一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法技术

本发明专利技术面向实际工程应用，采用合理设计测量系统、充分利用模型约束和冗余特征点互验证等技术手段，提出了一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法，可以实现两个物体间相对位置和相对姿态的测量，能够适用于复杂多变的背景和光照条件。本发明专利技术包括以下四个步骤：1、以摄像机作为测量传感器，配合特殊的点特征合作标志器组成测量系统；2、利用摄像机摄取包含合作标志器的图像，通过图像处理找到满足标志器模型约束的特征点图像区域组合作为候选标志器；3、利用P3P测量方法实现两个物体间相对位置和相对姿态的计算；4、采用冗余信息互验证方法获得最终测量结果。本发明专利技术解决3点特征单目视觉测量的多解问题、计算速度问题和稳定性问题，提高测量精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法
本专利技术属于计算机视觉领域，具体的说涉及一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法。
技术介绍
随着科学技术的不断发展，两个物体（如飞船、飞机、移动机器人、机械手等）间的相互合作显得越来越重要，越来越多的应用场合需要快速准确地确定两个物体间的三维位姿关系，如空间自主交会对接、机械手的自动抓取操作、目标跟踪等。简单地说，三维位姿测量即测量两个物体坐标系间的相对位置和相对姿态角，分别用三个位置分量（tx,ty,tz）和三个角度分量(ax,ay,az)来表示。为实现三维位姿测量，可以采用超声测量、激光测量、电磁测量、微波测量、GPS测量、视觉测量等。其中视觉测量由于具有被动、非接触、灵活等特点，已成为一个研究热点。常用的视觉三维测量方法包括：双目视觉测量、结构光测量和基于模型的单目视觉测量。其中单目视觉位姿测量更因设备简单、不存在匹配问题、测量精度可以与双目视觉相当而受到高度重视，特别是在空间、水下等对测量设备的重量、体积、功耗具有严格要求的应用场合，单目视觉测量更体现了其优势。单目视觉由于只有一个摄像机，必须借助于多个特征的组合才能实现测量任务，这些特征的组合构成了合作目标，因此单目视觉位姿测量一般都是基于合作目标的测量。根据所选特征的不同，可分为基于点特征的测量、基于直线特征的测量、基于曲线特征的测量等。由于点特征比其它特征更容易实现，且受光照的影响更小，处理效率更高，在工程上的应用更为普遍。基于点特征的单目视觉测量，至少要有3个特征点，且存在多解问题。为解决多解问题，多采用具有唯一解的4点共面目标，但其测量精度较低。3点目标虽可以达到较高的测量精度，在工程应用中却存在多解、计算复杂等问题。且3点目标的模型约束较为简单，当背景或光照条件复杂时容易造成误识，稳定性较差。多年来，中国科学院沈阳自动化所结合实际工程应用背景，对基于点特征的单目视觉进行了深入研究，取得了一系列研究成果：周鑫，朱枫发表于《计算机学报》，2003年第12期上的论文“关于P3P问题解的唯一性条件的几点讨论”，从工程应用的角度出发，对P3P问题的多解性进行了分析，得到了当3个控制点构成等腰三角形时，在空间可以找到两个区域，只要摄像机在这些区域内时，可以唯一地求出P3P问题的真实解。王挺等人发表在2006IEEEInternationalConferenceonMechatronicsandAutomation上的论文“SomeDiscussionontheConditionsoftheUniqueSolutionofP3PProblem”将这样的空间区域扩展到4个，扩大了唯一解的适用范围。朱枫的博士论文《基于模型的单目视觉应用理论研究》对P3P问题的求解方法和鲁棒性进行了深入研究，提出了一种基于几何意义的最优两分迭代法，算法具有收敛快、精度高的特点；得到了在3个特征点构成等腰三角形的条件下，当光轴与合作目标中3个特征点所构成的平面平行时测量精度最高的重要结论。
