[发明专利]一种单目VO快速位姿估计方法

说明书

本发明公开了一种单目VO快速位姿估计方法，其特征是，包括如下步骤：1)设置基础矩阵；2)利用相邻两帧得到的特征匹配集合中任意一对特征点的图像坐标的齐次坐标与上式的矩阵_F；3)从相邻两帧特征匹配集合中任意选取7对特征点；4)求解步骤3)得到的非齐次线性方程组的解；5)求解基础矩阵F；6)采集摄像机的内参数，计算本质矩阵；7)利用奇异值分解从本质矩阵中得到旋转矩阵R和平移向量t。通过优化视觉里程计位姿估计模块基础矩阵的求解过程，在保证位姿估计精度的前提下，有效的提高算法的运行速度。

技术领域

本发明涉及一种单目VO快速位姿估计方法，属于视觉导航技术领域。

背景技术

无人驾驶车辆一般是通过在车上安装多种感应设备，主要包括各种车载传感器、GPS、雷达以及摄像机等，来感知周围的环境，并根据所获取的信息，自动规划路径实现车辆的自主驾驶，安全可靠地到达目的地。实时准确的定位方法是实现无人驾驶技术的基础，是保障无人驾驶车辆完成自主行为的前提。随着视觉技术不断发展，视觉里程计技术已被广泛应用，比如移动机器人、无人机、卫星或水下探测器以及工厂AGV(Automated GuidedVehicle)，同时也越来越多的被应用于无人驾驶车辆的自主定位和运动估计。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种单目VO快速位姿估计方法，在保证定位精度的前提下，可以有效的提高位姿估计算法的运行速度。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种单目VO快速位姿估计方法，其特征是，包括如下步骤：

1)设置基础矩阵

2)利用相邻两帧得到的特征匹配集合中任意一对特征点的图像坐标的齐次坐标与上式的矩阵F，得到

3)从相邻两帧特征匹配集合中任意选取7对特征点，叠加7对特征点得到如下方程组：其中，矩阵Q_7×8中左上标(i),i＝1,2，…，7表示第i对匹配特征点，

4)求解步骤3)得到的非齐次线性方程组的解η^*，且有ξ为非齐次方程的基础解系中的解向量；

5)将步骤4)中得到的解写成步骤1)中所示的矩阵形式有由基础矩阵是奇异矩阵的性质可知，矩阵F 的秩为2，即其行列式det(F)＝0，对其求解可以计算得到x的值以及基础矩阵F，

6)采集摄像机的内参数，由步骤1)中所示的矩阵计算本质矩阵 E＝M_in^T·F·M_in；

7)利用奇异值分解从本质矩阵E中得到旋转矩阵R和平移向量t。

前述的一种单目VO快速位姿估计方法，其特征是，所述步骤2)中将等式展开后重写为如下的线性非齐次方程为：其中，

前述的一种单目VO快速位姿估计方法，其特征是，所述步骤7)中利用本质矩阵E的两个非零奇异值相等的性质进行奇异值分解，并对得到的若干组旋转矩阵R和平移向量t进行判定是否是真实。

前述的一种单目VO快速位姿估计方法，其特征是，所述本质矩阵E的奇异值分解为E＝Udiag(1,1,0)V^T，得到四组不同的旋转矩阵R和平移向量t：其中，U₃表示矩阵U的第三行。

前述的一种单目VO快速位姿估计方法，其特征是，所述步骤7)中判定准则是：判断该交点是否在摄像机的前方，若交点在两摄像机的前方，则得到的旋转矩阵R和平移向量t即为正确的。

本发明所达到的有益效果：本方法通过对基础矩阵的优化，在保证位姿估计精度的前提下，有效的提高算法的运行速度。

附图说明