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[發(fā)明專利]一種基于視覺誤差補(bǔ)償?shù)牡刭|(zhì)災(zāi)害未知環(huán)境組合導(dǎo)航方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010933698.8 申請日: 2020-09-08
公開(公告)號(hào): CN112068168A 公開(公告)日: 2020-12-11
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 張子騰;盛傳貞;張京奎;惠沈盈;魏海濤;蔚保國;王垚;易卿武 申請(專利權(quán))人: 中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所
主分類號(hào): G01S19/40 分類號(hào): G01S19/40;G01S19/48;G01S19/07;G01S19/10;G06T7/80
代理公司: 河北東尚律師事務(wù)所 13124 代理人: 王文慶
地址: 050081 河北省石家莊市中山西路*** 國省代碼: 河北;13
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: 一種 基于 視覺 誤差 補(bǔ)償 地質(zhì)災(zāi)害 未知 環(huán)境 組合 導(dǎo)航 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于視覺誤差補(bǔ)償?shù)牡刭|(zhì)災(zāi)害未知環(huán)境組合導(dǎo)航方法,其特征在于,利用單目視覺求解救援平臺(tái)相對運(yùn)動(dòng)姿態(tài),融合相對定位信息進(jìn)行衛(wèi)星導(dǎo)航定位誤差補(bǔ)償,最終得出高精度、可信定位結(jié)果;具體包括如下步驟:

(1)基于連續(xù)序列圖像特征跟蹤獲取候選關(guān)鍵幀,利用候選關(guān)鍵幀計(jì)算相機(jī)姿態(tài)變換矩陣;

(2)構(gòu)建一階馬爾科夫模型,基于一階馬爾科夫模型進(jìn)行視覺輔助北斗誤差補(bǔ)償;

(3)構(gòu)建衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)觀測信息的可信區(qū)間,基于信任函數(shù)對觀測量權(quán)重取值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視覺誤差補(bǔ)償?shù)牡刭|(zhì)災(zāi)害未知環(huán)境組合導(dǎo)航方法,其特征在于,所述步驟(1)的具體方式如下:

(101)利用基于梯度的運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)方法獲取圖像序列特征匹配,依次統(tǒng)計(jì)序列圖像特征匹配跟蹤數(shù)目,也就是視圖中某一特征點(diǎn)在序列圖像中連續(xù)匹配的數(shù)目,記錄視圖中最大的跟蹤特征數(shù)目,選取連續(xù)序列中包含最多特征跟蹤數(shù)目的視圖作為候選的關(guān)鍵幀;

(102)相機(jī)的內(nèi)參數(shù)為{fx,fy,s,cx,cy},其中,s表示相機(jī)的扭曲,fx,fy表示相機(jī)的焦距,cx,cy表示圖像主點(diǎn);相機(jī)的外參數(shù)為{R,t},其中,R為旋轉(zhuǎn)矩陣,t為平移向量;

(103)選用針孔模型進(jìn)行相機(jī)姿態(tài)變換求解,它由一個(gè)限定尺度的3×4投影矩陣表示;將3×4的投影矩陣P分解成一個(gè)3×3的上三角矩陣K和一個(gè)3×4的轉(zhuǎn)移矩陣[R|t]的乘積:

其中,r11,r12,r13,r21,r22,r23,r31,r32,r33為旋轉(zhuǎn)矩陣R的元素,tx,ty,tz為平移矩陣t的元素;

(104)假定X1=[x1,y1,1]T,X2=[x2,y2,1]T為兩幅關(guān)鍵幀對應(yīng)匹配點(diǎn)對的歸一化坐標(biāo),定義描述圖像姿態(tài)變換的基礎(chǔ)矩陣基礎(chǔ)矩陣F包含相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)信息,并對F各元素進(jìn)行重組變換為列矢量形式,即:

f=[f11 f12 f13 f21 f22 f23 f31 f32 f33]T

對于穩(wěn)定存在的匹配點(diǎn)對(X1,X2),由對極幾何約束X1TFX2=0,有:

[x1x2,x1y2,x1,y1x2,y1y2,y1,x2,y2,1]·f=0

(105)選擇8對匹配點(diǎn),經(jīng)代數(shù)變換構(gòu)成線性方程組,滿足:

Af=0

其中,

A為8×9的矩陣;

(106)根據(jù)矩陣的唯一性,所有解向量f參數(shù)存在比例因子;為了確定標(biāo)準(zhǔn)解,加入約束條件||f||=1,此條件滿足f作為ATA的最小特征值所對應(yīng)的特征向量;A的奇異值分解為A=UDVT,其中:

V=[v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9],對應(yīng)f=v9,從而求出基礎(chǔ)矩陣F;

(107)定義本質(zhì)矩陣E:

E=KTFK

利用奇異值分解求解第二幅圖像外參數(shù):

E=UDVT

其中U,V分別是3×3的正交陣,D為3×3的對角陣,其形式為:

對給定的一個(gè)本質(zhì)矩陣E=Udiag(1,1,0)VT,由第一幅圖像的相機(jī)投影矩陣P1=K[I,0]推導(dǎo)第二幅圖像的投影矩陣P2,至此,獲取關(guān)鍵幀間的相機(jī)姿態(tài)變換。

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