[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

摘要

本发明提出了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。本发明仅利用立体相机得到的视频流进行移动机器人的导航定位，具有完全的自主性；本发明利用U-SURF描述符进行特征匹配，对运动过程中出现的光照变化、运动模糊、大的旋转和尺度变换具有较强的鲁棒性；本发明利用视差空间集束调整优化方法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，其具有对优化初始值依赖程度低，收敛速度快，数值稳定性高等优点，与利用集束调整的立体视觉定位方法相比，定位精度更高，速度更快。本发明整个立体视觉定位方法计算速度快，可在线实时运行。

主权项

一种利用视差空间集束调整的高精确实时立体视觉定位方法，其特征在于它包括以下步骤：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；步骤八、利用拍摄所述当前帧前第1帧时摄像头的全局位置姿态参数和拍摄所述当前帧 时摄像头运动参数的迭代优化值，得到拍摄当前帧时摄像头的全局位置姿态参数作为拍摄实时帧时摄像头的全局位置姿态参数，以对摄像头实时立体视觉定位。