[发明专利]一种动态环境中的视觉定位方法

权利要求书

1.一种可以在复杂动态场景中应用的视觉定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 

步骤一：对双目摄像机进行标定。 

步骤二：开启相机，进行左右图像的连续采集。 

步骤三：如果图像是第一帧,sobel算子提取图像中的特征点位置，并利用SIFT描述符进行描述,在左右图像之间进行特正匹配，得到特征点对应关系。如果图像不是第一帧，则在前后两个时刻共四幅图像间进行特征匹配，匹配通过回环检测的方式提高准确度。 

步骤四：通过双视几何的原理计算特征像素点对应的三维空间位置，使用场流法对特征点进行筛选，考虑计算场流过程中可能引入的误差，通过计算每个点对应的马氏距离，将离群度大于一定阈值的点从特征点集中删除。 

步骤五：使用RANSIC算法进行迭代，每次迭代时利用求得的姿态R和位置T计算满足该变换的特征点数目，求取包含局内点最多一组结果，并利用该组中所有局内点求解更准确的R和T。 

步骤六：将步骤五求得的结果进行累乘，得到机器人在当前时刻相对于初始时刻的位姿变换矩阵。 

2.权利要求1所述的一种动态场景中视觉定位方法，其特征在于，所述步骤三中采用回环匹配的方法减小误匹配概率。 

3.权利要求1所述的一种动态场景中视觉定位方法，其特征在于，所述步骤四中考虑了场流法的误差模型，通过每一组特征点对应的马氏距离，将离群度大于阈值的特征点对从点集中删除，达到排除位于动态物体上的特征点的效果。 

步骤4-1计算场流法误差模型，最初的像素点误差成高斯分布，计算定位空间点三维位置的误差。 

步骤4-2利用4-1求得的误差模型以及视觉定位模型的雅克比矩阵，求得估计出的RT的误差模型。 

步骤4-3利用4-2的结果以及和场流法对应的雅克比矩阵，求得场流法的误差模型。 

步骤4-4利用4-3求得的场流误差模型计算每一特征点对应的马氏距离。 

4.权利要求1所述的一种动态场景中视觉定位方法，其特征在于，使用RANSIC算法，每次选取三个特征点对计算RT，对所有特征点对按照计算出的RT进行投影，统计局内点数目，迭代N次后，以局内点数目最大的一组特征点对为输入，估计得到更精确的R和T。