[发明专利]一种利用视差空间集束调整的高精度实时立体视觉定位方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉自主导航技术领域，涉及一种基于视差空间集束调整的高精度实时立体视觉定位方法，可以应用于自主移动机器人、智能车辆等领域。

背景技术

在未知环境中自主导航是各种移动机器人或智能车应用的关键任务之一。机器人在其长距离漫游过程中需要实时地获得自身的定位信息。目前，由于视觉传感器的性价比日益提高以及视觉计算的发展，基于视觉的导航定位方法正开始广泛运用于各个相关领域。视觉导航定位方法依赖硬件设备少、对体积、功耗、载荷等要求低，适用于各种复杂未知环境，并能够填补GPS卫星定位的盲区，有效纠正轮式里程计和惯性导航的累计误差。因此，采用视觉定位方法已经成为机器人自主导航的必然趋势。

实时立体视觉定位算法一般利用二帧之间的特征匹配信息进行运动估计，对运动估计参数进行级联计算出摄像机定位信息，这种方法使小的运动估计误差不断积累，从而导致长距离行进下定位精度不高。

经对现有技术的文献检索发现，E.Mouragnon等人于2006年《2006 Proceedings of theIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》上发表的论文“Real-TimeLocalization and 3D Reconstruction”以及N.Sunderhauf等人于2006年《2006 Proceedings ofTowards Autonomous Robotic Systems》上发表的论文“Towards Using Bundle Adjustment forRobust Stereo Odometry in Outdoor Terrain”提出了利用集束调整进行实时视觉定位。集束调整采用公共坐标系统同时优化3D点和摄像机位姿参数，由于其可以利用多帧之间的特征匹配信息，所以作为最后一步优化步骤可大大提高立体视觉定位的精度。但集束调整优化方法对初始值依赖太大，由于远距离特征点或长的运动序列引起的弱结构会造成收敛速度慢或收敛发散等数值稳定性低的缺点。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足和缺点，提出一种利用视差空间集束调整的高精度实时立体视觉定位方法。相对于集束调整，由于视差空间集束调整采用视差空间特征点投影约束和相对坐标表达，所以其参数优化的数值稳定性高，收敛速度快，对初始值依赖小，鲁棒性高，从而使自主导航车在长距离行进下也能够进行精度实时的定位。为此，本发明采用以下技术方案，其步骤如下：

步骤一、对视频流当前帧的立体图像对进行极线校正，视频流的第一帧选为起点帧；视频流由立体相机的摄像头拍摄形成；

步骤二、提取第一图像的CenSurE特征和U-SURF描述符，所述第一图像为所述立体图像对中的左图像和右图像之一；

步骤三、采用SAD区域匹配方法沿第二图像水平方向极线进行一维搜索得到第一图像CenSurE特征对应的图像坐标，从而得到特征点的3D坐标；所述第二图像为所述立体图像对中的左图像和右图像之另一；所述特征点为摄像头拍摄的同一场景图像关键点，具体反映在立体图像第一图像CenSurE特征和第二图像对应图像坐标；

若当前帧为起点帧，则将当前帧的下一帧作为当前帧，重复步骤一至三的处理步骤；否则，对所述当前帧再进行步骤四和五；

步骤四、对当前帧和前一帧立体图像的特征点集进行一一匹配；

步骤五、采用RANSAC算法和2D-3D位姿估计方法得到匹配内点和拍摄当前帧时的所述摄像头运动参数，包括相对位置、相对姿态；所述相对位置为平移参数t，所述相对姿态为旋转参数R；

步骤六、如步骤五所述的当前帧与起点帧之间的帧数、起点帧和当前帧的总和小于N，将步骤五所述的当前帧的下一帧作为当前帧，对所述当前帧进行步骤一至五的处理，否者，进行步骤七和步骤八的处理；N＝2*n+1，n为大于等于1的自然数；

步骤七、利用当前帧前的N帧中的两两相邻帧的匹配内点之间的视差空间投影约束，采用视差空间集束调整对拍摄当前帧的前n帧摄像头的运动参数进行迭代优化；

如步骤七所述的当前帧与起点帧之间的帧数等于N，则所述迭代优化的初值为当前帧前的n帧的摄像头运动参数；否则，所述迭代优化的初值为当前帧前的n-1帧在视差空间集束调整后的摄像头运动参数和当前帧运动参数；