[发明专利]一种光惯融合定位方法、设备及系统

说明书

本发明涉及一种光惯融合定位方法、设备及系统。具体地，在任意空间内，根据空间实际需求布设相机。目标物表面绑定光惯融合组件，光惯融合组件表面附着可主动发红外光或者可以反射红外光的标识点，并内置惯性传感器。系统同步组件分别以有线和无线的方式向相机及光惯融合组件发射同步信号，实现系统同步机制。基于同步机制，相机实时获取定位空间的光学数据，通过惯性传感器获取目标物的惯性数据。光学数据通过有线的方式上传至服务器，进行初步解算，并将结果通过无线的传输方式传至计算单元；同时，惯性数据通过有线或者无线的传输方式上传至计算单元。计算单元通过光惯融合算法融合光学与惯性数据，从而解算出光惯融合组件的实时位姿信息。

技术领域

本发明涉及空间定位领域，具体是一种光惯融合定位方法、设备及系统

背景技术

本发明专利提到的空间定位技术是指室内空间定位技术。室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯性定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置跟踪。虚拟现实技术是指电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供使用者关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让使用者如同身历其境一般。近年来，虚拟现实技术蓬勃发展，已经在各个领域产生了巨大的影响，如：教育、房地产、购物、电商、娱乐等。室内定位技术作为虚拟现实的一种交互方式，使用户可以获得完全的沉浸感。目前VR行业应用的空间定位技术有惯性定位技术、激光定位技术UWB定位技术和光学定位技术等。

惯性定位技术采用三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计组成的惯性测量单元(IMU，Inertial Measurement Unit)来测量传感器的运动参数。而由IMU所测得的传感器运动参数有严重噪声干扰，且存在明显的零偏和漂移，使得惯性式动作捕捉系统无法长时间地对人体姿态进行精确的跟踪。

光学定位技术是利用摄像机拍摄目标物体，根据得到的目标图像及摄像机自身的位置信息推算出目标物体的位姿信息。遮挡问题一直是光学定位系统最常见的工作失效原因之一。光学定位系统需要至少两个摄像头同时拍到同一标记点方可实现该标记点的定位，而当红外光线被用户或物体遮挡时，空间点三维重构就会由于缺少必要的二维图像中的特征点间对应信息，导致定位跟踪失败。然而每一标识点在定位空间任意位置任一时刻必须有两个以上的摄像头覆盖是非常高的要求，特别是在多人VR交互场景下，遮挡会频繁发生，造成运动估计不连续的现象。此外，光学定位技术存在帧率较低的问题。

因此，如何在大空间运动场景下，以高帧率对定位空间的标识点进行平滑而精确的位姿跟踪是急需解决的技术问题。

发明内容

本发明目的就在于为解决上述问题而提供一种光惯融合定位方法、设备及系统，从而实现超高精度，超低延时，超强鲁棒性，低成本，超高沉浸感的大空间虚拟现实空间定位。

根据本发明的一个方面，提供了一种光惯融合定位方法，通过该种光惯融合定位方法实现上述目的：

一种主动光学定位方法，具体包括：基于定位空间中的多台相机以及目标物绑定的光惯融合组件中的惯性传感器分别获取目标物的光学数据和惯性数据，通过光惯融合算法，解算出目标物的实时位姿信息。具体地，所述定位空间内设有至少两台相机，不同的相机在所述定位空间内的位置不同，不断获取定位空间中的光学数据并上传至服务器。服务器对光学数据进行初步解算，并将解算结果传至计算单元。与此同时，所述光惯融合组件中的惯性传感器可以不断获取光惯融合组件的惯性数据并上传至计算单元。系统基于无线传输方式实现光惯融合组件的同步，基于有线传输方式实现相机的同步。在所述同步机制下，计算单元基于某种卡尔曼滤波器(例如扩展卡尔曼滤波器(UKF)，无迹卡尔曼滤波器(EKF)、平方根容积卡尔曼滤波(SCKF))对所述光学数据和惯性数据进行融合，解算出目标物在当前时刻的位姿信息。

具体而言：