一种基于边缘特征的RGB-D视觉里程实现方法技术

本发明专利技术涉及一种基于边缘特征的RGB

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法


[0001]本专利技术属于移动机器人自主导航与定位
，涉及一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法。

技术介绍

[0002]里程计是一种通过传感器采集的数据估算载体位姿的技术，是实现机器人自主导航以及定位的重要基础。其中，视觉里程计是根据视觉信息实现位姿估算的技术，相比于激光雷达里程计、惯性导航里程计等具有采集信息丰富、部署成本较低的优点。当前常见的视觉里程计方案主要使用单目、双目和RGB
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D相机进行环境信息的采集，其中RGB
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D相机在三维信息的获取以及对环境的鲁棒性方面具有一定的优势，因此在各个领域中应用较为广泛。
[0003]目前，视觉里程计已经取得了令人瞩目的发展，但由于实际场景的复杂性，其鲁棒性、实时性和精度难以满足实际的应用需求。常见的视觉里程计方案按照作用机理可大致分为三大类：
①
间接法(如：PATM，ORB
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SLAM)，通过提取和匹配图像的关键点来估计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法，其特征在于：该方法通过边缘点的采样以及外点剔除的方式提升相机追踪的效率和精度，具体包括以下步骤：S1：从Kinect相机中获取当前帧，并进行数据预处理；S2：估计当前相机位姿，并判定是否为关键帧；S3：对新的关键帧进行边缘特征选择；S4：对相邻的若干关键帧进行局部优化。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法，其特征在于：步骤S1中，具体包括：对当前帧时进行数据预处理，从相机中获取的当前帧包括RGB图像和深度图像，Kinect传感器在硬件层面已经实现了二者的时间同步；在数据预处理阶段，首先针对RGB图像，采用Canny算子提取图像中的边缘特征，然后通过距离场变换方法计算当前帧的多尺度距离场。3.根据权利要求2所述的一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法，其特征在于：在步骤S2中，估算当前帧位姿并判定是否为关键帧：结合当前帧多尺度距离场信息，采用迭代最近点算法逐层对齐当前对齐当前帧和上一关键帧的边缘点，实现相对位姿的估计，在完成相机位姿估计后，根据像素的运动信息判定当前帧是否为关键帧。4.根据权利要求3所述的一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法，其特征在于：在步骤S3中，对新的关键帧进行边缘特征选择：针对当前关键帧的所有边缘点，从运动估计的不确定性原理出发，结合边缘点的空间关联性和观测噪声建立评价指标，采用组合优化的方法从所有点中选择高质量的边缘点，并将其应用于相机追踪和局部优化中。5.根据权利要求4所述的一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法，其特征在于：在步骤S4中，对相邻的若干关键帧进行局部优化：EdgeVO维护一个固定帧数的滑动窗口，每当新的关键帧插入，对窗口内的若干相邻关键帧进行局部优化，优化的变量包括各帧的相机位姿以及边缘点深度；同时，采用舒尔补算法对较老的关键帧或可见边缘较少的关键帧进行边缘化。6.根据权利要求2所述的一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法，其特征在于：在步骤S1中，从RGBD相机中获取当前帧I
c
，针对其中的RGB图像，首先将其转化为灰度图并进行高斯平滑，以降低图像中的噪声，然后采用Canny算法从灰度图中提取边缘图，并对边缘图进行距离变换，获取当前帧的距离场D
c
，最后构建多尺度距离场，构建算法如下：其中，(x,y)是第N层距离场中像素的坐标。7.根据权利要求3所述的一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法，其特征在于：在步骤S2中，采用迭代最近点算法，通过对齐当前帧与上一关键帧I
r
的边缘点估计相对位姿；首先提取上一关键帧经过选择的边缘点集{p
i
}以及对应的逆深度{ρ
i
}，然后根据初始化的相对位姿ξ
c,r
将其投影至当前帧中，结合距离场获取投影点到最近边缘点的欧氏距离，最后通过最小化该距离估计相机位姿，具体计算方式如下：r＝∑D
C
(ω(ρ
i
,p
i
,ξ
c,r
))
其中，W是一个加权矩阵，采用Huber加权方案以降低较大残差对估计产生的负面影响；ω为根据相机基本几何模型构建的重投影函数；针对上述目标函数，采用Levenberg
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Marquardt算法进行迭代优化求解；根据位姿估计过程中得到的信息判定当前帧是否为关键帧：设定三条判定策略：1)统计上一关键帧所有边缘点的像素运动，若平均运动距离超过某一阈值，则判定为关键帧；2)如果当前帧与上一关键帧的边缘匹配数量低于平均匹配数量的三分之一，则判定当前帧为关键帧；3)如果以上条件均未发生，将以固定间隔插入新的关键帧。8.根据权利要求4所述的一种基于边缘特征的RGB
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D视觉里程实现方法，其特征在于：在步骤S3中，针对新...

【专利技术属性】
技术研发人员：古富强，赵辉，尚建嘎，刘凯，陈超，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：