[发明专利]一种AR室内结构化场景单目视觉定位方法

权利要求书

1.一种AR室内结构化场景单目视觉定位方法，其特征在于：包括下列步骤：

步骤一、单目相机进行拍摄获取图像数据；

步骤二、通过两个并行线程相独立地进行点特征和线特征的提取和描述；

步骤三、根据获得的点特征的识别点数量判断是否采用线特征进行解算定位，如果识别点数量少于阈值执行步骤五，否则执行步骤四；

步骤四、在点特征线程中利用EKF对图像点特征进行位姿解算获得位姿输出，实现空间定位，若存在状态丢失，识别点数量不少于阈值，EKF依据之前的状态向量进行预测完成状态估计，获得位姿输出；

步骤五、在线特征线程中利用EKF对图像线特征进行位姿解算，并由EKF中状态均方误差阵的估计得到相应的状态的协方差，根据协方差评估各位姿输出的精度，将精度较高的位姿作为输出结果实现空间定位。

2.根据权利要求1所述的一种AR室内结构化场景单目视觉定位方法，其特征在于：EKF解算过程中：针对AR观测系统建立状态方程解算系统状态，不考虑通常不改变的环境特征，仅考虑相机的运动变量建立状态方程；建立量测方程以描述空间中的三维场景被AR设备的相机拍摄到转化成为像素的过程，具体来说是三维场景中的点线结构在图片上的像素位置；EKF解算时依次经过状态一步预测、状态均方误差阵的一步预测、滤波增益系数计算、加入量测信息的状态估计和状态均方误差阵的估计，状态一步预测利用状态方程求解，加入量测信息的状态估计中利用量测方程计算量测信息。

3.根据权利要求2所述的一种AR室内结构化场景单目视觉定位方法，其特征在于：建立状态方程的方法如下：

1)相机的运动状态向量定义为：

其中：表示相机当前的三维坐标以及空间姿态；[v w]表示当前相机运动的线速度与角速度，b表示运动状态的扰动误差；

2)结构特征的状态向量定义为：

其中：表示结构特征的三维坐标以及空间姿态；m表示当前状态下观测到的路标点数目，结构特征包含步骤二获得的点特征和/或线特征；将状态变量的整体写做符合高斯分布的形式为：

根据相机的运动变量建立状态方程：

其中：X为相机运动状态和三维环境中结构特征结合得到的状态变量，结构特征包括点特征和线特征，表示相机当前的三维坐标以及空间姿态；[v w]表示当前相机运动的线速度与角速度，b表示运动状态的扰动误差，a表示运动的加速度；Γ_k为噪声分配矩阵，W_k为系统噪声向量，是一个高斯零均值白噪声，有：

4.根据权利要求3所述的一种AR室内结构化场景单目视觉定位方法，其特征在于：所述状态方程中的w，a的状态通过外接扩展的IMU模块测量得到或是基于固定运动模型假设得到，当采用外接扩展的IMU模块时，需要对量测方程进行增广。

5.根据权利要求3所述的一种AR室内结构化场景单目视觉定位方法，其特征在于：EKF解算过程建立量测方程以描述空间中的三维场景被AR设备的相机拍摄到转化成为像素的过程，具体来说是三维场景中的点线结构在图片上的像素位置；量测方程包含了两部分：1)三维世界坐标系到相机坐标系的转换——To Camera：

P_C＝R^T(P_W-t)

其中：P_w表示空间点线结构在世界坐标系下的坐标，P_c表示空间点线结构在相机坐标系下的坐标，R，t表示世界坐标系相对于相机坐标系的运动；

2)相机投影模型——Projection：

其中：L_i＝[X Y Z]^T，表示三维空间物体的坐标，[u，v]表示像素坐标，f_x，f_y，c_x，c_y是相机内参的参数；

结合以上两个步骤，可以将量测方程表示为：

Z＝h(x)