[发明专利]一种基于ROS和Gazebo的旋转相机特征匹配算法

权利要求书

1.一种基于ROS和Gazebo的旋转相机特征匹配算法，其特征在于，包括步骤：

a、基于机器人操作系统ROS和Gazebo搭建仿真平台；

b、进行相机旋转的控制算法设计；

c、进行特征点检测、提取、匹配的算法设计；

d、进行匹配的优化设计；

e、最后进行信息的输出以及可视化。

2.根据权利要求1所述的基于ROS和Gazebo的旋转相机特征匹配算法，其特征在于：所述步骤a中，所述仿真平台包括相机旋转平台、分别放置在相机旋转平台两侧的左相机和右相机、与左右相机连线垂直的中心线方向上的目标物体、周围环境散落的障碍物体。

3.根据权利要求2所述的基于ROS和Gazebo的旋转相机特征匹配算法，其特征在于：所述步骤b中包括：

b1、初始化位置节点，等待set_link_state节点服务信息；

b2、定义节点服务信息并获取左相机的link位置，设置左相机的旋转速度为0.1；

b3、订阅节点位置信息，将原始位置信息的四元数组转换成欧拉角，同时进行左相机连接线与法线夹角的计算，输出角度；

b4、使用信息过滤器message_filters订阅左、右两侧相机的图像信息，并将其合成到一张图像的通道上进行输出。

4.根据权利要求3所述的基于ROS和Gazebo的旋转相机特征匹配算法，其特征在于：所述步骤c中包括：

c1、将步骤b4中输出的图像信息进行格式转换，从BGR彩色图像改变成GRAY格式的灰度图像；

c2、获取图像尺寸信息，并定位法线方向上的感兴趣区域ROI的位置信息，在源图像上进行矩形框rectangle方式的可视化，并创建ROI区域的图像信息对象；

c3、初始化SIFT特征检测器，创建检测器对象，进行ROI区域的关键点检测和描述符的计算；

c4、因为会出现“移位”现象，所以特征点会直接显示在图像的左上角，为了将特征点显示在图像原始的位置上，需要遍历感兴趣区域ROI的所有检测到的特征点，将其移动到图像法线ROI区域；

c5、创建并初始化暴力匹配器对象，将上述SIFT特征检测到的特征点进行匹配，在匹配过程中设置右相机的一个特征点最多可以匹配左相机的两个特征点。

5.根据权利要求4所述的基于ROS和Gazebo的旋转相机特征匹配算法，其特征在于：所述步骤d中包括：

d1、创建一个掩膜，用来存储正确的匹配点；

d2、设置一定的阈值，当上述过程中所设定的掩膜长度大于这个阈值，进行如下的操作：获取源图像和目标图像的关键点坐标，应用OpenCV2里面的findHomography函数对两图像的坐标点进行仿射变换矩阵M的计算，同时设置特征点过滤优化算法，以及阈值，超过阈值的则被认定为外点，得到新的优化掩膜；

获取源图像的高和宽，通过OpenCV2里的perspectiveTransform函数对源图像的四个角进行变换，获得在目标图像上对应的坐标，并在目标图像上进行显示。

6.根据权利要求5所述的基于ROS和Gazebo的旋转相机特征匹配算法，其特征在于：所述步骤d1中包括：在步骤c5中时暴力匹配器的初始化阶段，设计右相机一个特征点可以匹配左侧旋转相机的两个特征点；在已经匹配的特征点对中进行比较，若与右相机同一个特征点匹配的左相机的两个特征点1、2之间的比值低于所设定的阈值，则将特征点1加入到创建的掩膜中。

7.根据权利要求6所述的基于ROS和Gazebo的旋转相机特征匹配算法，其特征在于：所述步骤e中包括：

e1、判断一次优化的掩膜尺寸是否大于设定的阈值，大于阈值则进行二次优化，输出源图像及目标图像的特征点数量信息；

e2、通过二次掩膜输出匹配点的数量；

e3、实时可视化匹配图像，包括左相机视图，右相机视图，左相机匹配特征点，右相机匹配特征点，匹配连线等；输出两张图像的匹配率，匹配率由掩膜的尺寸即匹配上的特征点数量和右相机源图像的特征点数量相比得出；

e4、如果一次掩膜的尺寸小于设定的阈值，则在输出两相机图像的特征点数量，一次优化过得匹配特征点数量之后，用一次掩膜进行可视化输出。