本发明专利技术提供一种使用少数共面点精确定位多摄像头系统位姿的方法，它可描述为以下技术方案：多摄像头系统由Ｎ个相对位姿关系固定的摄像头组成，Ｎ为２或大于２的自然数，其中每一个摄像头具有唯一的编号；在多摄像头系统中定义第ｊ个摄像头的内参矩阵为Ｋｊ。特殊的３Ｄ点在第ｊ个摄像头上的图像记为ｍｊ＝［ｕｊ?ｖｊ］Ｔ。可以由已知的摄像头间的刚性转换定位每个摄像头的Ｒｊ，ｔｊ。本发明专利技术提出了一种利用单应性的方法提出了一种新的多摄像头定位方法，能够使用３Ｄ共面参考点映射图像点精确定位摄像头的位置。相对于原有方法，本发明专利技术提出的方法更加精确，更具鲁棒性，可用于对视角有要求、共面点很少的情况。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多摄像头系统中定位所有摄像头位姿的方法，尤其是涉及一种利用单 应性使用少数共面点的精确定位方法。
技术介绍
当前通用的位姿定位理论和方法1、高斯牛顿(Gauss-Newton)方法Gauss-Newton方法是用来解决最小二乘问题的经典解法。它通过在当前估计值用 一节泰勒级数迭代线性化共线性方程来实现。如果初始估计值比较好，那么很快就可以收 敛得到精确解。然而当当前解与实际的精确值差距较大，那么这种方法收敛较慢并很有可 能不收敛。2、Levenberg-Marquardt 方法Levenberg-Marquardt方法则可以被看做是最速下降法和Gauss-Newton方法的 叠加。当当前的解和精确解差距较大时候，这个方法比较慢，但是保证收敛，表现为最速下 降法；当当前解接近于真实解时候，它表现为Gauss-Newton方法。Levenberg-Marquardt方 法已经成为了非线性最小二乘问题的一种标准解法，在计算机视觉和计算机图形学的领域 内被广泛使用。3、正交迭代(Orthogonal Iteration)算法正交迭代算法采用迭代求解方法，具有迭代次数少，计算精度高，计算速度快且 全局收敛的特点，可用于实时位姿估计。算法达到了与Levenberg-Marquardt方法相当 的精度，并提高了计算效率，受初始影响较小，对错误数据的鲁棒性更高。Chien-Ping Lu, Gregory D.Hager, Eric Mjolsness.Fast and Globally Convergent Pose Estimation from Video Images. IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000, 22(6) :610 622大多数存在的方法试图通过最优化或者迭代来直接解出方向和平移。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种使用少数共面点精确定位多摄像头系统 位姿的方法，能够对于多摄像系统内的摄像头的定位更加精确，更具鲁棒性。为此本专利技术采用以下技术方案所述多摄像头系统由N个相对位姿关系固定的摄像头组成，N为2或大于2的自 然数，其中每一个摄像头具有唯一的编号；其特征在于包括以下步骤1)、在多摄像头系统中的N个摄像头中选择一个摄像头作为参照，该摄像头的编 号为i，使用张正友标定方法测量多摄像头系统内其它摄像头相对摄像头i的位姿关系，所 述位姿关系包括a)、平移向量t = ，X、Y、Z分别表示X轴，Y轴和Z轴的偏移量，b)、旋转矩阵R，R为3X3矩阵，表示两个摄像头之间的旋转关系；2)、在参考平面上放置η个标记点，η为2或大于2的自然数，并测量标记点之间 