【技术实现步骤摘要】
一种基于图像传感器和惯性传感器的定位方法及系统
本专利技术涉及定位
，特别涉及一种基于图像传感器和惯性传感器的定位方法及系统。
技术介绍
定位技术具有广泛的应用前景，现有的定位技术包括GPS、北斗、GLONASS、惯导、超声波、里程计等。这些现有的定位技术都有一定的局限性，满足不了复杂的定位环境和日益增长的定位精度需求。GPS、北斗等全球定位系统无法应用于室内定位，在小环境中它的定位精度也达不到要求；基于惯性传感器的定位方法主要优点是不依赖外部条件就可实现移动机器人定位，短时精度比较好。缺点就是随着时间的增长会有飘移，比较小的常数误差被积分后都会无限变大；里程计航迹推算定位方法也是存在累积误差，不适合机器人长距离内的定位。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于图像传感器和惯性传感器的定位方法及系统，以提供一种不依赖于外部条件的且不存在累计误差的高精度的定位方法。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于图像传感器和惯性传感器的定位方法，所述定位方法包括如下步骤：
【技术保护点】
1.一种基于图像传感器和惯性传感器的定位方法，其特征在于，所述定位方法包括如下步骤：/n获取定位目标上部署的特征图案基于图像传感器的位姿信息；/n获取定位目标上部署的特征图案基于惯性传感器的位姿信息；/n利用图优化方法对基于图像传感器的位姿信息和基于惯性传感器的位姿信息进行优化，获得定位目标的方位信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于图像传感器和惯性传感器的定位方法，其特征在于，所述定位方法包括如下步骤：
获取定位目标上部署的特征图案基于图像传感器的位姿信息；
获取定位目标上部署的特征图案基于惯性传感器的位姿信息；
利用图优化方法对基于图像传感器的位姿信息和基于惯性传感器的位姿信息进行优化，获得定位目标的方位信息。
2.根据权利要求1所述的基于图像传感器和惯性传感器的定位方法，其特征在于，所述获取定位目标上部署的特征图案基于图像传感器的位姿信息，具体包括：
采用张正友标定法对图像传感器进行标定，获得图像传感器坐标系相对于自然坐标系的旋转矩阵R和平移矩阵t；
将特征图案布置在定位目标的中心位置，通过图像传感器获取定位目标所在区域的区域图像；
采用Harris算法对所述区域图像进行目标检测，获得基于图像传感器获取的定位目标上部署的特征图案在相机坐标系下的位姿信息lk；
根据基于图像传感器获取的定位目标上部署的特征图案在相机坐标系下的位姿信息，利用公式zk＝Rlk+t，计算定位目标上部署的特征图案基于图像传感器在自然坐标系下的位姿信息zk；
其中，t表示相机坐标系到自然坐标系的平移矩阵，lk表示k时刻基于图像传感器获取的定位目标上部署的特征图案在相机坐标系下的位姿信息，R表示相机坐标系到自然坐标系的转换矩阵，zk表示k时刻基于图像传感器获取的定位目标上部署的特征图案在自然坐标系下的位姿信息。
3.根据权利要求1所述的基于图像传感器和惯性传感器的定位方法，其特征在于，所述获取定位目标上部署的特征图案基于惯性传感器的位姿信息，具体包括：
对惯性传感器获得的加速度信息和角加速度信息进行二次积分，获得定位目标上部署的特征图案基于惯性传感器的位姿信息。
4.根据权利要求1所述的基于图像传感器和惯性传感器的定位方法，其特征在于，所述利用图优化方法对基于图像传感器的位姿信息和基于惯性传感器的位姿信息进行优化，获得定位目标的方位信息，具体包括：
利用公式ek＝zk-xk，计算基于图像传感器的位姿信息和基于惯性传感器的位姿信息的差值；
其中，xk表示k时刻基于惯性传感器获取的定位目标上部署的特征图案在自然坐标系下的位姿信息，zk表示k时刻基于图像传感器获取的定位目标上部署的特征图案在自然坐标系下的位姿信息，ek表示k时刻基于图像传感器所获得位姿信息和基于惯性传感器所获得的位姿信息的差值；
判断所述差值是否小于预设阈值，得到判断结果；
若所述判断结果表示否，则优化基于惯性传感器的位姿信息，返回步骤“利用公式ek＝zk-xk，计算基于图像传感器的位姿信息和基于惯性传感器的位姿信息的差值”；
若所述判断结果表示是，则输出优化后的基于惯性传感器的位姿信息作为定位目标的方位信息。
5.一种基于图像传感器和惯性传感器的定位系统，其...
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