[发明专利]一种主动视觉定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及视觉导航技术领域，尤其涉及一种主动视觉定位方法。

背景技术

随着用户对导航定位需求的提高，由于卫星信号受到遮挡，传统方式使用GPS在信号遮挡扽该区域定位误差在30米以上，无法有效告知用户当前的位置和相应的导航信息。

视觉合作目标定位方式的主要思想是：首先设计合作目标，然后通过用户视觉传感器获取当前包含合作目标图像，根据设计的合作目标特征利用图像处理技术，得到合作目标特征信息，即角点坐标，最后利用用户坐标系、相机坐标系、像素坐标系以及合作目标的角点坐标之间的相互转换关系计算出用户所需的导航位置和姿态。

2013年西北工业大学睢志佳等人设计了一款三个正方形的合作目标，该合作目标利用图像颜色信息，给合作目标角点检测提供了辅助。该合作目标在检测时拥有一定得优势，但是该合作目标在角点提取时，利用角点与合作目标信息相关进行角点优化，没有考虑角点与边缘、角点与颜色区域的相关关系，容易出现角点检测失败、图像分割以及角点排序错误等问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种主动视觉定位方法，能够实现用户在场景中GPS缺失环境下的高精度定位。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

本发明的一种主动视觉定位方法，包括如下步骤：

步骤1、制作合作目标，并将合作目标设置在场景中；

其中，所述合作目标以红色图案为背板，背板上设置三个黄色正方形作为合作标志；所述背板采用RGB颜色灰度值为(255，0，0)，三个正方形RGB颜色灰度值为(255，255，0)；其中第一正方形和第二正方形以第三正方形的其中一条对角线为对称轴对称分布；所述第三正方形的尺寸大于第一和第二正方形；所述第三正方形和第一正方形及第二正方形的边长比为4:3；三个正方形边界的最小距离大于最小正方形的边长；

步骤2、利用用户图像采集设备获取场景中的合作目标图像，并提取合作目标中的合作标志的角点，获得角点在所述合作目标图像上设置的图像坐标系中的坐标；

步骤3、根据合作标志角点在合作目标坐标系中的坐标和步骤2得到的合作标志角点在图像坐标系中的坐标，得到合作目标坐标系与图像坐标系之间的转换关系；然后再基于已知的图像坐标系与用户图像采集设备坐标系的坐标转换关系，得到用户图像采集设备坐标系与合作目标坐标系的坐标转换关系；最后，基于用户图像设备坐标系与车辆坐标系的坐标转换关系以及合作目标坐标系与地理坐标系的坐标转换关系，得到车辆在地理坐标系中坐标和姿态，由此完成对车辆在场景中的定位。

较佳的，所述背板尺寸为80厘米*120厘米，所述第三正方形的边长为32厘米，第一和第二正方形的边长为24厘米，第一和第二正方形中心距离第三正方形中心距离大于35厘米；所述第三正方形的所述对称轴与所述背板宽度方向中心线重合。

较佳的，所述步骤2包括如下具体步骤：

步骤A0、控制用户图像采集设备实时采集场景中的实景图像，并判断每帧图像中是否含有合作目标：如果有，将含有合作目标的图像定义为图像A，执 行步骤A1；如果没有，返回步骤A0；

步骤A1、提取所述图像A中每个像素点的R、G、B三通道灰度值信息；并将满足如下条件的像素点赋值为255，不满足如下条件的像素点赋值为0，对每个像素点按照上述方法赋值后，再对图像A进行二值化，得到图像A*；

条件为：针对每一个像素点，R通道灰度值大于50，R通道灰度值大于1.5倍G通道灰度值，并且R通道灰度值大于1.3倍B通道灰度值；

步骤A2、对图像A*进行形态学开操作，去除细小的区域；然后再对图像A*进行边缘提取，并进行边缘补偿，得到图像A**；

步骤A3、检测图像A**中所有的边缘序列，进行边缘跟踪，寻找图像A**中的最长边缘，并提取最长边缘上所有像素点中在x轴和y轴的最大值和最小值：最大值xmax,ymax以及最小值xmin,ymin；

步骤A4、在图像A中，依次连接坐标点(xmin,ymin)、(xmin,ymax)、(xmax,ymax)和(xmax,ymin)，得到的区域作为合作目标区域，区域中的图像定义为图像T1；

步骤A5、对图像A进行灰度化，在灰度化后图像A中，依次连接坐标点(xmin,ymin)、(xmin,ymax)、(xmax,ymax)和(xmax,ymin)，得到的区域作为角点检测区域，区域中的图像定义为图像T2；