1.一种基于边缘置信度的三维物体跟踪方法,其特征在于，具体包括如下步骤：
(1)将跟踪物体的三维模型投影到第一帧图像上，在三维模型投影的轮廓附近采用若干个局部圆形区域，根据圆形区域内的第一帧图像的像素颜色建立对应的前景区域颜色模型和背景区域颜色模型；
(2)根据第一帧位姿将物体投影到第一帧图像上，得到投影轮廓点，过任一投影轮廓点，在垂直于三维模型投影轮廓的方向上构造法相搜索线，每条法相搜索线上包括：投影轮廓点、前景点和背景点；
(3)使用canny边缘检测算法提取第一帧图像中纹理边缘，将与法相搜索线相交的纹理边缘点作为候选点；
(4)分别根据前景区域颜色模型和背景区域颜色模型计算每个候选点属于前景边缘点概率、属于背景边缘点概率和属于物体轮廓点的概率，并保留属于物体轮廓点的概率大于属于前景边缘点概率且属于物体轮廓点的概率大于属于背景边缘点概率的候选点；
(5)对步骤(4)保留的每个候选点，结合颜色特征置信度和距离特征置信度计算该候选点属于物体轮廓点的置信度，找到与每条法相搜索线上置信度最大的候选点相匹配的跟踪物体轮廓点；
(6)根据步骤(5)得到的跟踪物体轮廓点和投影轮廓点，最小化跟踪物体轮廓点对应的能量函数，估计出第二帧最优位姿；
(7)利用步骤(6)估计出第二帧最优位姿重复步骤(2)-(6)，进行三维物体跟踪。
2.根据权利要求1所述基于边缘置信度的三维物体跟踪方法,其特征在于，候选点属于物体轮廓点的概率p(hij|c)的计算过程为：
其中，hij表示第i条搜索线上的第j个候选点，pf(x)表示法相搜索线上采样点x处的颜色值属于前景区域的概率，pb(x)表示法相搜索线上采样点x处的颜色值属于背景区域的概率，
3.根据权利要求1所述基于边缘置信度的三维物体跟踪方法,其特征在于，候选点属于前景边缘点概率p(hij|f)的计算过程为：
4.根据权利要求1所述基于边缘置信度的三维物体跟踪方法,其特征在于，候选点属于背景边缘点概率p(hij|b)的计算过程为：
5.根据权利要求1所述基于边缘置信度的三维物体跟踪方法,其特征在于，步骤(5)中距离特征置信度wd(hij)具体为：
其中，d(hij)为候选点与投影轮廓点在图像上的欧氏距离，当d(hij)大于阈值λd时，表示该候选点为干扰点,将置信度wd(hij)设置为0。
6.根据权利要求1所述基于边缘置信度的三维物体跟踪方法,其特征在于，步骤(5)中颜色特征置信度具体为：
wc(hij)＝[1-(1-p(hij|c))2]2(5)
7.根据权利要求1所述基于边缘置信度的三维物体跟踪方法,其特征在于，该候选点属于物体轮廓点的置信度w(hij)的计算过程为：
w(hij)＝wd(hij)wc(hij)(6)
8.根据权利要求1所述基于边缘置信度的三维物体跟踪方法,其特征在于，所述能量函数e(ξ)为：
其中，ni表示法向搜索线li的方向向量，w(si)表示物体轮廓点si的权重；c表示物体模型的投影轮廓；