[发明专利]基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法

说明书

本发明提出了一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法，即利用IMU的方向估计信息，引导视觉方向估计中匹配点对的采样过程和误匹配点的移除过程。包括基于增益自适应互补滤波器的IMU方向估计、基于尺度旋转不变的特征检测以及基于视觉IMU融合的方向估计三个步骤。本发明方法采用增益自适应互补滤波器，能够在初始迭代过程中剔除明显的误匹配点对，提高了方向估计的准确性；将IMU的姿态估计信息作为初值引入到视觉方向估计中，通过迭代移除误匹配点对，加快了方向估计的进程，有效避免了采用随机初始值带来的运算量大的问题。本发明方法适用性广、鲁棒性好、准确率高，可广泛应用在人体康复训练的动作捕捉过程中。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术以及数据处理和信息融合技术，具体是一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法。

背景技术

人体动作捕捉系统获得的高分辨率和大容量的数据可以被用来研究疾病的起因，并有助于疾病的预防和治疗，广泛应用于生物医疗领域，例如，临床的步态分析、门诊病人的身体复原、腿部关节复原、老年人活动监测和评估以及视觉障碍人群的恢复。随着MEMS传感器的成本越来越低、体积越来越小，出现了加速计、陀螺计和磁力计集成的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)。现有的人体动作捕捉系统就是通过在人体各个部位固定数量不等的IMU来实现的。考虑到传感器模块的配置以及人体的限制，人体的姿势数据可以通过信号融合来获得。IMU优势在于不依赖于某个特定的基础条件，也不受视线的限制；然而，1)方向估测容易受本地磁场的影响，而地球磁场却容易受到周围电子产品或者是铁制材料的影响；2)位置和方向测量是根据集成的双惯性传感器获得的，该方法在长时间的对人体进行跟踪的时候会产生低频漂移以及错误积累的问题，无法对人体动作进行准确的定量评估。上述两个缺点使得IMU不利于其在医疗领域的推广应用。

为了克服IMU的局限性，有学者提出了利用可穿戴的摄像机对IMU的漂移进行补偿的视觉IMU方向估计方法，通过采集摄像机对周围环境的观测图像序列，得到基于视觉的方向估计值，再通过卡尔曼滤波的方法与IMU进行融合，从而实现更为准确的方向估计。然而这一补偿方法在图像处理过程中存在相邻帧特征点匹配耗时和误匹配的问题，大大制约了运算速度和计算精度。

发明内容

针对现有IMU方向估计方法存在精度低和长时间误差累积的问题，以及基于视觉的方向估计方法存在匹配耗时和误匹配的问题，本发明提出了一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法，充分利用IMU的方向估计信息，引导视觉方向估计中匹配点对的采样过程和误匹配点的移除过程，保证了视觉IMU方向估计的精度，提高了视觉IMU方向估计的运算速度。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法，包括以下步骤：

步骤1：基于增益自适应互补滤波器的IMU方向估计；

步骤2：基于尺度旋转不变的特征检测方法，检测与匹配特征点检测与匹配；

步骤3：基于视觉IMU融合的方向估计。

所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1：计算陀螺仪的方向估计；

步骤1.2：计算加速计与磁力计的方向估计；

步骤1.3：基于互补滤波算法的方向估计；

步骤1.4：IMU姿态估计。

所述步骤1.1包括以下步骤：

步骤1.1.1：求解t+Δt时刻描述IMU方向的四元数的变化率