【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种参数处理方法、装置及摄像设备、飞行器
本专利技术涉及电子
，尤其涉及一种参数处理方法、装置及摄像设备、飞行器。
技术介绍
随着电子技术和通信技术的不断发展，产生了一批能够智能地为用户执行不同任务的可移动平台，例如无人机、智能机器人等能够为用户完成诸如影像拍摄、区域巡查、地质监测、电力巡检等任务，甚至一些危险的爆破任务。诸如无人机、智能机器人等可移动平台已得到了广泛的应用，对这些可移动平台的安全性和任务完成的准确性有着更高的要求。计算机视觉算法的引入相当于给这些设备赋予了观察环境的眼睛，可以更好地确保这些设备执行任务过程中的安全性和准确性。计算机视觉算法技术依赖于摄像头获取的图片，来感知周围的环境特征，进而可以根据这些环境特征来实现定位等处理。对于图片上的特征点，直接的输出结果是该特征点在相机坐标系上的位置。在基于图片进行定位等处理时，还需要根据相机与机身坐标系之间的关系，来将相机坐标系上的位置转换到机身坐标系乃至世界坐标系下的位置。一般而言，无人机、机器人等可移动平台上的摄像设备都是使用默认...
【技术保护点】
1.一种参数处理方法，其特征在于，所述方法应用于摄像设备，所述摄像设备包括视觉传感器和运动传感器，所述方法包括：/n确定所述视觉传感器采集的目标图像上的目标特征点；/n获取用于确定所述目标特征点在所述目标图像上的二维信息的观测特征参数；/n基于所述观测特征参数以及所述运动传感器感测的运动数据，优化所述摄像设备的图像映射参数，所述图像映射参数包括所述视觉传感器的位姿参数。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种参数处理方法，其特征在于，所述方法应用于摄像设备，所述摄像设备包括视觉传感器和运动传感器，所述方法包括：
确定所述视觉传感器采集的目标图像上的目标特征点；
获取用于确定所述目标特征点在所述目标图像上的二维信息的观测特征参数；
基于所述观测特征参数以及所述运动传感器感测的运动数据，优化所述摄像设备的图像映射参数，所述图像映射参数包括所述视觉传感器的位姿参数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述观测特征参数以及所述运动传感器感测的运动数据，优化所述摄像设备的图像映射参数，包括：
获取预测特征参数，所述预测特征参数包括：基于所述运动数据得到的所述机身或所述运动传感器的空间位姿参数，所述预测特征参数用于确定所述目标特征点在所述目标图像上的二维预测信息；
根据所述观测特征参数和所述预测特征参数，优化所述视觉传感器的位姿参数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述机身或所述运动传感器的空间位姿参数包括：所述机身或所述运动传感器在世界坐标系中的位姿参数。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述观测特征参数和所述预测特征参数，优化所述视觉传感器的位姿参数包括：
根据所述观测特征参数和所述预测特征参数，优化所述二维信息和所述二维预测信息之间的误差；
根据所述误差的优化结果得到所述视觉传感器的位姿参数。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述误差的优化结果得到所述视觉传感器的位姿参数，包括：
基于所述观测特征参数、所述运动数据及所述误差的优化结果，利用滤波法优化所述视觉传感器的位姿参数。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述误差的优化结果为所述误差的最小化结果。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视觉传感器包括第一相机和第二相机。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，
所述目标图像为由所述第一相机采集；
优化后的所述视觉传感器的位姿参数包括：所述第一相机相对于所述机身或相对于所述运动传感器的位姿变换参数。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，
所述目标图像为由所述第二相机采集；
优化后的位姿参数包括：所述第一相机相对于所述机身或相对于所述运动传感器的位姿变换参数，和/或，所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数。
10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，
所述目标特征点为对所述目标图像和所述目标图像的相邻图像进行特征点匹配计算确定的特征点，所述目标图像和所述目标图像的相邻图像为由同一相机采集；
所述目标特征点的二维信息包括：所述目标特征点在所述目标图像上的位置信息。
11.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定所述视觉传感器采集的目标图像上的目标特征点，包括：
判断所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数是否存在异常；
若是，则确定所述第二相机采集的目标图像上的目标特征点；
若否，则确定所述第一相机采集的目标图像上的目标特征点。
12.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从所述第二相机采集的参考图像中确定参考特征点，所述参考特征点与所述目标特征点相关联，所述参考图像和所述目标图像为在相同时刻采集；
获取用于确定所述参考特征点在所述参考图像上的二维信息的参考观测特征参数；
基于所述参考观测特征参数以及优化后的位姿参数，优化所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述优化所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数之前，所述方法还包括：
判断所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数是否存在异常；
若是，则执行所述优化所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数。
14.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考观测特征参数以及优化后的位姿参数，优化所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数，包括：
根据所述预测特征参数、所述相对位姿参数，获取用于确定所述参考特征点在所述参考图像上的二维预测信息的参考预测特征参数；
根据所述参考观测特征参数、所述参考预测特征参数以及优化后的位姿参数，优化所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考观测特征参数、所述参考预测特征参数以及优化后的位姿参数，优化所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数，包括：
