專利名稱：基于逆透視投影變換的單目視覺定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及攝像測量和圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，進一步是涉及一種利用逆透視投影變換算法對運動平臺進行單目視覺定位的方法。
背景技術(shù)：
汽車自主駕駛技術(shù)是近年來國內(nèi)外研究的熱點問題，其中的關(guān)鍵技術(shù)是如何對輪式車輛實現(xiàn)實時準確的自定位。目前，常用的定位方案是利用GPS(Global Position System，全球定位系統(tǒng))加IMU(Inertial Measurement Unit，慣性測量裝置)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)，但是一般價格較為昂貴，而且當所處環(huán)境使得運動平臺無法接受到GPS信號時，該方案無法完成定位功能。現(xiàn)有的視覺定位方法主要分為立體視覺定位和單目視覺定位兩大類。立體視覺定位法在三維空間內(nèi)檢測環(huán)境特征點，并在此基礎(chǔ)上估計輪式車輛的運動情況。它存在以下缺點一是算法復(fù)雜，較為耗時，很難滿足實時性要求；二是當環(huán)境背景無明顯紋理特征時，提取的特征點數(shù)量有限，會導(dǎo)致算法出現(xiàn)較大的測量誤差。因此，立體視覺定位法要達到真正的工程化應(yīng)用水平仍需時日。與之相比，單目視覺定位方法以假設(shè)路面較為平坦為前提，通過求解圖像序列間簡單的位移關(guān)系來實現(xiàn)輪式車輛行駛軌跡的解算。其算法簡單，時效性強，且安裝容易。但是，傳統(tǒng)的單目視覺定位方法需要滿足路面平坦且相機姿態(tài)不隨輪式車輛運動而變化等應(yīng)用條件。呂強等在“基于SIFT特征提取的單目視覺里程計在導(dǎo)航系統(tǒng)中的實現(xiàn)”一文中對單目視覺定位技術(shù)進行了研究(傳感技術(shù)學(xué)報，第20卷，第5期，1148-1152頁)，它對相機拍攝的透視圖像直接進行SIFT特征匹配，根據(jù)推導(dǎo)的理論模型由匹配點算出輪式車輛運動狀態(tài)。由于透視圖像具有將真實景物變形為近大遠小的效果，則圖像上提取到的特征點對應(yīng)在世界坐標系下的點距離輪式車輛越遠，其導(dǎo)致的圖像映射關(guān)系解算誤差將越大。若在距離輪式車輛較近處環(huán)境紋理特征單一，特征點難以提取，則算法會出現(xiàn)較大的測量誤差，甚至失效。由于該文的理論模型進行了一定程度的近似，同時沒有考慮到相機在隨著輪式車輛運動時，難免會出現(xiàn)姿態(tài)變化的問題，且直接對透視圖像進行特征匹配也存在一定的局限性，導(dǎo)致最終的定位精度不夠理想。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有視覺定位技術(shù)的不足，提出一種基于逆透視投影變換的單目視覺定位方法，較立體視覺定位法而言本發(fā)明算法簡單，易于實現(xiàn)；和現(xiàn)有的單目視覺定位方法相比，本發(fā)明具有較高的定位精度。本發(fā)明所采用的具體技術(shù)方案如下將姿態(tài)傳感器與相機固定在一起，并且相機的放置位置使相機可以拍攝到車身周圍任何一個方向上的路面。根據(jù)需要設(shè)置相機的幀頻和分辨率。相機幀頻的設(shè)置需要保證在輪式車輛正常行駛過程中，相機拍攝的相鄰兩幅圖像對應(yīng)的視場區(qū)域有重疊的部分。假設(shè)記錄輪式車輛行駛軌跡曲線的起始時刻為、，該時刻相機拍攝的圖像為P1 ；在時刻、(i =1，2. . .，n，其中η為圖像總數(shù))，相機拍攝到第i幅圖像Pi,姿態(tài)傳感器獲得的相機姿態(tài)角為 。實施下述步驟第一步，對圖像序列進行逆透視投影變換。在時刻ti，由相機姿態(tài)角％獲得相機外參數(shù)矩陣Ai,結(jié)合相機內(nèi)參數(shù)矩陣獲得圖像的逆透視投影變換矩陣&。