基于计算机视觉的无人飞行器位姿估计方法研究
发布时间：2021-07-22 18:52
近年来,无人飞行器已经在农业植保、灾难搜救、电影制作、低空监测等多个领域广泛应用。在这些应用中,无人飞行器的自主导航是关键技术,实现无人飞行器自主导航的传统方法是结合惯性导航和卫星导航。随着计算机视觉技术的快速发展,基于计算机视觉的导航技术趋于成熟,在传统导航方法失效的情况下,基于计算机视觉的导航技术可以起到很好的补充作用。其中无人飞行器位姿信息的获取是无人飞行器实现避障、路径规划和巡航等导航功能的前提和基础。在上述背景下,本文主要研究基于计算机视觉的无人飞行器位姿估计方法。针对单目视觉初始位姿的估计问题,本文对SVO中使用的光流跟踪+单应矩阵估计方法进行了改进,使用光流跟踪+单应矩阵/基础矩阵估计方法对初始位姿进行估计。通过检测光流跟踪的特征点的视差,自动选择初始化图像帧,根据匹配的特征点,同时计算单应矩阵模型和基础矩阵模型,通过评分从两个模型中选择最好的模型来求解图像帧间的相对运动。实验结果表明,与SVO中使用的光流跟踪+单应矩阵估计方法相比,本文改进的单目视觉初始位姿估计方法具有较好的鲁棒性和较小的初始姿态估计误差。针对单目视觉里程计中位姿估计问题,本文在SVO半直接法单目视觉里...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
FAST和ORB特征提取效果对比
一路标点的特征点。第一种方法适用于像机运动较小导致视角变化较小的场合，而第二种方法则适用于像机运动较大导致视角变化大的场合。根据相似性进行特征匹配的方法存在以下三个问题：一、特征点描述子相似性所使用的度量方法；二、特征点匹配成功的判定方法；三、误匹配的处理方式。以 ORB 特征匹配为例，通过计算汉明距离：两个相同长度字符所对应位置不同的个数，来度量两个描述子的相似度。匹配成功的判定方法主要有三种：一、根据相似度阈值进行判定，满足阈值的描述子的汉明距离最小的特征点相对应；二、最近邻匹配，找到与该特征点在另一图像帧上位置最近的特征点，如果这两个特征点的描述子满足相似度阈值的条件下，则这两个特征点具有对应关系；三、相似度最近值与次近值的比率阈值判定法。在 Opencv 中有两种特征点的数据关联方式，分别是暴力匹配以及 FLANN(Fast Library forApproximateNearest Neighbors)匹配。暴力匹配是将两个图像帧中关键点的描述子一一对比，相似度最大的两个描述子即为最优匹配。FLANN 使用快速近似最近邻算法进行搜索匹配，虽然匹配准确率没有暴力匹配的高，但是 FLANN 匹配可以保证一定匹配正确率的情况下，进行快速匹配，可用于实时性要求高的场合。对 ORB特征进行暴力匹配，并对误匹配进行剔除后的匹配效果如图 2-2 所示：
c) 图像帧 3 d) 图像帧 4图 2-3 光流跟踪效果2.3 基于视觉的位姿估计方法对 SLAM 进行建模，可以表示成一个运动方程和观测方程： (2-21)第一个方程为运动方程，对于视觉 SLAM 来说， 是 时刻的像机位姿，一般由 3 个位置变量 ①和 3 个姿态角变量 ①组成，可以使用变换矩阵或李代数表示它。第二个方程为观测方程，在视觉 SLAM 中，则是具体的针孔模型的投影函数。针孔模型是像机将真实世界中的三维路标点投影到图像二维平面上，真实世界中的三维路标点通过成像模型投影为图像序列中的特征，在匹配特征后，就可以通过特征点的关联关系估计像机的运动；也可以通过直接法求解，即直接使用图像像素点的光度信息，求解像机的位姿。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述[J]. 刘浩敏,章国锋,鲍虎军. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(06)
[2]单目视觉同步定位与地图创建方法综述[J]. 顾照鹏,刘宏. 智能系统学报. 2015(04)
[3]无人机在电力线路巡视中的应用[J]. 汤明文,戴礼豪,林朝辉,王芳东,宋福根. 中国电力. 2013(03)
