位姿确定方法、装置及作业机械制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提供了一种位姿信息确定方法、装置及作业机械，该方法在特征点的确定和匹配的基础上，引入了特征线段的确定和匹配，并且采用的位姿优化模型引入了相邻两帧图像的特征点匹配误差项以及特征线段匹配误差项，如此可以提升位姿精度和地图重建效果。而且，位姿优化模型中特征点匹配误差项对应的第一权重以及特征线段匹配误差项对应的第二权重均基于匹配误差动态调整，如此可以加速匹配过程的收敛，提高位姿信息的确定效率。而且，由于第一权重与第二权重基于匹配误差动态调整，考虑了点线特征各自匹配的特点，提高了位姿信息求解的准确性。提高了位姿信息求解的准确性。提高了位姿信息求解的准确性。

【技术实现步骤摘要】
位姿确定方法、装置及作业机械


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种位姿确定方法、装置及作业机械。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，智能化的无人设备逐渐得到广泛应用，用以替代工作人员在危险环境中进行作业。
[0003]在无人设备的应用过程中，对无人设备的位姿信息的掌握至关重要。现有技术中，通常在无人设备上配置有相机，通过确定相机的位姿信息进而确定无人设备的位姿信息。目前，在确定相机的位姿信息时，通常采用同时定位与绘图(Simultaneous Location And Mapping，SLAM)技术实现。主流的视觉SLAM通过对图像提取特征点以及特征线，利用相邻图像之间的点线特征匹配，求解相机的轨迹和三维地图。
[0004]但是，上述方法在确定相机位姿时，通常采用给定的点线特征匹配权重，这将导致匹配过程收敛缓慢，降低位姿确定效率。而且，由于没有考虑点线特征各自匹配的特点，也降低了确定的位姿的准确性。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种位姿确定方法、装置及作业机械，用以解决现有技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种位姿确定方法，其特征在于，包括：获取图像采集单元采集的相邻两帧图像，并确定所述相邻两帧图像中的特征点以及特征线段，基于所述特征点以及所述特征线段，确定所述相邻两帧图像中相匹配的特征点对以及特征线段对；基于所述特征点对以及所述特征线段对，对所述图像采集单元的位姿优化模型进行求解，得到所述图像采集单元的位姿参数的取值；所述位姿参数用于表征所述图像采集单元的位姿信息；其中，所述位姿优化模型基于所述相邻两帧图像的特征点匹配误差项以及特征线段匹配误差项构建，所述特征点匹配误差项对应的第一权重以及所述特征线段匹配误差项对应的第二权重均基于匹配误差动态调整，所述匹配误差为特征线段匹配误差或特征点匹配误差，所述匹配误差基于所述位姿参数表示。2.根据权利要求1所述的位姿确定方法，其特征在于，所述相邻两帧图像包括第一图像和第二图像；所述方法还包括：基于所述特征点对中位于所述第一图像中的第一特征点在所述第二图像中的重投影位置信息以及第二特征点在所述第二图像中的位置信息，确定所述特征点对的重投影误差；其中，所述第二特征点的重投影位置信息基于所述位姿参数表示；基于所述特征点对的重投影误差，确定所述特征点匹配误差。3.根据权利要求1所述的位姿确定方法，其特征在于，所述相邻两帧图像包括第一图像和第二图像；所述方法还包括：基于所述特征线段对中第一特征线段的角度信息以及第二特征线段的角度信息，确定所述特征线段对的角度变化信息，并基于所述第一特征线段在所述第一图像中的位置信息以及所述第二特征线段在所述第二图像中的位置信息，确定所述特征线段对的位置变化信息；基于所述特征线段对的角度变化信息以及位置变化信息，确定所述第二图像相对于所述第一图像的位姿参数，并基于所述位姿参数，确定所述特征线段匹配误差。4.根据权利要求1所述的位姿确定方法，其特征在于，所述位姿优化模型以所述位姿参数为优化参数，以所述特征点匹配误差项与所述特征线段匹配误差项之和最小为优化目标；所述基于所述特征点对以及所述特征线段对，对所述图像采集单元的位姿优化模型进行求解，得到所述图像采集单元的位姿参数的取值，包括：将所述特征点对以及所述特征线段对均代入至所述位姿优化模型，确定所述位姿优化模型在满足优化目标时的优化参数的取值...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴广运，许朗，董富，
申请(专利权)人：三一重机有限公司，
类型：发明
国别省市：