一种单目视觉里程计的真实尺度获取方法技术

本发明专利技术涉及一种单目视觉里程计的真实尺度获取方法，包括以下步骤：1)获取单目摄像头拍摄的每帧图像中每一个像素点属于路面的概率；2)获取单目摄像头拍摄的相邻两帧图像间相机运动的旋转矩阵R和相机相对位移向量；3)构建近似为平面的路面模型，采用单应性方法获取后一帧图像中属于路面上的点在前一帧图像中的位置；4)计算相邻两帧图像中对应像素点的像素值之差的加权平均，并求出使像素值之差的加权平均最小时对应的路面模型参数；5)根据摄像头的真实高度和路面模型中的高度获取绝对尺度，并计算相机真实位移向量。与现有技术相比，本发明专利技术具有成本低，操作简单、准确性高、鲁棒性高、效率高等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种尺度获取方法，尤其是涉及一种单目视觉里程计的真实尺度获取方法。
技术介绍
视觉里程计可以仅根据视觉图像信息获取智能车的运动轨迹，在智能车自主定位和导航具有十分重大的价值。相比于误差较大的GPS，惯导和码盘,视觉里程计可以有更高的精度；相比于价格昂贵体积较大的激光传感器，视觉信息可以方便低成本获得。单目视觉里程计相比于双目视觉里程计更适合于在室外等大尺度场景。但由于单目视觉里程计损失了深度信息，无法直接得到尺度信息。目前恢复单目视觉尺度一般都需要附加传感器，如视觉和惯导配合的VIO，但最理想最方便的方式自然是用纯视觉的方法来恢复，纯视觉的方法一般是基于路面信息来做的，目前有两种做法，一种是假设图像下部中间的一部分区域是路面，然后用这块区域实现单应性方法求出路面模型，但这种假设是不一定都一直成立，当车辆在转弯或前方有车辆遮挡时，这块区域可能大部分都不是路面，此时估计的模型必然是错的。另外一种方法是在得到不带尺度的R,t之后，用三角测量方法计算所匹配的特征点的空间位置，然后使用Ransac方法估计路面模型，在估计好初始模型之后可以根据路面的颜色训练一个分类器用以估计之后本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种单目视觉里程计的真实尺度获取方法，用以获取路面行驶车辆的真实位移，其特征在于，包括以下步骤：1)获取单目摄像头拍摄的每帧图像中每一个像素点属于路面的概率；2)获取单目摄像头拍摄的相邻两帧图像间相机运动的旋转矩阵R和相机相对位移向量t*；3)构建近似为平面的路面模型nX+h*＝0，并根据旋转矩阵R和相机相对位移向量t*，采用单应性方法获取后一帧图像中属于路面上的点在前一帧图像中的位置；4)计算相邻两帧图像中对应像素点的像素值之差的加权平均，权重为对应像素点属于路面的概率，并求出使像素值之差的加权平均最小时对应的路面模型参数n和h*；5)根据摄像头的真实高度h和路面模型中的高度h*获取绝对尺度...

【技术特征摘要】
1.一种单目视觉里程计的真实尺度获取方法，用以获取路面行驶车辆的真实位移，其特征在于，包括以下步骤：1)获取单目摄像头拍摄的每帧图像中每一个像素点属于路面的概率；2)获取单目摄像头拍摄的相邻两帧图像间相机运动的旋转矩阵R和相机相对位移向量t*；3)构建近似为平面的路面模型nX+h*＝0，并根据旋转矩阵R和相机相对位移向量t*，采用单应性方法获取后一帧图像中属于路面上的点在前一帧图像中的位置；4)计算相邻两帧图像中对应像素点的像素值之差的加权平均，权重为对应像素点属于路面的概率，并求出使像素值之差的加权平均最小时对应的路面模型参数n和h*；5)根据摄像头的真实高度h和路面模型中的高度h*获取绝对尺度s，并计算相机真实位移向量t。2.根据权利要求1所述的一种单目视觉里程计的真实尺度获取方法，其特征在于，所述的步骤1)具体包括以下步骤：11)对单目摄像头获取的图像进行主成分分析，并将图像映射到特征空间，在特征空间中对图像进行聚类；12)根据先验信息和聚类结果，获取聚类所得到的类别中最有可能属于路面的一类和最不可能属于路面的一类；13)将聚类结果的两种类别分别作为正负样本训练并更新分类器；14)根据分类器的结果和先验信息获取图像中的每一点属于路面的概率。3.根据权利要求2所述的一种单目视觉里程计的真实尺度获取方法，其特征在于，所述的步骤12)和步骤14)中，先验信息为单目摄像头获取的图像下部是路面的概率较大，图像上部是路面概率较小。4.根据权利要求1所述的一种单目视觉里程计的真实尺度获取方法，其特征在于，所述的步骤4)中，像素值之差的加权平均的目标函数为： m i n h , n ΣP i * ( I 1 ( K ( R ...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈启军，王香伟，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31