The invention provides a visual IMU inertial guidance direction estimation method based on sampling, namely the use of IMU to estimate the direction of information, to guide the visual estimation of direction matching process of the sampling point and the error matching points of the removal process. Including IMU direction estimation based on gain adaptive complementary filter, feature detection based on scale rotation invariance, and directional estimation based on visual IMU fusion. There are three steps. Gain adaptive complementary filter using the method of the invention can in the initial iterations to get rid of the obvious error of the matching points and improve the accuracy of direction estimation; IMU attitude estimation information as the initial value into the visual estimation of direction, through the iterative removal of false matching points, to speed up the direction estimation process, effectively avoid the the random initial value computation brings big problems. The method of the invention has wide applicability, good robustness and high accuracy, and can be widely used in the action capture process of human rehabilitation training.
【技术实现步骤摘要】
基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法
本专利技术涉及计算机视觉技术以及数据处理和信息融合技术,具体是一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法。
技术介绍
人体动作捕捉系统获得的高分辨率和大容量的数据可以被用来研究疾病的起因,并有助于疾病的预防和治疗,广泛应用于生物医疗领域,例如,临床的步态分析、门诊病人的身体复原、腿部关节复原、老年人活动监测和评估以及视觉障碍人群的恢复。随着MEMS传感器的成本越来越低、体积越来越小,出现了加速计、陀螺计和磁力计集成的惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)。现有的人体动作捕捉系统就是通过在人体各个部位固定数量不等的IMU来实现的。考虑到传感器模块的配置以及人体的限制,人体的姿势数据可以通过信号融合来获得。IMU优势在于不依赖于某个特定的基础条件,也不受视线的限制;然而,1)方向估测容易受本地磁场的影响,而地球磁场却容易受到周围电子产品或者是铁制材料的影响;2)位置和方向测量是根据集成的双惯性传感器获得的,该方法在长时间的对人体进行跟踪的时候会产生低频漂移以及错误积累的问题,无法对人体动作进行准确的定量评估。上述两个缺点使得IMU不利于其在医疗领域的推广应用。为了克服IMU的局限性,有学者提出了利用可穿戴的摄像机对IMU的漂移进行补偿的视觉IMU方向估计方法,通过采集摄像机对周围环境的观测图像序列,得到基于视觉的方向估计值,再通过卡尔曼滤波的方法与IMU进行融合,从而实现更为准确的方向估计。然而这一补偿方法在图像处理过程中存在相邻帧特征点匹配耗时和误匹配的问题,大大制约了运算速度和计算 ...
【技术保护点】
一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:基于增益自适应互补滤波器的IMU方向估计;步骤2:基于尺度旋转不变的特征检测方法,检测与匹配特征点检测与匹配;步骤3:基于视觉IMU融合的方向估计。
【技术特征摘要】
1.一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:基于增益自适应互补滤波器的IMU方向估计;步骤2:基于尺度旋转不变的特征检测方法,检测与匹配特征点检测与匹配;步骤3:基于视觉IMU融合的方向估计。2.根据权利要求1所述的一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法,其特征在于,所述步骤1包括以下步骤:步骤1.1:计算陀螺仪的方向估计;步骤1.2:计算加速计与磁力计的方向估计;步骤1.3:基于互补滤波算法的方向估计;步骤1.4:IMU姿态估计。3.根据权利要求2所述的一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法,其特征在于,所述步骤1.1包括以下步骤:步骤1.1.1:求解t+Δt时刻描述IMU方向的四元数的变化率其中,四元数中的q1、q2、q3分量分别对应旋转轴在X、Y、Z方向的投影,q0分量对应IMU围绕旋转轴旋转的角度;符号表示四元数乘积,表示t时刻IMU陀螺仪的四元数估计值,ωt+Δt表示t+Δt时刻陀螺仪的输出值。步骤1.1.2:求解t+Δt时刻四元数的估计值步骤1.1.3:归一化处理四元数估计值,得出t+Δt时刻由陀螺仪估计出的四元数值4.根据权利要求2所述的一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法,其特征在于,所述步骤1.2通过高斯牛顿的迭代优化算法计算加速计与磁力计的方向估计值首先确定初始时刻的加速度值zα和磁场强度值zm,再根据t时刻加速计和磁力计的输出值α(t)和m(t),以最小化估计值误差为目标,建立目标函数:其中,和分别表示由加速计和磁力计估计值的误差,计算过程为:其中,表示的共轭四元数。5.根据权利要求2所述的一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法,其特征在于,所述步骤1.3联合t+Δt时刻陀螺仪的方向估计值和以及加速计和磁力计的方向估计值采用增益自适应互补滤波算法求解IMU坐标系下IMU的方向信息其中,kt表示自适应的增益系数,表示t时刻加速计、磁力计、陀螺仪融合后的方向估计信息,表示t时刻加速计与磁力计的方向估计值。6.根据权利要求2所述的一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法,其特征在于,所述步骤1.4采用运动力学中的扭转表示和指数映射算法,初步估计IMU的姿态信息,具体包括以下步骤:步骤1.4.1:根据IMU估计出的四元数得到与四元数相对应的旋转轴ω=(cosωx,cosωy,cosωz)和绕轴旋转的角度θ,求解过程是:θ=2cos-1q0步骤1.4.2:根据扭转与指数映射理论,将(ω,θ)其映射为坐标系间的旋转和平移。已知初始时刻的位置gglobal,n(0)与坐标系间的转换关系(R,T)后,计算n时刻IMU的位置gglobal,n(θ),其映射关系如下所示:
【专利技术属性】
技术研发人员:梁炜,张吟龙,谈金东,张晓玲,李杨,
申请(专利权)人:中国科学院沈阳自动化研究所,
类型:发明
国别省市:辽宁,21
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