的二维坐标值，以垂直参考平面的方向为Z轴，且该参考平面为Z = 1建立坐标系，指定其 中一个标记点为参考原点，得到标记点的坐Τ;3)、用图像分割方法识别出步骤2)中所放置的标记点在每一个摄像头中成像的 图像坐标值，并对每一个摄像头建立得到步骤2)中所放置的标记点的坐标值与其在摄像 头上的成像点坐标值之间的一一对应关系；4)、通过标记点坐Τ和其在摄像头i上的成像点m%= T， 计算摄像头i的单应矩阵H，H为3X3矩阵，sm%= HM%，表示点11%在摄像头i上的 成像点坐标值，s为一实常数，表示比例因子；通过多个成像点联立方程组解得s和H ；5)、建立摄像头i的单应矩阵与多摄像头系统中其它摄像头的单应矩阵之间的一 对一对应关系，它包括测量所述被选择的摄像头i的单应矩阵H和其它摄像头相对于摄像头i的平移向 量t和旋转矩阵R，根据所述摄像头i的单应矩阵H和其它摄像头相对于摄像头i的平移向量t和旋 转矩阵R，将其它摄像头的单应矩阵表示为与所述被选择的摄像头i的单应矩阵H和t，R相 关的等式；6)、采用非线性优化方法优化摄像头i的单应矩阵H，使得所有摄像头实际获得的 成像点坐标值和通过优化后的单应矩阵H’计算出来的像点坐标值的欧氏距离误差最小；7)、通过优化后的各摄像头的单应矩阵，计算每一个摄像头的位姿参数，所述位姿 关系参数包括旋转矩阵R、平移向量t。本专利技术所解决问题的数学化描述为在多摄像头系统中定义第j个摄像头的内参矩阵为K」。特殊的3D点P = τ在第j个摄像头上的图像记为mj= 3X4，由于多摄像头系统是刚性的所以这些可以预先精 确的定标。摄像头i和j之间的转换可以计算如下 任务是来测量多摄像头系统的绝对位姿，可以描述如下一组共面不共线的3D参 考点坐标，Pi, i = 1，…，η, η ^ 3，在多摄像头系统中的相关图像记为mj, i = 1，…，η, η彡3，且j = l，…，k，k≤2，为摄像头数。基于以上的相关点，可以由已知的摄像头间的 刚性转换定位每个摄像头的R」，tj; ，i，j = 1，…，k。由于采用本专利技术的技术方案，与
技术介绍
直接的解出方向和平移不同，本专利技术提 出了一种利用单应性的方法提出了一种新的多摄像头定位方法，能够使用3D共面参考点 映射图像点精确定位摄像头的位置。相对于原有方法，本专利技术提出的方法更加精确，更具鲁 棒性，可用于对视角有要求、共面点很少的情况。附图说明图1是本专利技术方法在两个摄像头情况下的示例说明图图2是本专利技术方法的步骤流程图 具体实施例方式下面结合图示附图和实例对本专利技术进一步说明。本专利技术公开了一种多摄像头系统中定位所有摄像头位姿的新方法，其中摄像头均刚性放置，只有极少同时共面的点。在本专利技术中，首先建立了每个摄像头之间欧式几何的相 互关系，以此建立多个摄像头的单应矩阵相对其中某一个摄像头C的单应矩阵关系，优化 获得摄像头C单应矩阵，再计算其它摄像头的单应矩阵，然后从每一个摄像头对应的单应 矩阵中解出对应摄像头的方向旋转矩阵R和平移向量T。首先介绍下单应矩阵参考点的齐次坐标fi=，然后从方程(2)，可以计算旋转和平移如下Γυ = λ jK, 1Iiljr2J = λ jK, 1Ii2j(3)r3J = TljXr2jtj = λ jKj^hgj且 ，这样待测量摄像头6D0F的目标可以转换 为测量相关摄像头的单应性。以两个摄像头为例，示意图如图1所示，多个摄像头的方法以此类推。在两摄像头系统中定义第i个摄像头的内参矩阵为K」。