一种标定方法、装置及飞行器制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种标定方法、装置及飞行器，所述方法用于置有相机以及IMU的飞行器，所述方法包括：获取所述相机的第一位姿参数，其中，所述第一位姿参数包括所述相机在世界坐标系的位置参数和姿态参数；获取所述IMU的第二位姿参数，其中，所述第二位姿参数包括所述IMU在世界坐标系的位置参数和姿态参数；根据所述第二位姿参数构建系统状态模型；根据所述第一位姿参数、所述第二位姿参数及所述状态模型构建系统测量模型；根据所述系统状态模型和所述系统测量模型构建非线性卡尔曼滤波器；利用所述非线性卡尔曼滤波器对所述第一位姿参数和所述第二位姿参数进行滤波处理，并输出滤波收敛值，其中，所述滤波收敛值包括所述相机与IMU参数的标定估计值。

A calibration method, device and aircraft

【技术实现步骤摘要】
一种标定方法、装置及飞行器
本专利技术涉及机器人视觉
，尤其涉及一种标定方法、装置及飞行器。
技术介绍
随着无人飞行器技术的发展，无人飞行器被广泛应用于军事侦察、灾区救援、地址勘探等领域。相机和IMU(Inertialmeasurementunit，惯性测量模块)是飞行器中的重要元件，由于相机在快速运动、光照改变等情况下容易失效，而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息，并且不受周围环境的影响，从而弥补相机的不足。同时，相机能够获得丰富的环境信息，通过视觉匹配完成回环检测与回环校正，从而有效地修正IMU的累计漂移误差，因此相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位及图像测量。以相机标定为例，在图像测量中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。这个求解参数的过程就称之为相机标定，其标定结果的精度直接影响测量结果的准确性。传统的相机和IMU参数标定方法为离线标定法，离线标定法或要求传感器模块静止不动、传感器模块绕IMU进行旋转；或需要构造复杂的优化问题来进行相机与IMU外参以及IMU偏差的标定。然而在相机和IMU的实际使用中，IMU的偏差值会受到温度等因素的影响发生缓慢变化。同时，由于机械振动及加工技术等等的限制，相机及IMU之间在设备运行过程中并非严格的刚体连接，外参的旋转平移可能产生微小的变化，故，传统的相机和IMU参数标定方法为离线标定法精确度较低。因此，如何实现相机与IMU参数的在线标定，是本领域技术人员研究的热门课题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种标定方法、装置及飞行器，旨在实现相机与IMU参数的精准在线标定。为实现上述目的，本专利技术提供一种标定方法，应用于飞行器，所述方法包括：获取所述相机的第一位姿参数，其中，所述第一位姿参数包括所述相机在世界坐标系的位置参数和姿态参数；获取所述IMU的第二位姿参数，其中，所述第二位姿参数包括所述IMU在世界坐标系的位置参数和姿态参数；构建系统状态模型；根据所述第一位姿参数、所述第二位姿参数及所述状态模型构建系统测量模型；根据所述系统状态模型和所述系统测量模型构建非线性卡尔曼滤波器；利用所述非线性卡尔曼滤波器对所述第一位姿参数和所述第二位姿参数进行滤波处理，并输出滤波收敛值，其中，所述滤波收敛值包括所述相机与IMU参数的标定估计值。优选地，所述根据所述第二位姿参数构建系统状态模型，包括：根据所述第二位姿参数定义系统状态；根据所述系统状态构建系统状态模型。优选地，所述系统状态为：其中，T为向量的转置，GPI为IMU在世界坐标系中的位置；为IMU在世界坐标系中的姿态；GVI为IMU在世界坐标系中的速度；ba为IMU角速度测量的偏差；bg为IMU加速度测量的偏差；IrC为相机与IMU外参的平移分量；为相机与IMU外参的旋转分量。优选地，所述根据所述系统状态建立所述系统状态模型，包括：获取所述GPI、所述所述GVI、所述ba、所述bg、所述IrC及所述关于时间的导数，以建立所述系统状态模型。优选地，所述根据所述第一位姿参数、所述第二位姿参数及所述状态模型构建所述系统测量模型，包括：选取空间中任意一个空间点在相机坐标系下的坐标构建所述系统测量模型，其中，所述系统测量模型为：其中，为空间中任意一个空间点的位置；为IMU坐标系到相机坐标系的转换矩阵；为世界坐标系到IMU坐标系的转换矩阵；为空间点在世界坐标系下的位置；IrC为所述相机与IMU外参的平移分量。本专利技术还提供一种标定装置，所述装置设置于飞行器，所述飞行器还设置有相机以及IMU，所述标定装置包括：第一位姿模块，用于获取所述相机的第一位姿参数，其中，所述第一位姿参数包括所述相机在世界坐标系的位置参数和姿态参数；第二位姿模块，用于获取所述IMU的第二位姿参数，其中，所述第二位姿参数包括所述IMU在世界坐标系的位置参数和姿态参数；第一建模模块，用于构建系统状态模型；第二建模模块，用于根据所述第一位姿参数、所述第二位姿参数及所述状态模型构建系统测量模型；第三建模模块，用于根据所述系统状态模型和所述系统测量模型构建非线性卡尔曼滤波器；滤波模块，利用所述非线性卡尔曼滤波器对所述第一位姿参数和所述第二位姿参数进行滤波处理，并输出滤波收敛值，其中，所述滤波收敛值包括所述相机与IMU参数的标定估计值。优选地，所述第一建模模块还用于：根据所述第二位姿参数定义系统状态；根据所述系统状态构建系统状态模型。优选地，所述系统状态为：其中，T为向量的转置，GPI为IMU在世界坐标系中的位置；为IMU在世界坐标系中的姿态；GVI为IMU在世界坐标系中的速度；ba为IMU角速度测量的偏差；bg为IMU加速度测量的偏差；IrC为相机与IMU外参的平移分量；为相机与IMU外参的旋转分量。优选地，所述第二建模模块还用于：获取所述GPI、所述所述GVI、所述ba、所述bg、所述IrC及所述关于时间的导数，以建立所述系统状态模型。本专利技术还提供一种飞行器，所述飞行器包括机身、与所述机身相连的机臂、设于所述机臂的动力装置、与所述机身相连的相机、与所述相机连接的IMU以及与所述相机和IMU通信连接的视觉芯片，其特征在于，所述视觉芯片还包括：存储器以及处理器；所述存储器用于存储计算机可执行的标定程序；所述处理器用于调用所述计算机可执行的标定程序以实现前述的标定方法。与现有技术相比，本专利技术所提供的一种标定方法通过获取所述相机的第一位姿参数，其中，所述第一位姿参数包括所述相机在世界坐标系的位置参数和姿态参数；获取所述IMU的第二位姿参数，其中，所述第二位姿参数包括所述IMU在世界坐标系的位置参数和姿态参数；根据所述第二位姿参数构建系统状态模型；根据所述第一位姿参数、所述第二位姿参数及所述状态模型构建系统测量模型；根据所述系统状态模型和所述系统测量模型构建非线性卡尔曼滤波器；利用所述非线性卡尔曼滤波器对所述第一位姿参数和所述第二位姿参数进行滤波处理，并输出滤波收敛值，其中，所述滤波收敛值包括所述相机与IMU参数的标定估计值，利用所获取的标定估计值实现对相机与IMU参数的精准在线标定。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的飞行器与终端设备通信连接的场景示意图；图2为本专利技术一实施例提供的标定方法的步骤流程图；图3为图2中步骤S12的子步骤流程图；图4为本专利技术一实施例提供的标定装置的框图结构示意图；图5为本专利技术一实施例提供的飞行器的模块框图结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种标定方法，应用于飞行器，所述飞行器设置有相机以及IMU，其特征在于，所述方法包括：/n获取所述相机的第一位姿参数，其中，所述第一位姿参数包括所述相机在世界坐标系的位置参数和姿态参数；/n获取所述IMU的第二位姿参数，其中，所述第二位姿参数包括所述IMU在世界坐标系的位置参数和姿态参数；/n根据所述第二位姿参数构建系统状态模型；/n根据所述第一位姿参数、所述第二位姿参数及所述状态模型构建系统测量模型；/n根据所述系统状态模型和所述系统测量模型构建非线性卡尔曼滤波器；/n利用所述非线性卡尔曼滤波器对所述第一位姿参数和所述第二位姿参数进行滤波处理，并输出滤波收敛值，其中，所述滤波收敛值包括所述相机与IMU参数的标定估计值。/n