根據(jù)獲得的逆透視投影變換矩陣Bi,對在時刻、拍攝的圖像Pi進行逆透視投影變換，獲得路面正下視圖P' i。假設(shè)所有時刻的路面正下視圖P' i組成正下視圖序列P' i;P' 2，L，P' n。第二步，計算相鄰圖像間的變換矩陣。對正下視圖序列P' i;P' 2，L，P' n的任何相鄰圖像P',和…q+1,q= 1,2,1, n-1，進行下述處理第(1)步，提取特征點。使用SURF特征描述算子對相鄰圖像P',和？' μ進行特征提取，特征提取后圖像P',的特征點集為Ftl，圖像P' M的特征點集為Fq+1。每幅圖像特征點集的特征點個數(shù)與圖像的分辨率、紋理復(fù)雜度和SURF算子的參數(shù)設(shè)置有關(guān)，可根據(jù)使用需要確定。第⑵步，獲取圖像間剛體變換模型的參數(shù)。對相鄰圖像P',和？' ，建立剛體變換模型描述兩幅圖像之間的變換關(guān)系，剛體變換模型如下
權(quán)利要求
1. 一種基于逆透視投影變換的單目視覺定位方法，其特征在于，將姿態(tài)傳感器與相機固定在一起，并且相機的放置位置使相機可以拍攝到車身周圍任何一個方向上的路面；根據(jù)需要設(shè)置相機的幀頻和分辨率；相機幀頻的設(shè)置需要保證在輪式車輛正常行駛過程中， 相機拍攝的相鄰兩幅圖像對應(yīng)的視場區(qū)域有重疊的部分；假設(shè)記錄輪式車輛行駛軌跡曲線的起始時刻為ti，該時刻相機拍攝的圖像為P1 ；在時刻、(1 = 1,2.., n，其中η為圖像總數(shù))，相機拍攝到第i幅圖像Pi,姿態(tài)傳感器獲得的相機姿態(tài)角為％ ；實施下述步驟 第一步，對圖像序列進行逆透視投影變換；在時刻由相機姿態(tài)角％獲得相機外參數(shù)矩陣Ai,結(jié)合相機內(nèi)參數(shù)矩陣獲得圖像的逆透視投影變換矩陣Bi ；根據(jù)獲得的逆透視投影變換矩陣Bi,對在時刻、拍攝的圖像Pi進行逆透視投影變換，獲得路面正下視圖P' i ；假設(shè)所有時刻的路面正下視圖P' i組成正下視圖序列P' i;P' 2，L，P' n； 第二步，計算相鄰圖像間的變換矩陣；對正下視圖序列P' i;P' 2，L，P' n的任何相鄰圖像P',和…q+1,q= l,2,L,n-l, 進行下述處理第⑴步，提取特征點；使用SURF特征描述算子對相鄰圖像P' JPP' μ進行特征提取，特征提取后圖像P' q 的特征點集為F,，圖像P' q+1的特征點集為Fq+1 ；每幅圖像特征點集的特征點個數(shù)與圖像的分辨率、紋理復(fù)雜度和SURF算子的參數(shù)設(shè)置有關(guān)，可根據(jù)使用需要確定； 第( 步，獲取圖像間剛體變換模型的參數(shù)；對相鄰圖像P',和？' ，建立剛體變換模型描述兩幅圖像之間的變換關(guān)系，剛體變換模型如下
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于逆透視投影變換的單目視覺定位方法，采用的技術(shù)方案如下將姿態(tài)傳感器與相機固定在一起，安裝在輪式車輛上，對行駛過程中拍攝的圖像進行下述處理第一步，對圖像序列進行逆透視投影變換；第二步，計算相鄰圖像間的變換矩陣；第三步，確定輪式車輛行駛軌跡曲線。本發(fā)明的有益效果是利用姿態(tài)傳感器獲得的實時姿態(tài)信息輔助輪式車輛的定位，獲得了較高精度的定位結(jié)果；將圖像進行逆透視投影變換，消除了透視效果，進一步提高了輪式車輛定位精度。
文檔編號G01C11/08GK102221358SQ20111007094
公開日2011年10月19日 申請日期2011年3月23日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月23日
發(fā)明者馮瑩, 曹毓, 楊云濤, 趙立雙, 陳運錦, 雷兵, 魏立安 申請人:中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)