特殊的3D点M = τ，第i个点记为Mi,位置如101所示，在第j个摄像头上的图像记为mj= T，如102和 103所示，两个摄像头的图像平面104和105分别有自己的坐标系106和107。摄像头的绝 对6D0F(自由度，三个旋转自由度和三个平移自由度)记为3X4，由于多摄像头系统 是刚性的所以这些可以预先精确的定标。摄像头i和j之间的转换可以计算如下Γ00461 Pi _ tJ CrI tIli, !M0T JU ll对于测量多摄像头系统的绝对位姿的任务，可以描述如下一组共面不共线的3D 参考点坐标，Mi;i = 1，…，n，n彡3，在多摄像头系统中的相关图像记为m丨，i = 1，…，n， η彡3，且j = l，…，k，k = 2，为摄像头数。基于以上的相关点，可以由已知的摄像头间的 刚性转换测量计算每个摄像头的Rj，、，[Rij ^.!,!,J = I,…，2。具本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种使用少数共面点定位多摄像头系统位姿的方法，所述多摄像头系统由Ｎ个相对位姿关系固定的摄像头组成，Ｎ为２或大于２的自然数，其中每一个摄像头具有唯一的编号；其特征在于包括以下步骤：１）、在多摄像头系统中的Ｎ个摄像头中选择一个摄像头作为参照，该摄像头的编号为ｉ，使用张正友标定方法测量多摄像头系统内其它摄像头相对摄像头ｉ的位姿关系，所述位姿关系包括：ａ）、平移向量ｔ＝［Ｘ，Ｙ，Ｚ］，Ｘ、Ｙ、Ｚ分别表示Ｘ轴，Ｙ轴和Ｚ轴的偏移量，ｂ）、旋转矩阵Ｒ，Ｒ为３×３矩阵，表示两个摄像头之间的旋转关系；２）、在参考平面上放置ｎ个标记点，ｎ为２或大于２的自然数，并测量标记点之间的二维坐标值，以垂直参考平面的方向为Ｚ轴，且该参考平面为Ｚ＝１建立坐标系，指定其中一个标记点为参考原点，得到标记点的坐标Ｍ％＝［Ｘ，Ｙ，１］↑［Ｔ］；３）、用图像分割方法识别出步骤２）中所放置的标记点在每一个摄像头中成像的图像坐标值，并对每一个摄像头建立得到步骤２）中所放置的标记点的坐标值与其在摄像头上的成像点坐标值之间的一一对应关系；４）、通过标记点坐标Ｍ％＝［Ｘ，Ｙ，１］↑［Ｔ］和其在摄像头ｉ上的成像点ｍ％＝［ｕ，ｖ，１］↑［Ｔ］，计算摄像头ｉ的单应矩阵Ｈ，Ｈ为３×３矩阵，ｓｍ％＝ＨＭ％，ｍ％表示点Ｍ％在摄像头ｉ上的成像点坐标值，ｓ为一实常数，表示比例因子；通过多个成像点联立方程组解得ｓ和Ｈ；５）、建立摄像头ｉ的单应矩阵与多摄像头系统中其它摄像头的单应矩阵之间的一对一对应关系，它包括：测量所述被选择的摄像头ｉ的单应矩阵Ｈ和其它摄像头相对于摄像头ｉ的平移向量ｔ和旋转矩阵Ｒ，根据所述摄像头ｉ的单应矩阵Ｈ和其它摄像头相对于摄像头ｉ的平移向量ｔ和旋转矩阵Ｒ，将其它摄像头的单应矩阵表示为与所述被选择的摄像头ｉ的单应矩阵Ｈ和ｔ，Ｒ相关的等式；６）、采用非线性优化方法优化摄像头ｉ的单应矩阵Ｈ，使得所有摄像头实际获得的成像点坐标值和通过优化后的单应矩阵Ｈ’计算出来的像点坐标值的欧氏距离误差最小；７）、通过优化后的各摄像头的单应矩阵，计算每一个摄像头的位姿参数，所述位姿关系参数包括：旋转矩阵Ｒ、平移向量ｔ。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘勇，熊蓉，章逸丰，褚健，吴哲，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]
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