[發(fā)明專利]視覺慣性實時初始化對準(zhǔn)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011116439.2
• 申請日: 2020-10-19
• 公開（公告）號: CN112284381B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 郭建亞;李驪
• 申請（專利權(quán)）人: 北京華捷艾米科技有限公司
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G01C25/00
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 林哲生

本發(fā)明公開了一種視覺慣性實時初始化對準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，獲取當(dāng)前視覺幀，并獲取至當(dāng)前視覺幀的若干個連續(xù)視覺幀以及對應(yīng)的慣性測量單元的測量數(shù)據(jù)；計算視覺幀位姿，并對相鄰兩個視覺幀之間的慣性測量單元的測量數(shù)據(jù)進行預(yù)積分得到積分?jǐn)?shù)據(jù)；獲得視覺幀對應(yīng)的本體幀位姿，利用積分?jǐn)?shù)據(jù)和本體幀位姿建立線性方程組，并對其系數(shù)矩陣和常數(shù)項進行迭代更新；然后求解，得到當(dāng)前本體幀速度和初始視覺幀重力加速度；若初始視覺幀重力加速度值的模值與當(dāng)?shù)刂亓铀俣戎档慕^對誤差小于預(yù)設(shè)值，且n的值大于預(yù)設(shè)值，判定視覺慣性初始對準(zhǔn)成功。本發(fā)明的線性方程組的維度較小，求解未知量計算量更少，效率高，提升了實時性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種視覺慣性實時i對準(zhǔn)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

近年來，視覺慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)越來越多地應(yīng)用到AR、機器人導(dǎo)航、自動駕駛等領(lǐng)域。視覺慣性初始化對準(zhǔn)是視覺慣性組合導(dǎo)航必不可少的初始化步驟。

現(xiàn)有的視覺慣性初始化對準(zhǔn)方法，通常綜合利用多幀的視覺位姿和IMU(InertialMeasurement Unit，慣性測量單元)預(yù)積分信息，通過建立線性方程組并求解得到視覺慣性初始化對準(zhǔn)狀態(tài)向量(本體幀的速度以及初始視覺幀的重力加速度矢量等)信息。這種方法融合了多幀視覺慣性信息，可以提升精度，但是實時性較差，并且該方法除了求解當(dāng)前幀的速度信息，也求解了其他所有幀的速度信息，其他所有幀的速度信息對于視覺慣性導(dǎo)航來說是冗余信息，是不必要計算的量，因此，增加了計算量。

發(fā)明內(nèi)容

針對于上述問題，本發(fā)明提供一種視覺慣性實時初始化對準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)了減少計算量，提升算法實時性的目的。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：

一種視覺慣性實時初始化對準(zhǔn)方法，包括：

獲取當(dāng)前視覺幀，并獲取第k個視覺幀至所述當(dāng)前視覺幀的連續(xù)n+1個視覺幀以及所述第k個視覺幀至所述當(dāng)前視覺幀之間的慣性測量單元的測量數(shù)據(jù)，所述當(dāng)前視覺幀為第k+n個視覺幀，k為自然數(shù)，n為正整數(shù)；所述視覺幀為相機拍攝的圖像幀；

基于視覺里程計方法計算視覺幀位姿，并對相鄰兩個視覺幀之間的慣性測量單元的測量數(shù)據(jù)進行預(yù)積分得到積分?jǐn)?shù)據(jù)；

根據(jù)視覺幀位姿以及相機與慣性測量單元的外參獲得視覺幀對應(yīng)的本體幀位姿；所述相機與慣性測量單元的外參為事先標(biāo)定得到的相機與慣性測量單元的旋轉(zhuǎn)與平移關(guān)系參數(shù)；

利用所述積分?jǐn)?shù)據(jù)和本體幀位姿建立線性方程組，并對所述線性方程組的系數(shù)矩陣和常數(shù)項進行迭代更新，其中，所述線性方程組的未知量為當(dāng)前本體幀速度和初始視覺幀重力加速度；所述當(dāng)前本體幀為當(dāng)前視覺幀對應(yīng)的本體幀；所述初始視覺幀為第0個視覺幀；

對迭代更新后的線性方程組進行求解，得到當(dāng)前本體幀速度和初始視覺幀重力加速度；

若所述初始視覺幀重力加速度值的模值與當(dāng)?shù)刂亓铀俣戎档慕^對誤差小于預(yù)設(shè)值，且n的值大于預(yù)設(shè)值，判定視覺慣性初始對準(zhǔn)成功。

可選地，所述基于視覺里程計方法計算視覺幀位姿，包括：

對視覺幀進行特征提取；

對相鄰的視覺幀進行特征匹配，獲得特征匹配信息；

根據(jù)所述特征匹配信息對相機進行運動估計，得到視覺幀位姿。

可選地，所述對相鄰兩個視覺幀之間的慣性測量單元的測量數(shù)據(jù)進行預(yù)積分得到積分?jǐn)?shù)據(jù)，包括：

獲取兩個連續(xù)的視覺幀以及與所述視覺幀對應(yīng)的時間戳；

確定與所述時間戳對應(yīng)的時間段內(nèi)的多個慣性測量單元的測量值；

對所述測量值進行預(yù)積分計算，得到積分?jǐn)?shù)據(jù)。