一种基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，属于计算机视觉技术领域。本发明专利技术是基于异步特征跟踪提供的数据关联实现加权重投影误差优化相机位姿的方法。首先，将异步特征跟踪提供的连续2D点关联，如果不存在联3D点与2D点的关联，则采用2D‑2D对应点求解初始化的相机位姿；其次，如果存在联3D点与2D点的关联，则采用3D‑2D对应点求解方法初始化相机位姿；最后，通过最小化重投影误差优化相机位姿，获取当前的相机位姿。实现对多个时刻位姿和地图点的联合优化，从而提高相机位姿的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，属于计算机视觉。

技术介绍

1、本专利技术是使用基于时间加权的重投影误差计算相机位姿的实现方法。机器人导航中相机位姿优化结果的准确性通常依赖于稳定的空间几何约束关系。在传统的视觉里程计中，计算相机位姿的准确度依赖于特征跟踪的可靠性。在相机位姿初始化阶段，本专利技术利用异步特征跟踪提供的连续2d点关联，采用多视图几何中的2d-2d对应点求解方法和3d-2d对应点求解方法来估计相机位姿。然而，这种方法所利用的空间信息受限，导致获得的相机位姿精度不高。需要一种准确度高的相机位姿预测方法

技术实现思路

1、本专利技术目的是提供了一种基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，实现对多个时刻位姿和地图点的联合优化，从而提高相机位姿的准确性。

2、本专利技术为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

3、所述方法，包括：

4、将异步特征跟踪提供的连续2d点关联，如果不存在联3d点与2d点的关联，则采用2d-2d对应点求解初始化的相机本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，其特征在于，2D-2D对应点求解初始化的相机位姿具体方式如下：

3.根据权利要求2所述的基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，其特征在于，所述极平面构建方式如下：获取两个时刻多组关联的2D特征点，前一时刻像平面位置有特征点，相机中心位置为，在后一时刻像平面对应特征点，相机中心位置为，特征点和皆为同一个点的投影点，则、、确定一个平面，称为极平面。

4.根据权利要求1所述的基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，其特征在于，2d-2d对应点求解初始化的相机位姿具体方式如下：

3.根据权利要求2所述的基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，其特征在于，所述极平面构建方式如下：获取两个时刻多组关联的2d特征点，前一时刻像平面位置有特征点，相机中心位置为，在后一时刻像平面对应特征点，相机中心位置为，特征点和皆为同一个点的投影点，则、、确定一个平面，称为极平面。

4.根据权利要求1所述的基于时间加权重投影误差的相机位姿预测方法，其特征在于，3d-2d对应点求解初始化的相机位姿使用epnp算法，具体方式如下：

5.根据权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：金世钊，
申请(专利权)人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：