基于图像特征匹配的位姿计算方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于图像特征匹配的位姿计算方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取定位对象的图像帧序列；提取图像帧序列的orb特征；计算提取的orb特征的关键点和描述子；根据关键点和描述子计算本征矩阵，并根据本征矩阵还原旋转矩阵和平移矩阵；获取定位对象的最新图像帧序列；将最新图像帧序列通过旋转矩阵和平移矩阵运算，获取定位对象的下一个位姿。其通过摄像机获取的图像作为位姿计算的基础数据，并对图像进行orb特征提取，并进行变换矩阵的计算，最终根据变换矩阵计算下一个位姿，从而实现低成本的定位。

【技术实现步骤摘要】
基于图像特征匹配的位姿计算方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及位姿计算
，尤其涉及一种基于图像特征匹配的位姿计算方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
传统的定位方法通常采用激光雷达获取实时路况信息，运用RTK算法，但是传统的位姿计算方法，信息获取的激光雷达价格昂贵，成本较高。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供了一种基于图像特征匹配的位姿计算方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有位姿计算成本较高的问题。为达到上述目的，本专利技术所提出的技术方案为：第一方面，本专利技术提供了一种基于图像特征匹配的位姿计算方法，其包括以下步骤：获取定位对象的图像帧序列；提取图像帧序列的orb特征；计算提取的orb特征的关键点和描述子；根据关键点和描述子计算本征矩阵，并根据本征矩阵还原旋转矩阵和平移矩阵；获取定位对象的最新图像帧序列；将最新图像帧序列通过旋转矩阵和平移矩阵运算，获取定位对象的下一个位姿。其中，所述步骤“提取图像帧序列本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像特征匹配的位姿计算方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取定位对象的图像帧序列；/n提取图像帧序列的orb特征；/n计算提取的orb特征的关键点和描述子；/n根据关键点和描述子计算本征矩阵，并根据本征矩阵还原旋转矩阵和平移矩阵；/n获取定位对象的最新图像帧序列；/n将最新图像帧序列通过旋转矩阵和平移矩阵运算，获取定位对象的下一个位姿。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像特征匹配的位姿计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取定位对象的图像帧序列；
提取图像帧序列的orb特征；
计算提取的orb特征的关键点和描述子；
根据关键点和描述子计算本征矩阵，并根据本征矩阵还原旋转矩阵和平移矩阵；
获取定位对象的最新图像帧序列；
将最新图像帧序列通过旋转矩阵和平移矩阵运算，获取定位对象的下一个位姿。


2.根据权利要求1所述的基于图像特征匹配的位姿计算方法，其特征在于，所述步骤“提取图像帧序列的orb特征”包括以下步骤：
创建对象；
通过detect方法提取对象关键点；
同drawkeypoints绘制关键点。


3.根据权利要求1所述的基于图像特征匹配的位姿计算方法，其特征在于，所述所述步骤“计算提取的orb特征的关键点和描述子”包括以下步骤：
选择可以估计出模型的最小数据集；
根据最小数据集计算数据模型；
将数据集中的所有数据重新带入数据模型，统计出内点数目；
比较当前数据模型与之前计算的数据模型的内点数量，统计最大内点数模型的参数和内点数；
重复上述步骤，直至迭代结束或获得最优数据模型。


4.根据权利要求2所述的基于图像特征匹配的位姿计算方法，其特征在于，所述步骤“根据关键点和描述子计算本征矩阵，并根据本征矩阵还原旋转矩阵和平移矩阵”中计算旋转矩阵和平移矩阵算法包括：直接线性变换DLT算法，P3P算法和非线性优化求解算法。


5.一种基于图像特征匹配的位姿计算的装置，其特征在于，包括：
图像获取单元，用于获取定位对象的图像帧序列；
特征提取单元，用于提取图像帧序列的orb特征；
计算单元，用于计算提取的o...

【专利技术属性】
技术研发人员：任仲超，莫松文，凌云志，张业楚，高国清，
申请(专利权)人：深圳南方德尔汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44