[发明专利]一种相机位姿估计方法、装置、设备以及可读存储介质

权利要求书

1.一种相机位姿估计方法，其特征在于，包括：

每间隔预设帧数从相机采集的连续帧图像中提取一帧目标图像，将相邻两帧目标图像的特征点进行匹配，得到全匹配集；

选取所述全匹配集中特征点描述子距离最小的匹配对，作为正确匹配对，计算所述正确匹配对的单应矩阵；

根据所述正确匹配对的单应矩阵计算所述全匹配集中所有匹配对的对称转移误差；

将所述全匹配集中所有匹配对的对称转移误差与既定误差阈值进行比较，剔除所述全匹配集中对称转移误差大于所述既定误差阈值的匹配对，得到正确匹配集；

利用所述正确匹配集中的匹配对求解所述相邻两帧目标图像的最优相对位姿。

2.如权利要求1所述的相机位姿估计方法，其特征在于，所述每间隔预设帧数从相机采集的连续帧图像中提取一帧目标图像，将相邻两帧目标图像的特征点进行匹配，得到全匹配集包括：

利用相机采集待感知环境的连续帧图像，每间隔预设帧数从所述连续帧图像中提取一帧目标图像，并提取每帧目标图像sift特征点；

根据相邻两帧目标图像的sift特征点描述子之间的欧式距离，对所述相邻两帧目标图像的sift特征点进行匹配，得到全匹配集。

3.如权利要求2所述的相机位姿估计方法，其特征在于，所述利用相机采集待感知环境的连续帧图像，每间隔预设帧数从所述连续帧图像中提取一帧目标图像，并提取每帧目标图像sift特征点包括：

利用OptiTrack相机采集待感知环境的连续帧图像，每间隔10帧从所述连续帧图像中提取一帧目标图像；

构建每帧目标图像的高斯差分金字塔，在所述高斯差分金字塔的每层图像中检测特征点，通过梯度直方图统计法确定各个特征点的方向；

以当前特征点为中心确定采样区，并将所述采样区划分为多个子区域；

将所述采样区的坐标轴旋转至所述当前特征点的方向后，生成各个子区域的梯度直方图；

根据所述各个子区域的梯度直方图，生成所述当前特征点的描述子；

计算所述各个特征点的描述子，得到所述每帧目标图像的sift特征点。

4.如权利要求1所述的相机位姿估计方法，其特征在于，所述根据所述正确匹配对的单应矩阵计算所述全匹配集中所有匹配对的对称转移误差包括：

利用H_constraint＝d(x，H^-1x′)+d(x′，Hx)计算所述全匹配集中所有匹配对的对称转移误差；

其中，H_constraint为所述全匹配集中当前匹配对(x，x′)的对称转移误差，x为第一帧目标图像特征点的像素系齐次坐标，x′为第二帧目标图像特征点的像素系齐次坐标；

H为所述正确匹配对的单应矩阵，H表示所述第一帧目标图像到所述第二帧目标图像的单应变换，H^-1表示所述第二帧目标图像到所述第一帧目标图像的单应变换；

d(x，H^-1x′)为所述第一帧目标图像特征点的实际值与变换值之间的欧式距离，d(x′，Hx)为所述第二帧目标图像特征点的实际值与变换值之间的欧式距离。

5.如权利要求1所述的相机位姿估计方法，其特征在于，所述利用所述正确匹配集中的匹配对求解所述相邻两帧目标图像的最优相对位姿包括：

将所述正确匹配集中的匹配对依据对称转移误差从小到大进行排序，选取排名前预设百分比的匹配对作为目标匹配对；

根据所述目标匹配对求解所述相邻两帧目标图像的最优相对位姿。

6.如权利要求5所述的相机位姿估计方法，其特征在于，所述将所述正确匹配集中的匹配对依据对称转移误差从小到大进行排序，选取排名前预设百分比的匹配对作为目标匹配对包括：

将所述正确匹配集中的匹配对依据对称转移误差从小到大进行排序，选取排名前10％的匹配对作为目标匹配对。