[發明專利]基于頂視點線特征融合的單目相機視覺里程計初始化方法

在審

• 申請號: 202210037374.5
• 申請日: 2022-01-13
• 公開（公告）號: CN114444586A
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 張紹明;王震;王建梅;馮甜甜
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/80;G06V10/50
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 楊宏泰

本發明涉及一種基于頂視點線特征融合的單目相機視覺里程計初始化方法，該方法包括以下步驟：步驟1：采用單目相機獲取網格天花板中具有設定重疊度的序列影像，稱為左右影像，對左右影像進行降采樣處理，得到降采樣影像，并形成影像金字塔；步驟2：并行在降采樣影像上對左右影像進行大尺度線特征提取和多尺度點特征提取；步驟3：進行多級點線融合特征匹配，獲取穩定的底層特征點匹配結果；步驟4：根據底層特征點匹配結果進行單目初始化，與現有技術相比，本發明具有顯著降低特征重復的問題對于匹配造成的影響以及有效減小了底層特征匹配的搜索空間以及同時兼顧穩定性和實時性等優點。

技術領域

本發明涉及定位信息領域，尤其是涉及一種基于頂視點線特征融合的單目相機視覺里程計初始化方法。

背景技術

定位技術是室內服務機器人工作的一項核心技術，準確的定位信息是機器人進行各項任務的基礎，研究面向室內如餐廳、醫院和車站等場景穩定的定位技術具有重要意義和應用價值。目前，通常利用SLAM算法處理來自各種內部傳感器和外部傳感器數據獲得定位信息，常用的傳感器有雷達和相機等，雖然基于雷達和相機的方法都得了廣泛而持久的研究，但是距離大規模部署和應用還有一定距離，在實際復雜和動態的環境還存在許多挑戰，例如上述場景存在大量運動目標，會嚴重干擾定位算法的正常工作。針對這種場景，對頂視天花板進行觀測可以很好避免運動目標的干擾，對比雷達和視覺傳感器特性，視覺由于其可以獲得穩定的頂視紋理及結構化特征如網格狀裝飾物，煙霧報警器等，是一種成本較低，前景廣闊的方案。

采用相機的SLAM算法分為視覺里程計，后端優化，回環檢測等部分，視覺里程計就是利用相機獲得的序列影像不斷推算影像的位姿，是視覺SLAM算法中的重要一環。其中利用單個相機進行的SLAM前端里程計稱為單目視覺里程計，單目視覺里程計對相機獲得的序列影像進行特征提取，特征匹配，在最初運行時根據匹配結果，以第一張影像相機坐標系為基準，建立世界坐標系，恢復前兩張影像相對位姿，解算匹配點三維坐標，這一步稱為單目相機初始化，完成初始化之后，得到當前位置一些空間點的三維坐標，對后續影像同樣采用特征提取和匹配，根據2D-3D點對對應關系利用PnP解算獲得當前影像對應相機位姿，不斷進行此過程，從而連續實時得確定當前機器人位姿。

而在頂視場景中，獲得影像紋理比水平時獲得影像稀疏，可用特征較少，提取特征重復較多，難以實現穩定準確的特征匹配，在平視下運行良好的算法通常難以完成定位任務，甚至很難完成初始化步驟。問題首先來自特征重復，室內頂視往往存在許多重復部件，例如報警器，格網交點，此外，還存在一些線段，在這種情況下提取的特征點描述符往往大多相似，對于旋轉不變描述符尤為嚴重，該類描述符首先計算特征點主方向，將鄰域內像素旋轉到主方向位置再計算描述符，不同角度分布的同類特征點經旋轉之后完全一樣，而不歸一化角度又無法正確匹配；一些方法針對格網天花板計算線段主方向，對影像進行對齊再提取較大的圓用SIFT進行匹配，但是這種方法比較局限，無法滿足頂視不同的情況，例如具有高差結構、存在方向不同的管線結構等場景。此外，頂視存在的點特征較少，僅采用點特征不易達到穩定初始化的條件，難以快速初始化。

而考慮到頂視天花板通常存在點特征和線特征，同時利用點線特征，對特征提取和特征匹配進行深度融合，利用大尺度下的點線特征進行預匹配，從而約束底層特征匹配，可以獲得穩定、快速的單目頂視視覺里程計初始化方法。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于頂視點線特征融合的單目相機視覺里程計初始化方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于頂視點線特征融合的單目相機視覺里程計初始化方法，該方法包括以下步驟：

步驟1：采用單目相機獲取網格天花板中具有設定重疊度的序列影像，稱為左右影像，對左右影像進行降采樣處理，得到降采樣影像，并形成影像金字塔；

步驟2：同時在降采樣影像上對左右影像進行大尺度線特征提取和多尺度點特征提取；