[发明专利]摄像机位姿估计形式化方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种摄像机位姿估计形式化方法，其特征在于，包括：

确定被拍摄对象上所选取的多个控制点在空间坐标系下的空间坐标以及在摄像机坐标下的像点坐标；

根据所述摄像机在所述空间坐标系下的光心坐标、多个控制点的空间坐标以及像点坐标建立基于高阶逻辑语言的摄像机位姿估计逻辑模型；其中，所述摄像机位姿估计逻辑模型包括所述空间坐标系与摄像机坐标系的旋转关系和平移向量；

基于所述摄像机位姿估计逻辑模型构建逻辑命题，其中，所述逻辑命题描述了所述摄像机位姿估计逻辑模型中的属性和/或运动学约束条件；

基于定理证明器验证所述逻辑命题，以确定所述摄像机位姿估计逻辑模型是否成立。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于高阶逻辑语言的摄像机位姿估计逻辑模型包括如下基本逻辑模型D1-D4：

D1.空间坐标系和摄像机坐标系下向量的归一化函数

val normalized_vector v＝inv(norm v)％v

其中，函数normalized_vector的输入变量是向量v，输出结果是向量v归一化后的向量，inv是HOL Light中定义的一个高阶逻辑函数，函数的输入变量是一个实数，输出结果是该实数的倒数，且定义0的倒数仍然为0，norm是HOL Light中定义的一个高阶逻辑函数，函数的输入变量是一个N维向量，输出结果是N维向量的范数；

D2.从空间坐标系到摄像机坐标系的旋转矩阵

val rot_matrix a w＝matrix_exp(a％％vec3_2_ssm w)

其中，函数rot_matrix的输入变量是实数a和三维向量w，其中，a表示旋转的角度，取值范围为[0,2π)，w表示旋转轴，输出结果是三阶矩阵，matrix_exp表示矩阵域上的指数函数，符号“％％”表示矩阵的标量乘符号，vec3_2_ssm表示反对称矩阵转化函数；

D3.将空间坐标系中的向量旋转到摄像机坐标系中的向量的旋转关系

val rotate_vector a w v＝rot_matrix a w**v

其中，函数rotate_vector的输入变量是实数a、三维向量w和三维向量v，其中，a表示旋转的角度，取值范围为[0,2π)，w表示旋转轴，v表示要旋转的向量，输出结果是向量，表示向量v绕旋转轴w旋转a角度即右手法则后的向量，符号“**”表示乘向量的矢量乘符号；

D4.将空间坐标系中的向量平移到摄像机坐标系中的向量的平移关系

val translate_vector a w v＝-(rot_matrix a w**v)

其中，函数translate_vector的输入变量是实数a、三维向量w和坐标v，其中，a表示旋转的角度，w表示旋转轴，v表示摄像机光心坐标，输出结果是向量，表示从空间坐标系到摄像机坐标系的平移关系。