根据所述参考观测特征参数、所述参考预测特征参数以及优化后的位姿参数，优化所述参考特征点的二维信息和所述参考特征点的二维预测信息之间的相对误差；
根据所述相对误差的优化结果得到所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述根据所述相对误差的优化结果得到所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数，包括：
基于所述参考观测特征参数、所述运动数据及所述相对误差的优化结果，利用滤波法优化所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数。
17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述相对误差的优化结果为所述相对误差的最小化结果。
18.如权利要求5或16所述的方法，其特征在于，所述滤波法包括卡尔曼滤波法。
19.如权利要求11或13所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数是否存在异常，包括：
判断所述第一相机和所述第二相机在相同时刻采集的图像之间的匹配特征点是否满足异常条件；
若是，则确定所述相对位姿参数异常。
20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，所述满足异常条件是指：所述第一相机和所述第二相机在相同时刻采集的图像之间，像素误差在预设误差范围内的匹配特征点的数量大于数量阈值。
21.如权利要求20所述的方法，其特征在于，像素误差是指所述匹配特征点之间在垂直于拍摄基线方向上的像素位置误差。
22.如权利要求11或13所述的方法，其特征在于，所述判断第一相机和第二相机之间的相对位姿参数是否存在异常，包括：
获取所述第一相机和所述第二相机上的运动感测数据；
根据所述运动感测数据判断所述第一相机和所述第二相机之间的相对位置是否发生变化；
若是，则确定所述相对位姿参数异常。
23.如权利要求11或13所述的方法，其特征在于，所述判断第一相机和第二相机之间的相对位姿参数是否存在异常，包括：
获取所述第一相机和/或所述第二相机上的运动感测数据；
根据所述运动感测数据判断所述第一相机和/或所述第二相机与所述机身之间的相对位置是否发生变化；
若是，则确定所述相对位姿参数异常。
24.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化所述摄像设备的图像映射参数，包括：
实时优化所述摄像设备的图像映射参数。
25.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述优化所述摄像设备的图像映射参数之后，所述方法还包括：
利用优化后的图像映射参数进行图像处理。
26.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像映射参数还包括：所述摄像设备的空间位姿参数。
27.根据权利要求9或12所述的方法，其特征在于，所述相对位姿参数中所述第一相机和所述第二相机的旋转调整参数的可修正偏差为不大于3度。
28.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述摄像设备包括可可移动平台。
29.一种参数处理装置，其特征在于，所述参数处理装置与摄像设备相连，所述摄像设备包括视觉传感器和运动传感器，所述参数处理装置包括：
确定模块，用于确定所述视觉传感器采集的目标图像上的目标特征点；
获取模块，用于获取用于确定所述目标特征点在所述目标图像上的二维信息的观测特征参数；
处理模块，用于基于所述观测特征参数以及所述运动传感器感测的运动数据，优化所述摄像设备的图像映射参数，所述图像映射参数包括所述视觉传感器的位姿参数。
30.一种摄像设备，其特征在于，所述摄像设备包括机身、视觉传感器和运动传感器，所述摄像设备还包括处理器；
所述视觉传感器，用于采集环境图像；
所述运动传感器，用于采集运动数据；
所述处理器，用于执行如下步骤：
确定所述视觉传感器采集的目标图像上的目标特征点；
获取用于确定所述目标特征点在所述目标图像上的二维信息的观测特征参数；
基于所述观测特征参数以及所述运动传感器感测的运动数据，优化所述摄像设备的图像映射参数，所述图像映射参数包括所述视觉传感器的位姿参数。
31.如权利要求30所述的摄像设备，其特征在于，所述处理器，用于执行如下步骤：
获取预测特征参数，所述预测特征参数包括：基于所述运动数据得到的所述机身或所述运动传感器的空间位姿参数，所述预测特征参数用于确定所述目标特征点在所述目标图像上的二维预测信息；
根据所述观测特征参数和所述预测特征参数，优化所述视觉传感器的位姿参数。
32.如权利要求31所述的摄像设备，其特征在于，所述机身或所述运动传感器的空间位姿参数包括：所述机身或所述运动传感器在世界坐标系中的位姿参数。
33.如权利要求31所述的摄像设备，其特征在于，所述处理器，用于执行如下步骤：
根据所述观测特征参数和所述预测特征参数，优化所述二维信息和所述二维预测信息之间的误差；
根据所述误差的优化结果得到所述视觉传感器的位姿参数。
34.如权利要求33所述的摄像设备，其特征在于，所述处理器，用于执行如下步骤：
基于所述观测特征参数、所述运动数据及所述误差的优化结果，利用滤波法优化所述视觉传感器的位姿参数。
35.如权利要求33所述的摄像设备，其特征在于，所述误差的优化结果为所述误差的最小化结果。
36.如权利要求31所述的摄像设备，其特征在于，所述视觉传感器包括第一相机和第二相机。
37.如权利要求36所述的摄像设备，其特征在于，
所述目标图像为由所述第一相机采集；
优化后的所述视觉传感器的位姿参数包括：所述第一相机相对于所述机身或相对于所述运动传感器的位姿变换参数。
38.如权利要求36所述的摄像设备，其特征在于，
所述目标图像为由所述第二相机采集；
优化后的位姿参数包括：所述第一相机相对于所述机身或相对于所述运动传感器的位姿变换参数，和/或，所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数。
39.如权利要求36所述的摄像设备，其特征在于，
所述目标特征点为对所述目标图像和所述目标图像的相邻图像进行特征点匹配计算确定的特征点，所述目标图像和所述目标图像的相邻图像为由同一相机采集；
所述目标特征点的二维信息包括：所述目标特征点在所述目标图像上的位置信息。
40.如权利要求36所述的摄像设备，其特征在于，所述处理器，用于执行如下步骤：
判断所述第一相机和所述第二相机之间的相对位姿参数是否存在异常；
若是，则确...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏坤岳，叶长春，周游，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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