【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种用于估计相对于空间区域的可能位姿的方法和图像处理装置
[0001]本专利技术大体涉及图像处理，尤其涉及一种用于估计相对于空间区域的可能位姿的方法和图像处理装置。
技术介绍
[0002]构建地图、在地图中定位以及使用地图进行规划是机器人、ADAS和自动驾驶系统等自主系统的重要任务。虽然映射与定位之间的相互依赖关系是众所周知的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping，SLAM)问题，但是在当代研究界，越来越多的人认识到，规划自主系统如何对未知环境进行地图构建和探索(以及随后在该环境中运行)可以规避退化条件并显著降低SLAM的复杂性。因此，探索新环境的任务结合了构建地图、在地图中定位以及使用地图进行规划这三个问题，因为自主系统必须能够找到降低地图构建和定位方面的不确定性的措施。
[0003]在基于位置的地图构建方面，其中一个最重要的传感器输入来自视觉传感器，如数字摄像头。此外，可以通过检测和匹配使用立体摄像头或从彼此具有已知位姿的摄像头中捕获的图像数据中的2D特征点...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于估计图像处理装置(102)相对于空间区域的可能位姿的方法，其特征在于，所述图像处理装置(102)耦合至成像捕获装置(104)，所述成像捕获装置(104)用于捕获所述空间区域内的场景的一个或多个2D图像，其中，所述图像处理装置(102)具有所述空间区域内的多个3D点位置的空间坐标，所述方法包括：(i)识别所述一个或多个2D图像中存在的关键特征；(ii)识别所述多个3D点位置中的一个或多个聚类与所述一个或多个2D图像中存在的关键特征点的对应关系；(iii)根据(ii)中的所述对应关系，通过使用为每个3D点位置找到k个可能的2D关键特征点中最接近的2D特征点的多匹配似然函数，估计所述图像处理装置(102)相对于所述空间区域的所述可能位姿，其中，k是大于1的整数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：根据从相互不同的角度捕获的多个图像，确定所述空间区域内的多个3D点位置的空间坐标。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：将所述多匹配似然函数实现为基于采样的框架，以通过计算所述多匹配似然函数的最大值，来搜索所述可能位姿的最佳位姿。4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：使用优化过程，所述优化过程用于在k个最佳匹配中自适应地选择最接近的2D关键特征点，以在所述2D图像中捕获更多内点。5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括：实现所述多匹配似然函数，如下所示：其中，Q
i
＝第i个3D特征点；P(Θ)：＝由Θ参数化的反向摄像头位姿；P(Θ)Q
i
：＝投射到目标图像中的所述3D特征点Q
i
的点坐标；m
i
：＝所述目标图像中可能对应于所述3D特征点Q
i
的第i个2D特征点；ε：＝均匀离群距离分布的常数，其中，选择位姿参数Θ，以便最大化多匹配似然函数L(Θ)，从而确定所述可能位姿。6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述多匹配似然函数实现为单匹配稳健似然函数，如下所示：其中，索引k通常是小数，可选地在0到10的范围内；Q
i
：＝第i个3D特征点；P(Θ)：＝由Θ参数化的反向摄像头位姿；P(Θ)Q
i
：＝投射到目标图像中的所述3D特征点Q
i
的点坐标；m
ij
：＝所述目标图像中可能对应于所述3D特征点Q
i
的第ij个2D特征点；ε：＝均匀离群距离分布的常数，其中，对于每个给定的位姿参数P(Θ)，所述方法包括：首先在k m
ij
(j＝1、
……
、k)中找
到空间上最接近的点m
ij
，然后基于所述最接近的点m
ij
.计算多匹配似然函数L(Θ)。7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述多匹配似然函数实现为多匹配稳健似然函数，如下所示：对于全部i：对于全部i：其中，Q
i...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。