一种基于矩形周长和面积加权约束的单目视觉位姿测量方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种单目视觉位姿测量方法，尤其设及一种基于矩形周长和面积加权 约束的单目视觉位姿测量方法。
【背景技术】
[0002] 基于视觉的目标位姿（位置、姿态）测量是在空间交会对接、工业自动化、智能交 通导航等方面应用十分广泛。尤其在航天领域中，精确测量空间目标的位姿是直接关系到 一系列空间在轨服务任务（在装配、维修、补给、抓捕）成功的首要条件。
[0003] 从目标类型上，可将视觉的位姿测量分为合作目标测量和非合作目标测量，合作 目标测量由于具有精度高、测量技术成熟、可靠等优势，在空间领域广泛采用。目前已采用 过的合作标志器形态多种多样，有利用特征点、特征线、特征圆等多种几何特征的，通过对 合作标志器的特征识别提取，从而利用提取的特征点坐标重投影约束、特征直线斜率约束、 特征圆的半径约束等解算出目标位姿。
[0004] 根据秦丽娟等人的《基于矩形的=维物体位姿估计研究》（参见《计算机工程与科 学》，2009年31卷（4) 49-51页），利用了矩形对边平行等条件构造了位姿解析解算方法，但 未设及利用矩形周长、面积等几何特征。根据王晓剑等人的《基于双平行线特征的位姿估计 解析算法》（参见《仪器仪表学报》，2008年29卷（3) 600-604页），利用了平行四边形的面 积等特征构造位姿解析解算方法，但同样未设及矩形周长特征。专利CN201010563504. 6中 提出了一种基于特征线的运动目标位姿光学测量方法，方法中利用了两条相交直线上4个 特征点不重合且不共线条件，解算目标位置姿态，未设及利用四个点构成矩形的周长和面 积特征。上述方法均未设及利用矩形周长和面积的特征加权关系构造位姿迭代解算方法。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决的技术问题是：提供一种基于矩形周长和面积加权约束的单目视觉 位姿测量方法。该方法利用4个特征点构造了矩形，并利用矩形目标在位姿变化过程中其 周长和面积保持不变的几何特征建立了加权误差约束关系，在对矩形面积和周长误差约束 转换为对目标位姿的约束，误差约束关系构造了迭代解算位姿方法。通过对矩形周长和面 积的误差约束迭代解算目标位姿方法，有效利用了矩形刚体目标周长面积不变性特征，从 而提高了位姿解算结果准确性。
[0006] 本发明采用的技术方案如下：一种基于矩形周长和面积加权约束的单目视觉位姿 测量方法，该方法步骤如下：
[0007] 步骤（1)、对目标成像，并获取目标图像。首先设置目标由4个高反光圆形特征点 构成矩形，已知4个目标特征点在目标坐标系中3维坐标集{WJ(i= 1…n,n= 4)，根据 {WJ获取矩形周长参数C，面积参数S，
[0008] [ = 2(|挪巧 + |巧"巧"|)
[0009] 叫两巧.I巧+1巧+2.1)
[0010] 步骤（2)、识别矩形目标特征点。将步骤（1)获取的图像进行识别并提取图像中目 标特征点质屯、坐标{aj(i= 1…4);
[0011] 步骤（3)、建立矩形周长和面积加权约束关系。知摄像机等效焦距为f，定义4个目 标特征点在摄像机坐标系下坐标集为{AJ，定义特征点到摄像机光屯、P的距离为UJ。由 步骤（2)获取了目标特征点在图像平面成像点质屯、坐标ai= (Ui，Vi)，则成像点的3维坐标 表示为（a。f)=相，V。f)。则；
[0012] "，二 f(口,，/)
[0013] Ai二而
[0014] 应用特征点构造周长C和面积S作为对刚体目标的约束。构成了基于周长和面积 加权约束的误差项El。1个矩形有两条相邻边即确定面积和周长，则共形成4组面积误差 项和4组周长误差项，对应形成4组加权误差约束项El。
[001 引 6。= 2…-2/,./…ii)]11)- .W.12)- -2/,.11/…1^^
[0016] e, =[(/.,): +(/,,1)2 -2/,7,|而.品)].化+1)2 +也2)2
[0017] Ei=曰eC+ 0 6曰
[001引其中E为第k次迭代后由e。和e,形成的加权误差矩阵，加权系数a和P满足 口 +0 = 1 ;
[0019] 步骤（4)、基于矩形多周长和面积约束关系解算位姿。首次迭代解算出UJ的修 正量X;
[0020] Jt二马~ CL
[0021] JiX=El
[0022] x= 屯1
[0023] 其中Ji为雅可比（Jacobian)矩阵，在迭代中解算出{1J的修正量X，从而最终解 算出准确的UJ。
[0024] L(w)=L化)-x
[002引其中L?是第k次迭代后的UJ。由于周长和面积不变性，当所有的周长和面积约 束都能同时被满足，误差El在迭代过程中将会逐渐收敛到零，且最终解算得到最优的{1J。 另一方面，此非线性最优化问题可W被认为是局部线性的，反复迭代可W被解算得到UJ。 在UJ得到的基础上，解算得到目标特征点在摄像机坐标系中坐标{AJ，再由最小二乘平 差方法，解算得到目标姿态角度0 = (Ay，Ay，Aj与目标平移向量T= (ty，ty，t,)。