【技术特征摘要】
1.一种标定方法，应用于飞行器，所述飞行器设置有相机以及IMU，其特征在于，所述方法包括：
获取所述相机的第一位姿参数，其中，所述第一位姿参数包括所述相机在世界坐标系的位置参数和姿态参数；
获取所述IMU的第二位姿参数，其中，所述第二位姿参数包括所述IMU在世界坐标系的位置参数和姿态参数；
根据所述第二位姿参数构建系统状态模型；
根据所述第一位姿参数、所述第二位姿参数及所述状态模型构建系统测量模型；
根据所述系统状态模型和所述系统测量模型构建非线性卡尔曼滤波器；
利用所述非线性卡尔曼滤波器对所述第一位姿参数和所述第二位姿参数进行滤波处理，并输出滤波收敛值，其中，所述滤波收敛值包括所述相机与IMU参数的标定估计值。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述根据所述第二位姿参数构建系统状态模型，包括：
根据所述第二位姿参数定义系统状态；
根据所述系统状态构建系统状态模型。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述系统状态为：



其中，T为向量的转置，GPI为IMU在世界坐标系中的位置；为IMU在世界坐标系中的姿态；GVI为IMU在世界坐标系中的速度；ba为IMU角速度测量的偏差；bg为IMU加速度测量的偏差；IrC为相机与IMU外参的平移分量；为相机与IMU外参的旋转分量。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述系统状态建立所述系统状态模型，包括：
获取所述GPI、所述所述GVI、所述ba、所述bg、所述IrC及所述关于时间的导数，以建立所述系统状态模型。


5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位姿参数、所述第二位姿参数及所述状态模型构建所述系统测量模型，包括：
选取空间中任意一个空间点在相机坐标系下的坐标构建所述系统测量模型，其中，所述系统测量模型为：



其中，为空间中任意一个空间点的位置；为IMU坐标系到相机坐标系的转换矩阵；为世界坐标系到IMU坐标系的转换矩阵；为空间点在世界坐标系下的位置；IrC为所述相机与IMU外参的平移分量。


6.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢青青，
申请(专利权)人：深圳市道通智能航空技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44