[发明专利]一种基于二次投影的双目视觉里程计算方法

权利要求书

1.一种基于二次投影的双目视觉里程计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采用KITTI数据集，对其中的图像进行特征点提取，并记录特征点的寿命；

步骤2：采用环形匹配方法进行连续两帧图像间特征点匹配；

步骤3：利用RANSAC算法对步骤2的匹配进行误匹配消除，进而在当前帧中根据三角测量确定3D空间点P；

其中I表示图像，i表示当前帧的编号，l,r分别表示当前帧的左右图像；

步骤4：采用PnP和RANSAC算法，将步骤3得到的3D空间点P投影到下一帧图像计算最小化重投影误差，进而可以得到最优的投影点集

步骤5：采用二次投影方法求取更精确的位姿状态，根据步骤4得到的投影点在下一帧图像中运用三角测量重新确定3D空间点Q，将Q投影到当前帧重新计算最小化重投影误差，进而可以得到两帧图像之间的旋转矩阵R和平移向量t。

2.根据权利要求1所述的一种基于二次投影的双目视觉里程计算方法，其特征在于，步骤1中所述的特征点提取具体包括如下步骤：

步骤1.1：采用ORB算法的OrientFAST算子提取特征点，并记录特征点的寿命，当前后两帧中该特征点所处位置的距离小于1个像素时，寿命加1；

步骤1.2：采取网格法，将图像分成10n×10n的网格，对每个网格点内的特征点，按寿命大小进行排序，每个网格只保留前n个特征点；

步骤1.3：计算每个特征点的BRIEF描述子，但当该特征点的寿命大于1时，使用该特征点首次出现时的BRIEF描述子。

3.根据权利要求2所述的一种基于二次投影的双目视觉里程计算方法，其特征在于，步骤1.2中所述网格法具体是将图像分成50×50的网格，对每个网格点内的特征点，按寿命大小进行排序，每个网格只保留前5个特征点。

4.根据权利要求3所述的一种基于二次投影的双目视觉里程计算方法，其特征在于，步骤2中所述的特征点匹配具体包括如下步骤：

步骤2.1：利用极线约束，对当前帧和下一帧图像的特征点进行左右图像匹配，得到左右匹配点对

步骤2.2：利用直接法和最近邻方法，求取最小汉明距离，对当前帧和下一帧图像的特征点进行前后帧间匹配，得到匹配点对

步骤2.3：当步骤2.1和步骤2.2得到的匹配点能够形成完整的环形时，即视为正确匹配。

5.根据权利要求4所述的一种基于二次投影的双目视觉里程计算方法，其特征在于，步骤3中所述的误匹配的消除和确定3D空间点具体包括以下步骤：

步骤3.1：对步骤2.3得到的匹配点对应用RANSAC算法，消除误匹配，得到环形匹配点集：

步骤3.2：对步骤3.1得到的点集C进一步挑选出C中寿命大于3且处于图像中间40×40网格内的匹配点，形成新的点集C'；

步骤3.3：在匹配点集C'中，选取当前帧的n对左右匹配点采用三角测量法计算得到n个空间3D点P_k,k＝1,2,3…n。

6.根据权利要求5所述的一种基于二次投影的双目视觉里程计算方法，其特征在于，所述步骤4具体包括如下步骤：

根据步骤3.3得到的空间3D点集P_k＝[X_k,Y_k,Z_k]^T，将其投影到下一帧图像中，得到图像中的投影点集与投影点集与空间3D点集P_k的对应关系；

计算图像中投影点集与匹配点集的重投影误差：

其中，P_i,j表示由当前帧图像中特征点确定的与下一帧图像之间的3D空间点；为图像中的匹配点集，d＝(l,r),k＝1,2,3…n；

求解使重投影误差最小时的R、t，再根据所述投影点集与空间3D点集P_k的对应关系计算R、t最优时候的投影点集