[发明专利]一种用于室内环境的单目视觉/惯性全自主导航方法

权利要求书

1.一种用于室内环境的单目视觉/惯性全自主导航方法，其特征在于：

该方法包括如下步骤：

步骤1：对载体上的摄像机进行内参标定，获得空间特征点从世界坐标系到图像坐标系的投影关系，并对摄像机的畸变进行非线性优化；

步骤2：利用摄像机采集序列图像，基于尺度不变特征提取算法提取摄像机采集到的序列图像前后两帧中的空间特征点信息；

步骤3：根据步骤2获得的空间特征点信息进行图像初始匹配，得到初始匹配结果；依据空间特征点匹配信息量自适应调整步骤2中尺度不变特征提取算法的影响因子，获得至少7对匹配特征点；

步骤4：根据步骤3得到的初始匹配结果，基于两帧图像之间视差产生的对极几何约束，求解基础矩阵，通过对极几何约束剔除错误匹配，保留正确匹配特征点信息；

步骤5：根据步骤1标定获得的摄像机内参，结合步骤4中基础矩阵的求解结果，求解本质矩阵；利用奇异值分解，根据本质矩阵求解摄像机位姿变换的旋转矩阵和位移向量，并对所求旋转矩阵进行解算获得视觉位姿变换信息；

步骤6：利用惯性器件获得载体的惯性导航信息，将该惯性导航信息与步骤5获得的视觉位姿变换信息进行比较，保留视觉位姿变换信息中与惯性器件相近的数据作为正解，同时对摄像机坐标系与载体坐标系之间的安装误差进行修正，并将惯导与视觉导航获得的信息结合得到融合导航信息，同时获得载体本身的平移及转动速度；

步骤7：根据步骤6得到的融合导航信息，结合步骤4中保留的正确匹配特征点信息，利用步骤1中获得的投影关系进行空间特征点3D重构，从而获得准确的环境信息，完成载体在环境中的自主导航。

2.根据权利要求1所述的一种用于室内环境的单目视觉/惯性全自主导航方法，其特征在于：所述步骤3中图像初始匹配的内容为：

利用图像的多尺度不变特性，获得空间特征点位置，并对每个空间特征点生成相应的特征描述向量，根据最近/次近邻规则获得初始匹配结果。

3.根据权利要求1所述的一种用于室内环境的单目视觉/惯性全自主导航方法，其特征在于：所述步骤6中对摄像机坐标系与载体坐标系之间的安装误差进行修正通过下式进行：

xb1yb1zb1=Cbbr11r12r13r21r22r23r31r32r33Cbcxb2yb2zb2+I-Ccbr11r12r13r21r22r23r31r32r33ΔtxΔtyΔtz+txtytz]]>

式中：下标b表示载体坐标系；下标c表示摄像机坐标系；

[x_b1 y_b1 z_b1]^T和[x_b2 y_b2 z_b2]^T分别表示空间某一点在前后两时刻载体坐标系中的坐标位置；r11r12r13r21r22r23r31r32r33]]>为前后两时刻摄像机坐标系的旋转关系矩阵；[t_x t_y t_z]^T表示前后两时刻摄像机坐标系的位移矩阵；[Δt_x Δt_y Δt_z]^T表示载体坐标系到摄像机坐标系的平移向量，即安装误差的平移量；

为摄像机坐标系到载体坐标系的变换矩阵，具体形式为：

Ccb=cosΔγcosΔψ-sinΔγsinΔθsinΔψcosΔγsinΔψ+sinΔγsinΔθcosΔψ-sinΔγcosΔθ-cosΔθsinΔψcosΔθcosΔψsinΔθsinΔγ+cosΔγsinΔθsinΔψsinΔγsinΔψ-cosΔγsinΔθcosΔψcosΔγcosΔθ]]>

其中(Δψ，Δθ，Δγ)为依次绕Z轴、X轴、Y轴方向的安装角误差，且