一种基于低性能处理器设备的半直接视觉定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于低性能处理器设备的半直接视觉定位方法，包括下述步骤：S1，3D点参数化；使用逆深度的方法表示三维空间点；每个三维点在第一次检测到时，由图像帧的旋转R

A semi direct vision location method based on low performance processor

The invention discloses a semi direct visual positioning method based on a low performance processor device, which comprises the following steps: S1, parameterization of 3D points; representation of 3D space points by using the method of inverse depth; each 3D point is detected for the first time by the rotation r of the image frame

【技术实现步骤摘要】
一种基于低性能处理器设备的半直接视觉定位方法
本专利技术涉及同步定位与建图SLAM
，具体涉及一种基于低性能处理器设备的半直接视觉定位方法。
技术介绍
视觉SLAM算法根据从图像中提取信息方式的不同可分为两种：直接方法和间接方法。间接方法也称为基于特征的方法，从图像中提取特征与特征的描述子，通过特征的描述子在连续帧中进行匹配，进而计算得到相机移动的位姿(位姿包含旋转和平移，术语)。特征是具有高强度对比度的像素，出现在具有纹理的图像区域。通常情况下，特征点的三维位置和相机位姿是通过最小化三维点的重投影误差(就是把第一张图片上特征点投影到第二张图像的相应位置，由于投影不一定是准确的，通过最小化误差求得它们之间的关系)获得。基于特征方法在特征的提取与描述子的计算方面比较耗时，获得的地图是稀疏的地图(因为是基于特征产生地图点的，所有地图点构成地图)。同时基于特征的方法通过特征匹配计算相机位姿，占据了大部分的跟踪处理时间(而这花费时间太多通常会影响系统运行的实时性，SLAM中一般是有两部分组成，前端和后端，前端主要根据特征点法或直接法进行图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于低性能处理器设备的半直接视觉定位方法，其特征在于，包括下述步骤：/nS1，3D点参数化；/n使用逆深度的方法表示三维空间点；每个三维点在第一次检测到时，由图像帧的旋转R

【技术特征摘要】
1.一种基于低性能处理器设备的半直接视觉定位方法，其特征在于，包括下述步骤：
S1，3D点参数化；
使用逆深度的方法表示三维空间点；每个三维点在第一次检测到时，由图像帧的旋转RF和平移TF表示，在相机上坐标为[vx,vy,vz]，逆深度表示为
点深度是在下面范围之内：



其中σρ为逆深度的方差，最开始时ρ和σρ是设置为1的，则深度是在之间；
该参数化可转化为欧几里德坐标，转化关系为：



在每个3D创建时使用逆深度表示，则可以防止点检测和使用之间的延迟，这在相机突然移动时是必不可少的；此外，距离摄像机位置较远的点可能具有较大的深度不确定性，但可以用来提高定位精度；
每一帧都会更新每一个点的深度，直到它收敛为止，即直到它的深度不确定性足够小为止；为了确定一个点何时收敛到其三维位置，则使用线性指数L的判别方法：



其中d是3D点与相机坐标之间的距离，α是第一次和最后一次观察到的每个3D点之间的视差；当L的值低于0.1时候，则一个点的位置是收敛的，即得到较为准确的深度值；
S2，跟踪线程；
根据相机图像和地图中存储的3D点，计算相机自上次迭代以来的运动；此外，相机跟踪必须是有效的实时工作；
一旦从相机中获得一个新的帧，就对图像进行多次子采样，得到一个图像金字塔；然后利用快速算法从每个金字塔级提取特征；
这些特征将用于匹配当前帧中的3D点，并创建新的3D点；
S3，建图线程；
建图线程管理相机周围环境的地图；地图会随着每一帧的更新而更新，跟踪线程使用它来计算相机的位姿；设定关键帧的数量，以便始终在当前视图中保留大量的地图点；当(1a)和(1b)条件满足或(2)条件为真时插入关键帧：
(1a)距离上一个关键帧插入已经超过30帧；
(1b)与上一帧关键帧相比，上一帧中出现的3D点的数量减少了10％以上；
(2)与上一帧关键帧相比，上一帧中出现的3D点的数量减少了30％以上；
第一个条件使得在相机缓慢移动时插入几个关键帧，而第二个条件确保在极端的相机运动中插入关键帧；关键帧的数量是有限的，因此地图不会无限增加；当达到此限制时，远离当前相机位置的关键帧将被删除；当在地图中插入一个新的关键帧时，算法会初始化新的3D点，这些3D点作为候选点保存在列表中，直到它们收敛。


2.根据权利要求1所述的基于低性能处理器设备的半直接视觉定位方法，其特征在于，所述S2中相机的位姿是通过下述步骤进行计算：
S2.1，运动模型；使用恒速模型，当前帧的位姿初始化为上一帧的位姿乘以运动速度；
S2.2，图像对齐；使用直接法，将当前图像帧与上一帧图像对齐，获得相机位姿xt；当这些帧看到相同的3D点p时，考虑到p的估计深度，将光度残差F定义为投影点p像素之间的光度差；最小化每个3D点的光度残差F，则相机位姿xt可表示为：



这一步得到当前相机的粗略估计位姿；
S2.3，特征匹配；在进行特征匹配之前，将图像分割成固定大小的单元格；前一帧中可见的所有3D点都投影到当前帧中，并根据它们在图像中的位置排列在这些单元中；每个单元格最多匹配一个点，如果没有找到每个单元格中的第一个点，算法将尝试匹配另一个点，直到完成一个匹配，或者该单元格中没有剩余的点；此外，每次迭代匹配的点的数量是有限的，因此计算时间仍然很短；
匹配点时考虑了深度不确定性，因此，在深度为95％置信区间对应的极线上进行点搜索，边缘误差较小；在这个搜索区域内，并不是所有的像素都被使用，只有快速算法选择的像素被使用；
S2.4，离群点抑制机制；在计算当前相机位姿前，在特征跟踪过程中使用离群点抑制机制来排除异常点；不使用当前帧中找到的所有匹配点，只选择3D点的子集来计算位姿，使用RANSAC算法迭代得到该子集。

【专利技术属性】
技术研发人员：范杰轩，肖明，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44