[发明专利]宽基线可见光相机位姿估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种相机位姿估计方法，特别是用于无人机自主着陆地面引导系统中宽基线可见光相机的位姿估计方法。

背景技术

基于视觉的无人机自主着陆导航是近年来迅速发展起来的新型导航技术，与传统的基于惯性的和基于GPS的导航技术相比，具有自成体系、不易受干扰、无时间累积误差、测量精度高等优势。无人机自主着陆地面引导系统特指测量相机安装于地面跑道上的引导系统。该系统建立的一个重要工作是对大场景、宽基线条件下的相机内外参数进行精确标定。

文献“Robust Multi-View Camera Calibration for Wide-Baseline Camera Networks,WACV,2011:321-328”提出了一种针对宽基线多相机系统的标定方法。该方法首先利用仿射不变图像特征将各相机拍摄的图像序列映射至一个统一的坐标系下，然后在映射过的图像中提取尺度不变图像特征，最后利用光束平差法(Bundle Adjustment)对相机参数进行估计。就无人机自主着陆系统而言，基于自然场景的图像特征的方法会受到天气、光照等不可预知环境因素的影响，难以直接应用于室外复杂环境中。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种宽基线可见光相机的位姿估计方法。

技术方案

一种宽基线可见光相机位姿估计方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：采用张氏标定法对各个相机进行内参数标定：使用黑白相间的二维棋盘格作为内参数标定靶标，将相机放置于10-15个不同位姿并拍摄靶标，所得图像作为标定用图像，在标定用图像上执行角点检测，根据单应矩阵H建立角点在标定用图像和棋盘格的对应关系，对单应矩阵H进行分解并利用向量r₁，r₂的单位正交性对相机的内参数矩阵K进行初始估计，然后用非线性优化方法对K进行精确估计并对相机进行标定：

uv1=HXY1=Kr1r2tXY1]]>

其中u，v为角点的像素坐标，X，Y为角点在棋盘格上的空间坐标，r₁，r₂为棋盘格的位置姿态；

步骤2：计算基准点的在世界坐标系中的坐标：选择8个基准点设置在跑道上，其中基准点2指向基准点1的方向为Y轴正方向，并以两基准点的中点定位为无人机的拟定着陆点，即世界坐标系原点，沿跑道方向为X轴，竖直向上为Z轴，坐标系满足右手坐标规则；在基准点位置放置全站仪的棱镜，使用全站仪精确测量8个基准点在全站仪坐标系下的坐标，计算全站仪坐标系与世界坐标系在XoY平面的二维旋转与平移变换，所述的旋转矩阵R：