技术实现思路
为解决3点目标单目视觉测量的多解问题、计算速度问题和稳定性问题，提高测量精度，本专利技术面向实际工程应用，采用合理设计测量系统、充分利用模型约束和冗余特征点互验证等技术手段，提出了一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法，用于实现两个物体间相对位置和相对姿态的测量，包括以下步骤：在主动物体上安装摄像机，在被动物体上安装点特征合作标志器；标定出摄像机的图像坐标系与主动物体坐标系间的变换关系，并测量出合作标志器上各特征点在安装点特征合作标志器的被动物体坐标系下的三维坐标；利用摄像机摄取包含合作标志器的图像，通过图像处理找到满足标志器模型约束的特征点图像区域组合作为候选标志器，并计算出每组候选标志器上各特征点的图像坐标；利用P3P测量方法计算主动物体坐标系与被动物体坐标系间相对位置和相对姿态；采用冗余信息互验证方法获得最终测量结果。所述点特征合作标志器由一组特征点组成，该组特征点中至少包含两个可计算特征点组合，每个可计算特征点组合包含3个特征点，这三个特征点构成等腰三角形。所述在主动物体上安装摄像机，在被动物体上安装点特征合作标志器，要求所述合作标志器上的任意一组可计算特征点组合中，其等腰三角形的顶点比底边上的两个点更靠近摄像机。所述图像处理包括初始捕获、大窗口跟踪和小窗口跟踪三个处理方式；所述初始捕获方式在整幅图像中搜索目标；所述大窗口跟踪和小窗口跟踪方式都是在一个限定窗口内搜索目标；第一次测量为初始捕获，初始捕获成功后进入大窗口跟踪，大窗口跟踪成功后进入小窗口跟踪，只要测量不失败，一直处于小窗口跟踪方式；小窗口跟踪失败后，先进入大窗口跟踪，大窗口跟踪失败，再进入初始捕获。所述图像处理包括以下步骤：采集图像，根据先验知识确定处理窗口；根据特征点与背景的差异，在处理窗口内进行图像分割，找到所有可能是特征点的连通区域作为特征点候选区域；根据测量系统的实际特点，建立单个特征点的约束，排除不满足单个特征点约束的特征点候选区域；根据标志器三维模型以及测量过程中6个位姿量的变化范围，建立标志器上各特征点在图像上的相互关系约束，利用这些约束找到满足标志器模型约束的候选特征点图像区域组合作为候选标志器。所述P3P测量方法包括以下步骤：根据相机和标志器标定结果计算出各特征点与光心连线间的夹角(θ12,θ13,θ23)、任意两个特征点间的距离(d12,d13,d23)，设各特征点到光心的距离分别为(l1,l2,l3)，则有：d122=l12+l22-2l1l2cosθ12d132=l12+l32-2l1l3cosθ13d232=l22+l32-2l2l3cosθ23---(1)]]>该方程采用最优两分迭代法，实现该方程唯一正解的确定；在获得各特征点到光心的距离(l1,l2,l3)后，计算出各特征点在主动物体坐标系下的坐标(xai,yai,zai)；根据三个特征点分别在主动物体坐标系和被动物体坐标系统下的坐标Pai=(xai,yai,zai)T、Ppi=(xpi,ypi,zpi)T，按照下式求解旋转矩阵R和平移向量T：Pai=RPpi+T（2）其中的平移向量T即为相对位置，旋转矩阵R可以分解为分别绕X，Y，Z三个轴的旋转角，即姿态角；（2）式求解时，先根据三个特征点在两个坐标系下的三维坐标，分别获得三个单位向量分别在两个坐标系下的表示，进而求出旋转矩阵，再由（2）式求出平移向量。所述冗余信息互验证方法包括以下步骤：根据特征点冗余信息验证每个候选标志器的有效性，计算出该候选标志器的测量结果，通过该验证的候选标志器记为有效标志器。对最终得到的有效标志器测量结果进行比较，得到最终测量结果。