【技术实现步骤摘要】
本申请涉及视觉惯性里程计，特别是涉及一种基于三天线gps的相机位姿确定方法、装置、电子设备及机器可读存储介质。
技术介绍
1、近年来随着自动驾驶和机器人行业的发展，对建图定位的精度和效率都提出了更高的要求，由于相机相较于激光雷达，具有廉价和丰富纹理的优越性，使得视觉方案越来越受到行业的重视。目前常用的基于视觉的里程计方案或者建图定位方案，通常在前端进行特征点提取，后端对特征点进行非线性优化。提取特征点后使用光流方法或者匹配方法，使路标点在当前帧和历史帧之间产生关联，非线性优化方法将当前帧以前的历史数据参与到优化项中，使当前帧的位姿、历史帧的位姿和路标点共同构建的重投影误差最小二乘取得一个最优解。使用非线性优化方法虽然能取得一个较好结果，但是参与的计算的特征点和位姿数据众多，并且会迭代多次，导致计算时间开销大，在对一些要求实时性的场景或者较低性能的设备上无法使用。卡尔曼滤波方案虽然时间开销比较小，但是对数据的要求比较高，因为其理论基础建立在噪声和当前状态都符合标准正态分布这个假设上，但是这个假设在大多数的场景下是不成立的，所以计算得出的效果比较差。目前比较流行的非线性优化和卡尔曼滤波都无法在计算性能和计算效果上同时达到一个较好的状态。
2、因此，如何提高算法的精度，降低计算开销，使其能达到实时性能是本领域亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于三天线gps的相机位姿确定方法，所述方法包括：
2、通过gps获取第一天线、第二天线和第三天线的位置
3、基于所述相机的初始位姿，以及外参标定数据，确定imu的初始位姿；
4、基于所述imu的初始位姿和imu的测量数据，确定所述相机的位姿以及路标点的三维位置；其中，所述路标点包括用于相机定位的三维点。
5、可选的，所述基于所述imu的初始位姿和imu的测量数据，确定所述相机的位姿以及路标点的三维位置，包括：
6、基于所述imu的初始位姿和imu的测量数据，确定当前时刻所述相机的先验位姿，和预测协方差矩阵；
7、通过所述先验位姿和所述预测协方差矩阵，计算iekf算法的增益矩阵；
8、基于所述增益矩阵，更新所述相机的位姿以及路标点的三维位置。
9、可选的，所述基于所述第一天线、第二天线和第三天线的位置信息计算相机的初始位姿，包括：
10、基于所述第一天线、第二天线和第三天线的位置信息计算姿态角；其中，所述姿态角包括偏航角、俯仰角和滚轮角中的一种或组合；
11、以所述第一天线为主天线，并基于所述姿态角，以及所述第一天线、第二天线和第三天线三者之间的距离差，计算所述相机的初始位姿。
12、可选的，所述基于所述相机的初始位姿，以及外参标定数据，确定imu的初始位姿，包括：
13、基于外参标定数据确定所述相机坐标系和所述imu坐标系之间的转换关系；
14、根据所述相机的初始位姿，将所述相机获取的第一帧图像中的路标点投影到所述相机坐标系下，确定所述路标点在所述相机坐标系下的坐标；
15、基于所述转换关系将所述路标点在相机坐标系下的坐标转换到所述imu坐标系下；
16、根据第一帧imu数据确定imu的初始位姿。
17、可选的，所述外参标定数据包括：
18、所述imu和所述相机之间的旋转关系和/或位移关系，和/或，所述gps和所述imu之间的位移关系。
19、本申请提供一种基于三天线gps的相机位姿确定装置，所述装置包括：
20、相机初始化模块，用于通过gps获取第一天线、第二天线和第三天线的位置信息，基于所述第一天线、第二天线和第三天线的位置信息计算相机的初始位姿；其中，所述第一天线、第二天线和第三天线中任意二者相互垂直安装；
21、imu初始化模块，用于基于所述相机的初始位姿，以及外参标定数据，确定imu的初始位姿；
22、相机位姿确定模块，用于基于所述imu的初始位姿和imu的测量数据，确定所述相机的位姿以及路标点的三维位置；其中，所述路标点包括用于相机定位的三维点。
23、可选的，所述基于所述imu的初始位姿和imu的测量数据，确定所述相机的位姿以及路标点的三维位置，包括：
24、基于所述imu的初始位姿和imu的测量数据，确定当前时刻所述相机的先验位姿，和预测协方差矩阵；
25、通过所述先验位姿和所述预测协方差矩阵，计算iekf算法的增益矩阵；
26、基于所述增益矩阵，更新所述相机的位姿以及路标点的三维位置。
27、可选的，所述基于所述第一天线、第二天线和第三天线的位置信息计算相机的初始位姿，包括：
28、基于所述第一天线、第二天线和第三天线的位置信息计算姿态角；其中，所述姿态角包括偏航角、俯仰角和滚轮角中的一种或组合；
29、以所述第一天线为主天线，并基于所述姿态角，以及所述第一天线、第二天线和第三天线三者之间的距离差，计算所述相机的初始位姿。
30、可选的，所述基于所述相机的初始位姿，以及外参标定数据，确定imu的初始位姿，包括：
31、基于外参标定数据确定所述相机坐标系和所述imu坐标系之间的转换关系；
32、根据所述相机的初始位姿，将所述相机获取的第一帧图像中的路标点投影到所述相机坐标系下，确定所述路标点在所述相机坐标系下的坐标；
33、基于所述转换关系将所述路标点在相机坐标系下的坐标转换到所述imu坐标系下；
34、根据第一帧imu数据确定imu的初始位姿。
35、可选的，所述外参标定数据包括：
36、所述imu和所述相机之间的旋转关系和/或位移关系，和/或，所述gps和所述imu之间的位移关系。
37、本申请还提供一种电子设备，包括：
38、处理器；
39、用于存储处理器可执行指令的存储器；
40、其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现上述方法的步骤。
41、本申请还提供一种机器可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
42、通过以上实施例，一方面，通过三天线gps输出的位置信息，可以计算出相机和imu的初始位置和姿态，并结合外参数据完成初始化，可以提高整个系统的精度和鲁棒性。另一方面，相较于传统非线性优化方法，本方案的计算时间开销更小。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于三天线GPS的相机位姿确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述IMU的初始位姿和IMU的测量数据，确定所述相机的位姿以及路标点的三维位置，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一天线、第二天线和第三天线的位置信息计算相机的初始位姿，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相机的初始位姿，以及外参标定数据，确定IMU的初始位姿，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述外参标定数据包括：
6.一种基于三天线GPS的相机位姿确定装置，其特征在于，所述装置包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述基于所述IMU的初始位姿和IMU的测量数据，确定所述相机的位姿以及路标点的三维位置，包括：
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述基于所述第一天线、第二天线和第三天线的位置信息计算相机的初始位姿，包括：
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述基于所述
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述外参标定数据包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于三天线gps的相机位姿确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述imu的初始位姿和imu的测量数据，确定所述相机的位姿以及路标点的三维位置，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一天线、第二天线和第三天线的位置信息计算相机的初始位姿，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相机的初始位姿，以及外参标定数据，确定imu的初始位姿，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述外参标定数据包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：焦江磊，郭林栋，刘羿，何贝，
申请(专利权)人：斯乾上海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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。