多视角下的目标轮廓定位定姿平差方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111750849A(43)申请公布日2020.10.09(21)申请号202010506133.1(22)申请日2020.06.05(71)申请人武汉大学地址430072湖北省武汉市武昌区八一路299号(72)发明人郑顺义王晓南王辰何源(74)专利代理机构湖北武汉永嘉专利代理有限公司42102代理人杨晓燕(51)Int.Cl.G01C21/00(2006.01)G01C11/00(2006.01)G01B11/24(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称多视角下的目标轮廓定位定姿平差方法及系统(57)摘要本发明提供一种多视角下的目标轮廓定位定姿平差方法及系统，该方法包括从各相机的真实影像中提取目标轮廓，采用真实影像目标轮廓和模型生成轮廓匹配的方法得到各个相机对目标的位置姿态测量结果，取均值作为目标的初始位置姿态；在目标的当前位置姿态附近空间进行采样；将目标模型分别按照采样所得位置和姿态投影到各相机像平面，得到仿真影像目标轮廓，计算各相机的仿真影像目标轮廓和当前的目标影像轮廓的匹配误差；在目标当前位置姿态附近空间内，解算使二次函数取最小值的位置和姿态作为改正后的目标位置姿态。本发明采用置信域平差的方法对多个视角下的轮廓匹配获取的目标位置和姿态进行融合，充分利用各相机的观测数据，结果更加准确可靠。CN111750849ACN111750849A权利要求书1/2页1.一种多视角下的目标轮廓定位定姿平差方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从各相机的真实影像中提取真实影像目标轮廓，采用真实影像目标轮廓和模型生成轮廓匹配的方法得到各个相机对目标的位置姿态测量结果，然后取多个相机对目标位置姿态测量结果的均值作为目标的初始位置姿态；S2、在目标的当前位置姿态附近空间进行采样，得到一组位置姿态采样SAMPLE＝{sample1,sample2,sample3…,samplen}，n表示样本数，其值为位置采样数×姿态采样数；S3、将目标模型分别按照采样所得位置和姿态投影到各相机像平面，得到仿真影像目标轮廓，并利用轮廓匹配误差公式，计算各相机的仿真影像目标轮廓和当前的目标影像轮廓的匹配误差；S4、在目标当前位置姿态附近空间内，将轮廓匹配误差公式使用位姿参数的二次函数来近似拟合，并解算使二次函数取最小值的位置和姿态作为改正后的目标位置姿态。2.根据权利要求1所述的多视角下的目标轮廓定位定姿平差方法，其特征在于，该方法换包括步骤：S5、计算目标位置姿态改正前后的差值的绝对值，若绝对值小于预先设定的阈值，则将当前改正后的目标位置姿态作为目标的最终位置和姿态测量结果；否则计算目标位置姿态的改正次数，若改正次数达到预先设定的次数阈值，则将当前改正后的目标位置姿态作为目标的最终位置和姿态测量结果，否则执行步骤S6；S6、把目标模型按当前改正后的目标位置姿态进行放置，并投影到各相机像平面，得到新的仿真影像目标轮廓，使用各相机的新的仿真影像目标轮廓和真实影像梯度的梯度，驱动真实影像目标轮廓进行演化，得到改正后的目标影像轮廓，然后执行步骤S2。3.根据权利要求1或2所述的多视角下的目标轮廓定位定姿平差方法，其特征在于，所述轮廓匹配误差公式为：式中，NUM(cam)为相机数，NUM(pt)为第j个相机的真实影像目标轮廓的总像点数，ptjk为目标在第j个相机的像平面上当前的目标影像轮廓的第k个像点，N(ptjk)为第j个相机像平面仿真影像目标轮廓上距离ptjk的最近点，D⊥(ptjk,N(ptjk))为ptjk,N(ptjk)两点距离沿ptjk法线方向的投影大小。4.根据权利要求2所述的多视角下的目标轮廓定位定姿平差方法，其特征在于，真实影像目标轮廓上每一点的演化增量为：Δpt＝w1G(pt)+w2(N(pt)-pt)⊥式中，G(pt)表示点pt处的真实影像梯度的梯度，N(pt)为仿真影像目标轮廓上距离pt最近的点，(N(pt)-pt)⊥为(N(pt)-pt)沿pt法线方向的分量，w1和w2为权重系数。5.根据权利要求4所述的多视角下的目标轮廓定位定姿平差方法，其特征在于，对演化增量Δpt进行平滑处理。6.根据权利要求5所述的多视角下的目标轮廓定位定姿平差方法，其特征在于，对演化增量Δpt进行均值平滑处理。7.一种多视角下的目标轮廓定位定姿平差系统，其特征在于，该系统包括：2CN111750849A权利要求书2/2页初始位置姿态模块，用于从各相机的真实影像中提取真实影像目标轮廓，采用真实影像目标轮廓和模型生成轮廓匹配的方法得到各个相机对目标的位置姿态测量结果，然后取多个相机对目标位置姿态测量结果的均值作为目标的初始位置姿态；位置姿态采样模块，用于在目标的当前位置姿