所述验证每个候选标志器的有效性包括以下步骤：在该候选标志器中，利用全部或高鲁棒性的可计算特征点组合进行验证；对于选出的任意一组可计算特征点组合，利用P3P测量方法计算出相对位置和姿态；根据标志器模型可以得到该候选标志器上其余特征点的计算图像坐标，并与实际图像坐标比较得到图像坐标误差值；、设置一个合理的特征点图像坐标阈值T1，只有所有点的图像坐标误差值都小于阈值时，才说明本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法，其特征在于，用于实现两个物体间相对位置和相对姿态的测量，包括以下步骤：在主动物体上安装摄像机，在被动物体上安装点特征合作标志器；标定出摄像机的图像坐标器与主动物体坐标系间的变换关系，并测量出合作标志器上各特征点在安装点特征合作标志旗的被动物体坐标系下的三维坐标；利用摄像机摄取包含合作标志器的图像，通过图像处理找到满足标志器模型约束的特征点图像区域组合作为候选标志器，并计算出每组候选标志器上各特征点的图像坐标；利用P3P测量方法计算主动物体坐标系与被动物体坐标系间相对位置和相对姿态；采用冗余信息互验证方法获得最终测量结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法，其特征在于，用于实现两个物体间相对位置和相对姿态的测量，包括以下步骤：在主动物体上安装摄像机，在被动物体上安装点特征合作标志器；标定出摄像机的图像坐标系与主动物体坐标系间的变换关系，并测量出合作标志器上各特征点在安装点特征合作标志器的被动物体坐标系下的三维坐标；利用摄像机摄取包含合作标志器的图像，通过图像处理找到满足标志器模型约束的特征点图像区域组合作为候选标志器，并计算出每组候选标志器上各特征点的图像坐标；利用P3P测量方法计算主动物体坐标系与被动物体坐标系间相对位置和相对姿态；采用冗余信息互验证方法获得最终测量结果；所述冗余信息互验证方法包括以下步骤：根据特征点冗余信息验证每个候选标志器的有效性，计算出该候选标志器的测量结果，通过该验证的候选标志器记为有效标志器；对最终得到的有效标志器测量结果进行比较，得到最终测量结果；所述验证每个候选标志器的有效性包括以下步骤：在该候选标志器中，利用全部或高鲁棒性的可计算特征点组合进行验证；对于选出的任意一组可计算特征点组合，利用P3P测量方法计算出相对位置和姿态；根据标志器模型可以得到该候选标志器上其余特征点的计算图像坐标，并与实际图像坐标比较得到图像坐标误差值；设置一个合理的特征点图像坐标阈值T1，只有所有点的图像坐标误差值都小于阈值时，才说明该组可计算特征点是有效的，得到一组相对位置和姿态。2.根据权利要求1所述的一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法，其特征在于，所述点特征合作标志器由一组特征点组成，该组特征点中至少包含两个可计算特征点组合，每个可计算特征点组合包含3个特征点，这三个特征点构成等腰三角形。3.根据权利要求1所述的一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法，其特征在于，所述在主动物体上安装摄像机，在被动物体上安装点特征合作标志器，要求所述合作标志器上的任意一组可计算特征点组合中，其等腰三角形的顶点比底边上的两个点更靠近摄像机。4.根据权利要求1所述的一种基于点特征的单目视觉位姿测量方法，其特征在于，所述图像处理包括初始捕获、大窗口跟踪和小窗口跟踪三个处理方式；所述初始捕获方式在整幅图像中搜索目标；所述大窗口跟踪和小窗口跟踪方式都是在一个限定窗口内搜索目标；第一次测量为初始捕获，初始捕获成功后进入大窗口跟踪，大窗口跟踪成功后进入小窗口跟踪，只要测量不失败，一直处于小窗口跟踪方式；小窗口跟踪失败...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝颖明，朱枫，欧锦军，周静，付双飞，吴清潇，李娟娟，蔡慧英，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21