专利名称：基于逆透视投影变换的单目视觉定位方法
技术领域：
本发明涉及摄像测量和图像处理技术领域，进一步是涉及一种利用逆透视投影变换算法对运动平台进行单目视觉定位的方法。
背景技术：
汽车自主驾驶技术是近年来国内外研究的热点问题，其中的关键技术是如何对轮式车辆实现实时准确的自定位。目前，常用的定位方案是利用GPS(Global Position System，全球定位系统)加IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量装置)的组合导航系统，但是一般价格较为昂贵，而且当所处环境使得运动平台无法接受到GPS信号时，该方案无法完成定位功能。现有的视觉定位方法主要分为立体视觉定位和单目视觉定位两大类。立体视觉定位法在三维空间内检测环境特征点，并在此基础上估计轮式车辆的运动情况。它存在以下缺点一是算法复杂，较为耗时，很难满足实时性要求；二是当环境背景无明显纹理特征时，提取的特征点数量有限，会导致算法出现较大的测量误差。因此，立体视觉定位法要达到真正的工程化应用水平仍需时日。与之相比，单目视觉定位方法以假设路面较为平坦为前提，通过求解图像序列间简单的位移关系来实现轮式车辆行驶轨迹的解算。其算法简单，时效性强，且安装容易。但是，传统的单目视觉定位方法需要满足路面平坦且相机姿态不随轮式车辆运动而变化等应用条件。吕强等在“基于SIFT特征提取的单目视觉里程计在导航系统中的实现”一文中对单目视觉定位技术进行了研究(传感技术学报，第20卷，第5期，1148-1152页)，它对相机拍摄的透视图像直接进行SIFT特征匹配，根据推导的理论模型由匹配点算出轮式车辆运动状态。由于透视图像具有将真实景物变形为近大远小的效果，则图像上提取到的特征点对应在世界坐标系下的点距离轮式车辆越远，其导致的图像映射关系解算误差将越大。若在距离轮式车辆较近处环境纹理特征单一，特征点难以提取，则算法会出现较大的测量误差，甚至失效。由于该文的理论模型进行了一定程度的近似，同时没有考虑到相机在随着轮式车辆运动时，难免会出现姿态变化的问题，且直接对透视图像进行特征匹配也存在一定的局限性，导致最终的定位精度不够理想。
发明内容
本发明解决的技术问题是针对现有视觉定位技术的不足，提出一种基于逆透视投影变换的单目视觉定位方法，较立体视觉定位法而言本发明算法简单，易于实现；和现有的单目视觉定位方法相比，本发明具有较高的定位精度。本发明所采用的具体技术方案如下将姿态传感器与相机固定在一起，并且相机的放置位置使相机可以拍摄到车身周围任何一个方向上的路面。根据需要设置相机的帧频和分辨率。相机帧频的设置需要保证在轮式车辆正常行驶过程中，相机拍摄的相邻两幅图像对应的视场区域有重叠的部分。假设记录轮式车辆行驶轨迹曲线的起始时刻为、，该时刻相机拍摄的图像为P1 ；在时刻、(i =1，2. . .，n，其中η为图像总数)，相机拍摄到第i幅图像Pi,姿态传感器获得的相机姿态角为 。实施下述步骤第一步，对图像序列进行逆透视投影变换。在时刻ti，由相机姿态角％获得相机外参数矩阵Ai,结合相机内参数矩阵获得图像的逆透视投影变换矩阵&。根据获得的逆透视投影变换矩阵Bi,对在时刻、拍摄的图像Pi进行逆透视投影变换，获得路面正下视图P' i。假设所有时刻的路面正下视图P' i组成正下视图序列P' i;P' 2，L，P' n。第二步，计算相邻图像间的变换矩阵。对正下视图序列P' i;P' 2，L，P' n的任何相邻图像P',和…q+1,q= 1,2,1, n-1，进行下述处理第(1)步，提取特征点。使用SURF特征描述算子对相邻图像P',和？' μ进行特征提取，特征提取后图像P',的特征点集为Ftl，图像P' M的特征点集为Fq+1。每幅图像特征点集的特征点个数与图像的分辨率、纹理复杂度和SURF算子的参数设置有关，可根据使用需要确定。第⑵步，获取图像间刚体变换模型的参数。对相邻图像P',和？' ，建立刚体变换模型描述两幅图像之间的变换关系，刚体变换模型如下
权利要求
1. 一种基于逆透视投影变换的单目视觉定位方法，其特征在于，将姿态传感器与相机固定在一起，并且相机的放置位置使相机可以拍摄到车身周围任何一个方向上的路面；根据需要设置相机的帧频和分辨率；相机帧频的设置需要保证在轮式车辆正常行驶过程中， 相机拍摄的相邻两幅图像对应的视场区域有重叠的部分；假设记录轮式车辆行驶轨迹曲线的起始时刻为ti，该时刻相机拍摄的图像为P1 ；在时刻、(1 = 1,2.., n，其中η为图像总数)，相机拍摄到第i幅图像Pi,姿态传感器获得的相机姿态角为％ ；实施下述步骤 第一步，对图像序列进行逆透视投影变换；在时刻由相机姿态角％获得相机外参数矩阵Ai,结合相机内参数矩阵获得图像的逆透视投影变换矩阵Bi ；根据获得的逆透视投影变换矩阵Bi,对在时刻、拍摄的图像Pi进行逆透视投影变换，获得路面正下视图P' i ；假设所有时刻的路面正下视图P' i组成正下视图序列P' i;P' 2，L，P' n； 第二步，计算相邻图像间的变换矩阵；对正下视图序列P' i;P' 2，L，P' n的任何相邻图像P',和…q+1,q= l,2,L,n-l, 进行下述处理第⑴步，提取特征点；使用SURF特征描述算子对相邻图像P' JPP' μ进行特征提�。卣魈崛『笸枷馪' q 的特征点集为F,，图像P' q+1的特征点集为Fq+1 ；每幅图像特征点集的特征点个数与图像的分辨率、纹理复杂度和SURF算子的参数设置有关，可根据使用需要确定； 第( 步，获取图像间刚体变换模型的参数；对相邻图像P',和？' ，建立刚体变换模型描述两幅图像之间的变换关系，刚体变换模型如下
全文摘要
本发明提供一种基于逆透视投影变换的单目视觉定位方法，采用的技术方案如下将姿态传感器与相机固定在一起，安装在轮式车辆上，对行驶过程中拍摄的图像进行下述处理第一步，对图像序列进行逆透视投影变换；第二步，计算相邻图像间的变换矩阵；第三步，确定轮式车辆行驶轨迹曲线。本发明的有益效果是利用姿态传感器获得的实时姿态信息辅助轮式车辆的定位，获得了较高精度的定位结果；将图像进行逆透视投影变换，消除了透视效果，进一步提高了轮式车辆定位精度。
文档编号G01C11/08GK102221358SQ20111007094
公开日2011年10月19日 申请日期2011年3月23日 优先权日2011年3月23日
发明者冯莹, 曹毓, 杨云涛, 赵立双, 陈运锦, 雷兵, 魏立安 申请人:中国人民解放军国防科学技术大学
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