[0026] 本发明与现有技术相比的优点在于：提供一种针对矩形目标的单目视觉位姿测量 方法。该方法利用4个特征点构造了矩形，并利用矩形目标在位姿变化过程中其周长和面 积保持不变的几何特征建立了加权误差约束关系，在对矩形面积和周长误差约束转换为对 目标位姿的约束，误差约束关系构造了迭代解算位姿方法。通过对矩形周长和面积的误差 约束迭代解算目标位姿方法，有效利用了矩形刚体目标周长面积不变性特征，从而提高了 位姿解算结果准确性。
【附图说明】
[0027] 图1为本发明具体流程图；
[002引图2为仿真生成矩形目标模型图；
[0029] 图3为第1组仿真生成矩形目标图像；
[0030] 图4为第2组仿真生成矩形目标图像；
[0031] 图5为第3组仿真生成矩形目标图像。
【具体实施方式】
[0032] 下面结合附图W及具体实施例，对本发明方法进一步说明。
[0033] 本发明具体流程如图1所示。一种基于矩形周长和面积加权约束的单目视觉位姿 测量方法，
[0034] (1)对目标成像，并获取目标图像。共进行了S组试验，如图3~5所示，仿真生成 目标在不同位姿下S组图像。首先设置目标由4个高反光圆形特征点构成矩形（如图2所 示），已知4个目标特征点在目标坐标系中3维坐标集{WJ(i=I'''n,n= 4)，单位为mm， [003引 Wi=(-17. 25,-11. 5, 11. 5)
[0036]胖2=(17. 25,-11. 5, 11. 5)
[0037]胖3=(-17. 25, 11. 5, 11. 5)
[003引 胖4= (17. 25, 11. 5, 11. 5)
[0039]根据{WJ获取矩形周长参数C，面积参数S，
【主权项】
1. 一种基于矩形周长和面积加权约束的单目视觉位姿测量方法，其特征在于该方法包 括如下步骤： 步骤⑴、对目标成像，并获取目标图像；首先设置目标由4特征点构成矩形，已知4个 目标特征点在目标坐标系中3维坐标集{Wj (i = L··· η, η = 4)，根据{WJ获取矩形周长参 数C，面积参数S，
步骤（2)、识别矩形目标特征点；将步骤（1)获取的图像进行识别并提取图像中目标特 征点坐标{aj (i = Ρ··4); 步骤（3)、建立矩形周长和面积加权约束关系；知摄像机等效焦距为f，定义4个目标特 征点在摄像机坐标系下坐标集为{AJ，定义特征点到摄像机光心p的距离为{1J ;由步骤 (2)获取了目标特征点在图像平面成像点质心坐标Si= (u i, Vi)，则成像点的3维坐标表示 为（a。f) = (Ui, Vi, f);则：
应用特征点构造周长C和面积S作为对刚体目标的约束；构成了基于周长和面积加权 约束的误差项E1; 1个矩形有两条相邻边即确定面积和周长，则共形成4组面积误差项和4 组周长误差项，对应形成4组加权误差约束项E1; 丄 G - b
其中E为第k次迭代后由e。和e 3形成的加权误差矩阵； 步骤（4)、基于矩形多周长和面积约束关系解算位姿；首次迭代解算出{1J的修正量 X ：
JiX = E1 X = (J1tJ1)U1 其中1为雅可比（Jacobian)矩阵，在迭代中解算出{1 J的修正量X，从而最终解算出 准确的{lj ; L(k+i)=L(k)_x 其中L(k)是第k次迭代后的{1J ;当所有的周长和面积约束都能同时被满足，误差民在 迭代过程中将会逐渐收敛到零，且最终解算得到最优的{1J ;另一方面，此非线性最优化问 题可以被认为是局部线性的，反复迭代可以被解算得到{1J ;在{1J得到的基础上，解算得 到目标特征点在摄像机坐标系中坐标{AJ，再由最小二乘平差方法，解算得到目标姿态角 度 Θ = (Ax，Ay，Az)与目标平移向星 T= (tx，ty，tz)。
2.根据权利要求1所述的一种基于矩形周长和面积加权约束的单目视觉位姿测量方 法，其特征在于：所述步骤（3)中E为第k次迭代后由％和e s形成的加权误差矩阵，具体应 为：加权系数α和β满足α + β = 1。
【专利摘要】本发明公开了一种基于矩形周长和面积加权约束的单目视觉位姿测量方法，步骤包括：步骤(1)、获取矩形目标图像；步骤(2)、提取图像中矩形目标特征点；步骤(3)、建立矩形周长和面积特征加权约束关系；步骤(4)、基于矩形周长和面积特征约束关系解算位姿。该方法运用图像识别手段，以目标矩形周长和面积几何特征建立加权误差约束关系，提高了目标单目视觉位姿测量精度。
【IPC分类】G01C11-12
【公开号】CN104864851
【申请号】CN201510290560
【发明人】赵汝进, 王进, 赵人杰, 王明富, 洪裕珍, 颜坤, 游迪
【申请人】中国科学院光电技术研究所
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2015年6月1日