[发明专利]姿态跟踪与图像叠加方法及显示设备在审
申请号: | 201711204062.4 | 申请日: | 2017-11-27 |
公开(公告)号: | CN108318029A | 公开(公告)日: | 2018-07-24 |
发明(设计)人: | 贺长宇;张红 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 |
主分类号: | G01C21/18 | 分类号: | G01C21/18;G01C21/10;G01C21/34 |
代理公司: | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人: | 焉明涛 |
地址: | 100041 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 显示设备 图像叠加 真实场景图像 图像转换 位姿信息 姿态跟踪 扩展卡尔曼滤波器 坐标系转换关系 图像 图像模型 预先确定 增强现实 预设 | ||
1.一种姿态跟踪与图像叠加方法,其特征在于,所述方法包括:
通过预设的扩展卡尔曼滤波器确定显示设备的位姿信息;
根据所述位姿信息生成态势图像;
根据预先确定的态势图像模型坐标系和显示设备坐标系的坐标系转换关系,确定态势图像和真实场景图像的图像转换关系;
根据所述图像转换关系,将生成的态势图像叠加到所述显示设备的真实场景图像中。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过扩展卡尔曼滤波器确定显示设备的位姿信息,包括:
通过预设的惯性传感器系统采集偏置量;
通过预设的光学系统确定被跟踪目标的速度、三维姿态和三维位置;
根据所述偏置量、所述目标的速度、三维姿态和三维位置,通过所述扩展卡尔曼滤波器,确定所述位姿信息。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述偏置量、所述目标的速度、三维姿态和三维位置,通过所述扩展卡尔曼滤波器,确定所述位姿信息,包括:
根据所述偏置量、所述目标的速度、三维姿态和三维位置构建所述扩展卡尔曼滤波器的状态变量;
在所述扩展卡尔曼滤波器的滤波循环中,对所述状态变量进行估计更新,得到所述位姿信息。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过预设的惯性传感器系统采集偏置量之前,包括:
通过预设的有限长单位冲激响应滤波器,确定所述惯性传感器系统中各个惯性传感器的偏置误差;
根据所述偏置误差,校正各个惯性传感器。
5.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据预先确定的态势图像模型坐标系和显示设备坐标系的坐标系转换关系,确定态势图像和真实场景图像的图像转换关系之前,包括:
对态势图像模型坐标系、真实场景图像的参考坐标系、光学系统坐标系和所述显示设备坐标系配准;
根据配准结果,确定所述坐标系转换关系。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对态势图像模型坐标系、真实场景图像的参考坐标系、光学系统坐标系和所述显示设备坐标系配准,包括:
对所述态势图像模型坐标系和所述参考坐标系配准;
对所述参考坐标系和光学系统坐标系配准;
对所述光学系统坐标系和所述显示设备坐标系配准。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,针对任意两个坐标系,所述配准包括:
确定两个坐标系的最佳平移向量;
根据所述最佳平移向量,对两个坐标系配准。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述确定两个坐标系的最佳平移向量,包括:
在两个坐标系中选取相同数量的对应点,组成两组点集;
计算两组点集的重心;
根据所述重心,构成两组点集的协方差矩阵;
根据所述协方差矩阵,构成对称矩阵;
计算所述对称矩阵的特征值和特征向量,得到最大特征值对应的特征向量;
根据预先设置的两个坐标系的转换公式和得到的特征向量,确定最佳平移向量。
9.一种显示设备,其特征在于,所述设备包括扩展卡尔曼滤波器、存储器和处理器;所述存储器存储有姿态跟踪与图像叠加计算机程序;所述处理器执行所述计算机程序,以实现如权利要求1-8中任意一项所述方法的步骤。
10.如权利要求9所述的设备,其特征在于,所述设备还包括惯性传感器系统和光学系统。
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