[發(fā)明專利]基于多目視覺測(cè)量與激光點(diǎn)云地圖匹配的位姿估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011212309.9
• 申請(qǐng)日: 2020-11-03
• 公開（公告）號(hào): CN112288813B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張宇;萬澤宇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/73
• 分類號(hào): G06T7/73;G01C21/00;G01C21/20;G01C11/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 劉靜

1.一種基于多目視覺測(cè)量與激光點(diǎn)云地圖匹配的位姿估計(jì)方法，其特征在于，包括：

(1)組成多目視覺測(cè)量系統(tǒng)，所述多目視覺測(cè)量系統(tǒng)中相機(jī)數(shù)量至少三個(gè)，每個(gè)相機(jī)至少與其它兩個(gè)相機(jī)共視，當(dāng)三個(gè)及以上相機(jī)的擺放位置在同一直線上時(shí)，該直線必須與其中某兩個(gè)相機(jī)恢復(fù)的環(huán)境空間的近似平面相交；

(2)從多目視覺測(cè)量系統(tǒng)獲取有共視區(qū)域的圖片，根據(jù)多視圖幾何原理重建近似平面并恢復(fù)環(huán)境空間在近似平面前后的誤差分布信息，利用透視投影比例計(jì)算近似平面到相機(jī)的真實(shí)距離，得到多目視覺測(cè)量模型；

(3)針對(duì)激光點(diǎn)云地圖，采用協(xié)方差矩陣的特征值分析法，確定需要被邊緣化的過擬合模型，刪除被邊緣化的過擬合模型，對(duì)其所包含的點(diǎn)的后驗(yàn)概率進(jìn)行更新，實(shí)現(xiàn)重新分配，生成點(diǎn)云的連續(xù)函數(shù)模型；

(4)基于表面掃描原理，對(duì)多目視覺測(cè)量模型和點(diǎn)云的連續(xù)函數(shù)模型進(jìn)行對(duì)齊配準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多目視覺測(cè)量與激光點(diǎn)云地圖匹配的位姿估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟(2)具體為：獲取有共視區(qū)域的圖片，根據(jù)多視圖幾何原理，恢復(fù)所觀測(cè)環(huán)境空間的同一近似平面，恢復(fù)環(huán)境空間在近似平面前后的誤差分布信息，根據(jù)空間中任意兩點(diǎn)在不同距離相機(jī)觀測(cè)，產(chǎn)生透視投影比例關(guān)系，恢復(fù)近似平面到相機(jī)的真實(shí)距離，恢復(fù)環(huán)境空間的真實(shí)三維點(diǎn)云結(jié)構(gòu)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于多目視覺測(cè)量與激光點(diǎn)云地圖匹配的位姿估計(jì)方法，其特征在于，通過計(jì)算有共視區(qū)域圖片的單應(yīng)性矩陣，恢復(fù)近似平面的方程表達(dá)式，單應(yīng)性矩陣的計(jì)算可用如下兩種方式：

(a)提取特征點(diǎn)并匹配的特征點(diǎn)法：對(duì)有共視區(qū)域的A張圖片均提取特征點(diǎn)，其中第a張圖片提取N對(duì)特征點(diǎn)對(duì)A張圖片兩兩之間進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，構(gòu)建以單應(yīng)性矩陣H為變量的代價(jià)函數(shù)并進(jìn)行最小化，如下：

其中特征點(diǎn)q_ia是特征點(diǎn)的匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)；

(b)采用圖片光度誤差信息的直接法：初始時(shí)，將單應(yīng)性矩陣H設(shè)置為滿足單應(yīng)性矩陣條件的隨機(jī)矩陣，構(gòu)建以單應(yīng)性矩陣H為變量的代價(jià)函數(shù)并進(jìn)行最小化，如下：

其中p^x、p^y分別表示第x張圖與第y張圖上的像素點(diǎn)，滿足p^x＝H*p^y，I(.)表示此像素點(diǎn)處的光度值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多目視覺測(cè)量與激光點(diǎn)云地圖匹配的位姿估計(jì)方法，其特征在于，將多目視覺測(cè)量系統(tǒng)中的一部分圖片用于重建近似平面，記為集合X，圖片數(shù)為A；另一部分圖片用于恢復(fù)近似平面到任意相機(jī)的真實(shí)距離，記為集合Y，圖片數(shù)為B；在X,Y中的每張圖片中提取尺度信息，利用相機(jī)位姿、射影定理比例關(guān)系，恢復(fù)近似平面到任意相機(jī)的真實(shí)距離。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于多目視覺測(cè)量與激光點(diǎn)云地圖匹配的位姿估計(jì)方法，其特征在于，提取尺度信息方法采用提取特征點(diǎn)匹配，計(jì)算匹配點(diǎn)對(duì)圖片像素距離的方式，具體為：對(duì)X中的A張圖片均提取M對(duì)特征點(diǎn)再對(duì)Y中的B張圖片均提取M對(duì)特征點(diǎn)特征點(diǎn)與之間進(jìn)行特征匹配，對(duì)X,Y中的每張圖，計(jì)算該圖片上兩兩特征點(diǎn)的像素距離與即為尺度信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多目視覺測(cè)量與激光點(diǎn)云地圖匹配的位姿估計(jì)方法，其特征在于，確定需要被邊緣化的過擬合模型采用協(xié)方差矩陣的特征值分析法，步驟包括：

利用SVD分解將所有高斯模型的協(xié)方差矩陣Σ解耦到3個(gè)正交方向

Σ＝VΛV^T

其中V是3×3矩陣，其3組列向量即為3個(gè)正交方向，通過重寫矩陣的排列組合使特征值σ_a＞σ_b＞σ_c，分析特征值，判斷協(xié)方差矩陣橢球在兩個(gè)維度塌縮為線模型或三個(gè)維度塌縮為點(diǎn)模型，如果是，該高斯模型標(biāo)記為應(yīng)該邊緣化的模型。