【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视觉导航定位
，涉及ー种基于双三视张量的立体视觉快速导航定位方法，可以应用于智能移动机器人、自主导航车等领域。
技术介绍
近年来国内外研究人员对移动机器人的定位方法与技术采用了各种定位传感器，研究出了许多不同的定位系统，主要有里程计法、惯性导航，全球定位导航。里程计法是移动机器人导航技术中最为广泛采用的定位方法。在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来计算出机器人位置和姿态。这种方法的最大缺点是车轮滑动引起的编码器读数错误。惯性导航法采用陀螺仪和加速度 计来实现定位，陀螺仪測量旋转速度，加速度计测量加速度。根据测量值的一次积分和二次积分可得到机器人的位置信息。这种方法的缺点是惯导设备随时间的误差漂移太大。全球定位系统是用于室外移动机器人导航与定位的技木。它是ー种以空间卫星为基础的高精度导航与定位系统。可是它在卫星信号封闭或受限的环境下，无法提供可靠的信息。比如在室内、水下、地下、战场、外星球等。目前，随着计算速度和视觉传感器性价比的不断提高以及图像处理和视觉计算的飞速发展，基于视觉的导航定位技术受到了研究者的广泛关注。该方法...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于双三视张量的立体视觉快速导航定位方法，其特征在于，包括如下步骤 步骤一、提取立体相机视频流当前帧左、右图像的BRISK特征点和各BRISK特征点对应图像位置的U-BRISK描述符； 步骤二、对当前帧左、右图像的BRISK特征点集进行一一匹配，得到当前帧左、右图像BRISK特征点匹配对，并得到当前帧左、右图像BRISK特征点匹配对的3D坐标； 步骤三、对当前帧左图像或右图像和前一帧左图像或右图像的BRISK特征点集进行一一匹配，并联合步骤二得到前后帧立体图像特征匹配点集； 步骤四、采用RANSAC算法和基于SVD的位姿估计方法得到匹配内点和当前帧与前一帧之间的立体相机运动参数；所述运动参数包括相对位置参数、相对姿态参数，所述相对位置参数为平移参数t,所述相对姿态参数为旋转参数R ； 步骤五、建立双三视张量运动约束的非线性优化目标函数，采用Levenberg-Marquard算法对该目标函数当前帧运动参数进行迭代优化；运动参数的迭代初值为步骤四计算得到的运动参数值； 步骤六、利用前一帧的全局位姿参数和当前帧的运动参数计算得到当前帧的全局位姿参数(移入说明书)，从而得到立体相机的导航定位信息。2.根据权利要求I所述的基于双三视张量的立体视觉快速导航定位方法，其特征在于，所述步骤一包括以下步骤 (1)、提取立体相机视频流当前帧左、右图像的BRISK特征点，得到当前帧左、右图像的BRISK 特征点的图像坐标(uL,k, vL,k)、(uEjk, vEjk)； (2)、计算在图像坐标(uL,k，vLjk)、(uEjk,vEjk)位置上的U-BRISK描述符。3.根据权利要求I所述的基于双三视张量的立体视觉快速导航定位方法，其特征在于，所述步骤二包括以下步骤 (1)、取当前帧左图像或右图像中的任一个特征点BRISK描述符，和另一图像中在视差阈值范围(O，L1)内的特征点BRISK描述符，计算二者之间的汉明距离，如果汉明距离小于汉明阀值T时则接受这一对特征匹配点为匹配对，否则拒绝； (2)、利用已标定的立体相机左相机和右相机内部参数矩阵&和Kk以及已标定的右相机相对左相机的旋转矩阵和平移向量&和k，采用线性最小二乘算法可得到当前帧左、右图像BRISK特征点的图像坐标(uL,k，vLjk)、(uEjk, vEjk)相对应的世界点3D坐标Y。4.根据权利要求I所述的基于双三视张量的立体视觉快速导航定位方法，其特征在于，所述步骤三包括以下步骤 (1)、取当前帧左图像或右图像中的任一个特征点U-BRISK描述符，和前一帧左图像或右图像中在视差阈值范围(-L2, L2)内的特征点U-BRISK描述符，计算二者之间的汉明距离，如果该汉明距离小于汉明阀值T时则接受这一对特征匹配点为匹配点，否则拒绝； (2)、选择当前帧左、右图像特征匹配、前一帧左、右特征匹配、当前帧和前一帧图像特征匹配的公共匹配点集作为最后的前后帧立体图像特征匹配点集；设前一帧左、右图像BRISK特征点的图像坐标分别为(Ul’h，vL, h)、(Ur’h，νκ,h)，设前一帧图像BRISK特征点的3D坐标为X。5.根据权利要求I所述的基于双三视张量的立体视觉快速导航定...
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