[4]一种移动机器人SLAM中的多假设数据关联方法[J]. 陈白帆,蔡自兴,邹智荣. 中南大学学报(自然科学版). 2012(02)
[5]基于单目视觉的SLAM算法研究[J]. 温丰,柴晓杰,朱智平,董小明,邹伟,原魁. 系统科学与数学. 2010(06)
硕士论文
[1]基于Kinect的视觉同步定位与建图研究[D]. 徐冬云.哈尔滨工业大学 2016
[2]基于g2o的SLAM后端优化算法研究[D]. 张彦珍.西安电子科技大学 2014
本文编号：3297704
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
FAST和ORB特征提取效果对比
一路标点的特征点。第一种方法适用于像机运动较小导致视角变化较小的场合，而第二种方法则适用于像机运动较大导致视角变化大的场合。根据相似性进行特征匹配的方法存在以下三个问题：一、特征点描述子相似性所使用的度量方法；二、特征点匹配成功的判定方法；三、误匹配的处理方式。以 ORB 特征匹配为例，通过计算汉明距离：两个相同长度字符所对应位置不同的个数，来度量两个描述子的相似度。匹配成功的判定方法主要有三种：一、根据相似度阈值进行判定，满足阈值的描述子的汉明距离最小的特征点相对应；二、最近邻匹配，找到与该特征点在另一图像帧上位置最近的特征点，如果这两个特征点的描述子满足相似度阈值的条件下，则这两个特征点具有对应关系；三、相似度最近值与次近值的比率阈值判定法。在 Opencv 中有两种特征点的数据关联方式，分别是暴力匹配以及 FLANN(Fast Library forApproximateNearest Neighbors)匹配。暴力匹配是将两个图像帧中关键点的描述子一一对比，相似度最大的两个描述子即为最优匹配。FLANN 使用快速近似最近邻算法进行搜索匹配，虽然匹配准确率没有暴力匹配的高，但是 FLANN 匹配可以保证一定匹配正确率的情况下，进行快速匹配，可用于实时性要求高的场合。对 ORB特征进行暴力匹配，并对误匹配进行剔除后的匹配效果如图 2-2 所示：
c) 图像帧 3 d) 图像帧 4图 2-3 光流跟踪效果2.3 基于视觉的位姿估计方法对 SLAM 进行建模，可以表示成一个运动方程和观测方程： (2-21)第一个方程为运动方程，对于视觉 SLAM 来说， 是 时刻的像机位姿，一般由 3 个位置变量 ①和 3 个姿态角变量 ①组成，可以使用变换矩阵或李代数表示它。第二个方程为观测方程，在视觉 SLAM 中，则是具体的针孔模型的投影函数。针孔模型是像机将真实世界中的三维路标点投影到图像二维平面上，真实世界中的三维路标点通过成像模型投影为图像序列中的特征，在匹配特征后，就可以通过特征点的关联关系估计像机的运动；也可以通过直接法求解，即直接使用图像像素点的光度信息，求解像机的位姿。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述[J]. 刘浩敏,章国锋,鲍虎军. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(06)
[2]单目视觉同步定位与地图创建方法综述[J]. 顾照鹏,刘宏. 智能系统学报. 2015(04)
[3]无人机在电力线路巡视中的应用[J]. 汤明文,戴礼豪,林朝辉,王芳东,宋福根. 中国电力. 2013(03)
[4]一种移动机器人SLAM中的多假设数据关联方法[J]. 陈白帆,蔡自兴,邹智荣. 中南大学学报(自然科学版). 2012(02)
[5]基于单目视觉的SLAM算法研究[J]. 温丰,柴晓杰,朱智平,董小明,邹伟,原魁. 系统科学与数学. 2010(06)
硕士论文
[1]基于Kinect的视觉同步定位与建图研究[D]. 徐冬云.哈尔滨工业大学 2016
[2]基于g2o的SLAM后端优化算法研究[D]. 张彦珍.西安电子科技大学 2014
本文编号：3297704
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