一种基于三角形边长、内角、形状因子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=角形边长、内角、形 状因子加权约束的单目视觉位姿测量方法。
【背景技术】
[0002] 目标位姿测量在工业控制、航天操作等领域具有广泛的应用。其中基于视觉的目 标位姿（位置、姿态）测量具有非接触、设备成本低、监视直观等优点。尤其在航天领域中， 利用视觉对飞行器位姿进行那个位姿精确测量是多项空间任务的首要条件。
[0003] 视觉位姿测量可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 建立对目标形状的约束关系，同时也建立起对目标位姿的约束关系，达到解算出目标位姿 的目的。
[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=角形边长、内角、形状因子等几何特征。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=角形边长、内角、形状因子 等特征。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=个点构成=角形边长、内角、形状因子等特征。综上所述，上述方法均未设及利用 =角形边长、内角、形状因子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；提供一种针对=角形目标的单目视觉位姿测量方 法。该方法利用3个特征点构造了 =角形，并利用=角形目标在位姿变化过程中其边长、内 角、形状因子保持不变的几何特征建立了加权误差约束关系，加强了对刚体目标形状约束， 转换为对目标位姿的约束，构造了迭代解算位姿方法。通过对=角形边长、内角、形状因子 误差约束迭代解算目标位姿方法，有效利用了 =角形目标刚体结构不变性特征，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S角形边长、内角、形状因子加权约束的单 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3个特征点构成=角形， 已知3个目标特征点在目标坐标系中3维坐标集{Wi，胖2,W3}，获取S角形边长参数L，内角 参数Ang，形状因子F，
【主权项】
1. 一种基于三角形边长、内角、形状因子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（1)、对目标成像，并获取目标图像；首先设置目标由3个特征点构成三角形，已知 3个目标特征点在目标坐标系中3维坐标集（WpW2, W3}，获取三角形边长参数L，内角参数 Ang，形状因子F，
其中 i 乒 j 乒 g,且 i, j, g e {1，2, 3}; 步骤（2)、识别三角形目标特征点；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··3); 步骤（3)、建立三角形边长和体积加权约束关系；已知摄像机等效焦距为f，定义3个 目标特征点在摄像机坐标系下坐标集为M1, A2, A3}，定义3特征点到摄像机光心p的距离为 Il1, 12, 13};由步骤⑵获取了目标特征点在图像平面成像点坐标ai= (Ui, Vi) (i = 1···3)， 则成像点的3维坐标表示为（ap f) = (Ui, Vi, f)，则：
应用特征点构造边长L、内角参数Ang、形状因子F作为对刚体目标的约束，同时也构造 了对刚体目标位姿的约束；构成了基于边长L、内角参数Ang、形状因子F加权约束的误差项 Eu和EAF; 1个三角形有3条边，3个内角，其中每条边或每个内角与形状因子加权共形成6 组约束加权误差约束项Euf;
其中i乒j乒g,且i, j, g e {1，2, 3}，Euf为第k次迭代后由e p ev、eF?f成的加权误 差矩阵； 步骤（4)、基于三角形边长、内角、形状因子约束关系解算位姿。首次迭代解算出{1J 的修正量X :
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{1 J，当所有的边长、内角、形状因子约束都能同时被满足， 刚体形状满足约束，同时位姿解满足约束，误差Euf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Θ = (Ax，Ay，Az)与目标平移向量 T = (tx，ty，tz) 〇
2.根据权利要求1所述的一种基于三角形边长、内角、形状因子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Ew为第k次迭代后由e jP e v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三角形边长、内角、形状因子加权约束的单目视觉位姿测量方法，该方法的步骤包括：步骤(1)、获取三角形目标图像；步骤(2)、提取图像中三角形目标特征点；步骤(3)、建立三角形边长、内角、形状因子特征加权约束关系；步骤(4)、基于三角形边长、内角、形状因子加权约束关系解算位姿。本发明该方法运用图像识别手段，以三角形边长、内角、形状因子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】G01C11-34
【公开号】CN104864854
【申请号】CN201510292629
【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