[发明专利]一种自设特征图形的视觉二维码室内定位方法

说明书

本发明涉及一种自设特征图形的视觉二维码室内定位方法，属于室内定位技术领域。基于SIFT的特点设置特征图形，并使用经过设置的特征图形构建二维码，在已知位置粘贴二维码，使用摄像头接收二维码并解码，使用比例正交投影迭代变换算法确定摄像头与二维码之间的相对位置关系，二维码中的内容为二维码自身坐标，结合求得的摄像头与二维码之间的相对位置关系得到摄像头的位置，通过控制解方程时迭代误差来控制定位误差。本发明所提出的方法与现有室内定位方法相比，不需要部署基站，只需要贴二维码，免除了部署安装以及基站供电的问题，极大的节约了成本，且能够保证定位精度，有极大的应用潜力。

技术领域

本发明涉及一种自设特征图形的视觉二维码室内定位方法，属于室内定位技术领域。

技术背景

随着室内定位技术的发展，越来越多的定位方案被提出，目前比较成熟的方案有基于LED的可见光定位系统，基于无线信号发射设备的如WiFi、蓝牙、RFID以及UWB的定位系统，基于惯性导航的如IMU,MEMS的室内定位基于图片或视频的计算机视觉定位。然而在现有的LED可见光定位系统中，需要对LED进行调制，因此存在需要对设备进行改造，以及场地布设的弊端。基于WiFi、蓝牙的定位技术都容易出现信号波动大的问题，定位精度不高，且通常需要额外布设新的基站，成本较高。惯性导航存在的缺点是不能随着时间的累积误差而提供长期精确定位，因此惯性导航通常需要跟其他定位方式相结合，难以作为独立的方法使用。

在图像定位领域，目前使用的方法有很多，比如SIFT、SURF、BRISK、ORB等特征点匹配，以及halcon的shape-based match等轮廓匹配算法，轮廓匹配算法使用通过边缘的梯度方向和梯度值计算匹配度，根据设定的旋转步长和缩放系数预先建立各个角度和缩放比例下的模板，是一种穷举方法，十分耗时，而特征点匹配算法中，SIFT算法匹配特征点最多，但是速度最慢，并且错配率比较高，SURF速度在SIFT的基础上有提升，但是对于光照变化明显的场景匹配正确率明显下降，ORB和BRISK速度更快但是提取的特征点数量太少，比较适用于图像变化不大的场景，针对大幅度变化场景或者不连续定位场景定位失败率高。

针对上述定位方案存在的问题，本发明致力于基于尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform，SIFT)方案，减少运算量和错误匹配以及减少了维护量以及系统成本。并使用正交比例正交投影迭代变换算法(Pose from Orthography andscaling with iterations，POSIT)计算位置，通过控制解方程时迭代误差来控制定位误差，从而拟实现低成本且高精度的定位。

发明内容

本发明的目的是为解决现有室内定位系统需要改造硬件、额外部署基站、基站需要额外供电、定位精度不能保证为主的技术缺陷，提出一种自设特征图形的视觉二维码室内定位方法。

本发明的核心思想是：基于SIFT的特点设置特征图形，并使用经过设置的特征图形构建二维码，在已知位置粘贴二维码，使用摄像头接收二维码并解码，使用比例正交投影迭代变换算法确定摄像头与二维码之间的相对位置关系，二维码中的内容为二维码自身坐标，结合求得的摄像头与二维码之间的相对位置关系得到摄像头的位置，通过控制解方程时迭代误差来控制定位误差。

本定位方法涉及到的定义如下：

定义1.图像坐标系：每幅数字图像表示为M*N维度的数组，即M行N列；该图像中的每一个元素即pixel，称为像素，数组中的数值即是图像点的灰度值；在图像中定义直角坐标系，该直角坐标系中每一像素的坐标(u,v)代表该像素在数组中的列数和行数；所以，(u,v)是以像素为单位的图像坐标系的坐标；由于(u,v)只表示像素位于数组中的行数和列数，并没有用物理单位表示出该像素在图像中的位置；所以建立以物理单位，毫米表示的图像坐标系的坐标；图像中任意一个像素(u,v)在直角坐标系和图像坐标系中这两个坐标的关系表达为公式(1)：