基于滤波算法的物体位姿估计

发布时间：2020-05-02 18:35

【摘要】：物体位姿估计在计算机视觉、增强现实及机器人等领域具有非常重要的地位。现有位姿估计算法依赖于物体先验信息,如形状、大小,以及物体的运动轨迹。当没有先验信息时,采用相机作为单一传感器进行位姿估计时,算法容易产生误差累积。因此,本文对位姿估计问题进行深入研究,提出三种算法以解决上述问题。论文首先提出了基于滑动窗口滤波器(Sliding Window Filter SWF)的位姿估计算法,实现了对任意刚性物体六自由度位姿的估计,并且适用于任意运动轨迹。算法利用RGB-D相机提取的特征点彩色和深度信息,通过滑动窗口滤波器在同时估计物体位姿和物体结构。在每个滑动窗口内,采用高斯牛顿算法迭代优化物体的位姿与结构,并用随机抽样一致性算法和OPnP算法产生高斯牛顿算法的初值。仿真实验通过与先进的位姿估计算法对比,验证算法在没有先验假设的条件下,依然能有效地估计物体的位姿,并且位姿估计可以达到与已知先验信息的先进算法同等的效果。实物实验采用RGB-D物体跟踪标准数据集提供的真实数据,对于4种在不同运动、光照条件下的物体,验证了算法的有效性与鲁棒性。在滑动窗口滤波器位姿估计算法的基础上,针对误差累积提出基于卡尔曼滤波的结构滤波算法。算法利用物体刚性假设构建运动模型,通过高斯牛顿算法求解的结构构建观测模型,实现对结构的滤波,并且将滤波结果更新到点云模型。仿真实验结果表明,结构滤波算法可以有效抑制误差累积,大幅提高位姿估计的精度。考虑到滑动窗口滤波器多帧信息处理上的速度较慢,本文进一步提出一种基于迭代扩展卡尔曼滤波的位姿估计算法。算法不依赖于任何先验物体信息,但需要物体的常速度运动模型假设。与现有的基于IEKF的算法不同的是,本文算法同时将位姿和物体结构作为状态,实现位姿与状态的同时估计。利用状态小扰动策略推导了在特殊欧式群空间的IEKF计算公式,通过观测模型的多次迭代修正了由运动模型假设与实际运动不一致导致的估计误差。实验结果表明,算法可以达到滑动窗口滤波器、OPnP算法较为接近的估计效果,虽然IEKF的位姿估计精度略低于滑动窗口滤波器,但算法速度有显著提高。同时,实验验证了本文IEKF算法虽然采用常速度运动模型,但是模型的不准确性对位姿估计的影响较小。
【图文】：

上海交通大学硕士学位论文第一章 引言究的背景及意义姿估计问题的核心在于估计相机与物体之间的六自由度（oF）相对位姿。物体位姿估计在计算机视觉、增强现实、机器人等应用中非常重要[1 3]。比如，在增强现实领域中 1-1 右侧所示的绿色区域插入到左侧白色物体中[4]。因此需相机的 6 自由度位姿，并按照所计算的位姿插入绿色区域示，在空间机器人应用领域中，卫星的自主交会对接是非交会对接需要实时估计合作卫星的位姿，若位姿估计不准损坏，，后果将非常严重。

自主对接举例[6]
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN713

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本文编号：2647370