在一些實施例中，所述方法可以進一步包括：確定不同相機姿態(tài)的占比滿足閾值條件，發(fā)送校準相機提示，并執(zhí)行相機的重新標定。

在一些實施例中，所述獲取相機的IMU數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理進一步包括：獲取相機的IMU數(shù)據(jù)，包括加速度計和陀螺儀數(shù)據(jù)；對加速度計進行XY軸的零點校準，減去零漂；進行高通濾波。

在一些實施例中，所述對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，進行IMU姿態(tài)解算進一步包括：利用6軸姿態(tài)Kalman濾波算法計算相機的偏航角、俯仰角和滾轉(zhuǎn)角。

在一些實施例中，所述進行IMU姿態(tài)校準，以標定姿態(tài)角進一步包括：當進行IMU姿態(tài)校準時，保存相機的姿態(tài)角，包括俯仰角和滾轉(zhuǎn)角；當完成IMU姿態(tài)校準時，通過對所有的姿態(tài)角求平均，得到標定姿態(tài)角。

在一些實施例中，當不處于相機校準狀態(tài)時，所述方法可以進一步包括：確定IMU姿態(tài)已校準，包括姿態(tài)角已標定，確定不同的相機姿態(tài)狀態(tài)；確定IMU姿態(tài)未校準，包括姿態(tài)角未標定，確定相機姿態(tài)狀態(tài)為未知。