【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及相机相对位姿估计，具体涉及一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法及系统。
技术介绍
1、相机相对位姿估计为：给定两帧图像，估计两帧相机之间的旋转和平移。两帧之间的相对位姿估计在计算机视觉领域的应用中十分普遍。应用问题可以在各个领域中找到，例如，运动恢复结构问题需要准确的初始相机位姿才能在非凸的光束平差法中表现良好；三维重建需要准确的相机位姿才能估计出准确的稠密点云；定位与建图需要准确的初始位姿以便能够准确跟踪上一帧相机。上述技术最终会落地到自动驾驶、虚拟现实、电商的虚拟商品预览等领域，因此相对位姿估计问题十分重要。
2、在实际系统中，一个智能体通常会配备多个相机。例如，无人驾驶车辆除了前视相机之外，还会配置多个周视相机以及一些补盲相机。使用多相机能提供更多信息，增大感知范围；在定位方面，一方面它会使得定位结果更加准确，另一方面会使得定位结果更加鲁棒，不易受到某个相机失效等问题的干扰。因此随着越来越多的智能体配备多相机，多相机装置的相对位姿估计问题变得越来越重要。
3、多相机通常使用广义相机模型...
【技术保护点】
1.一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法，其特征在于，所述对于多组跟踪流，利用改进多相机17点法求解获取多相机之间相对位姿的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法，其特征在于，所述优化矩阵B表示为：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法，其特征在于，所述在流型上求解增量的过程包括：通过奇异值分解方法求解含有优化矩阵B的最小二乘问题：
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法，其特征在于，所述对于多组跟踪流，利用改进多相机17点法求解获取多相机之间相对位姿的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法，其特征在于，所述优化矩阵b表示为：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法，其特征在于，所述在流型上求解增量的过程包括：通过奇异值分解方法求解含有优化矩阵b的最小二乘问题：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法，其特征在于，对多组图像提取特征点包括采用四叉树提取orb特征点。
6.根据权...
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