【技术实现步骤摘要】
一种基于半直接法的单目视觉里程计的设计方法
[0001]本专利技术涉及视觉定位SLAM
，特别是涉及一种基于半直接法的单目视觉里程计的设计方法。
技术介绍
[0002]目前移动机器人、自动驾驶、无人车和增强现实等技术受到人们越来越多的关注，同步定位与地图构建(SLAM)技术在其中发挥着重要作用。随着移动机器人的应用场景不断扩大，所面临的问题也越来越复杂，这对于移动机器人的定位技术提出了要求。
[0003]视觉SLAM是由传感器数据、前端视觉里程计(VO)、后端非线性优化、回环检测和构建地图这五部分构成，其中视觉里程计在视觉SLAM系统中被称为前端，它关心的是相邻图像之间的运动，机器人通过所携带的视觉传感器获取连续的图像数据，利用图像上的信息以及相机的模型来估计相机位姿的变化，并将待优化的初始数据提供给后端进行优化。依据所用传感器的类型可以分为单目、双目、RGB
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D；从实现的形式上可以分为直接法和特征点法。其中，直接法是利用像素之间的信息进行计算，最小化光度误差，它的优点是计算速度比较快，但容...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于半直接法的单目视觉里程计的设计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过相机采集图像数据，获得图像序列，并传输到分析设备上；其中分析设备为电脑，相机为单目相机；S2：通过单目初始化流程，确定图像的尺度；S3：基于直接法估计相机的初始位姿；S4：基于特征点法优化相机的初始位姿；特征点法包括对图像进行ORB特征提取和特征匹配的过程；S5：通过将三维地图点与当前帧的特征点进行匹配，利用最小化重投影误差进一步优化当前相机位姿；S6：输出相机位姿，包括三维坐标点、平移向量和旋转向量；S7：判断是否有新图像加入；若是则返回S3，进入算法的循环；否则结束流程。2.根据权利要求1所述的一种基于半直接法的单目视觉里程计的设计方法，其特征在于，所述S2中的单目初始化流程包括如下步骤：S21：移动相机，并获取图像，组成图像序列；其中，移动相机时，要求在设定方向上移动超过设定值的距离；S22：选取图像序列中的前一帧作为初始帧，后一帧作为参考帧；S23：通过对初始帧图像和参考帧图像进行ORB特征点提取和特征匹配，建立两帧图像之间的数据关联；S24：利用三角测量得到初始帧中特征点的深度；其中三角测量表示通过两处观察同一个点的夹角，从而确定该点的距离。3.根据权利要求1所述的一种基于半直接法的单目视觉里程计的设计方法，其特征在于，所述S23中的数据关联的建立，首先需要设定任意参考空间点P，空间点P在两帧图像中对应的投影点像素坐标分别为p1，p2；K为相机的内参，P为空间点P的世界坐标，设定初始帧到参考帧的相机运动变换为旋转矩阵R，平移向量t；然后通过对极几何约束求出本质矩阵E；最后使用八点法对求得的本质矩阵E进行奇异值分解，获得旋转矩阵R，平移向量t。4.根据权利要求3所述的一种基于半直接法的单目视觉里程计的设计方法，其特征在于，所述对极几何表达式如下：p
2T
K
‑
T
t^RK
‑1p1＝0
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(1)E＝t^R
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(2)在已经获得R和t的基础上，设定两个特征点的深度为s1，s2；其中深度s1，s2满足如下公式：s1x1＝s2Rx2+t
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(3)其中，x1和x2表示两个特征点R和t归一化后的坐标；最后通过最小二乘法进行求解出s1和s2。5.根据权利要求3所述的一种基于半直接法的单目视觉里程计的设计方法，其特征在于，所述S3中的初始位姿估计过程为采用稀疏图像对齐，最小化两个像素块之间的光度误差获取粗略的相机位姿，以及像素点之间的对应关系。6.根据权利要求5所述的一种基于半直接法的单目视觉里程计的设计方法，其特征在于，所述初始位姿估计过程具体包括：
首先设定参考空间点P，参考空间点P在初始帧图像和参考帧图像中对应的投影点像素坐标分别为p1，p2；则空间点P在两帧图像中的像素光度误差e为：e＝I1(p1)
‑
I2(p2)
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(3)其中，I1(p1)表示初始帧图像中像素坐标为p1的像素光度；I2(p2)表示参考帧图像中像素坐标为p2的像素光度；通过像素光度误差e获得优化一个空间点P的光度误差的二范数为：min
ξ
J(ξ)＝||e||2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)其中，ξ表示相机位姿的李代数；J...
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