[发明专利]弱纹理物体姿态跟踪方法、系统及装置

权利要求书

1.一种弱纹理物体姿态跟踪方法，其特征在于，包括：

对输入的当前帧图像进行姿态的预测，得到预测的物体姿态，具体包括：输入当前帧图像；如果当前帧是初始帧，则对系统默认姿态进行调整作为预测的物体姿态旋转矩阵R₀＝R_adjust，平移向量t₀＝t_adjust；或者，如果当前帧不是初始帧，则使用上一帧的姿态作为预测的物体姿态旋转矩阵R₀＝R_prev，平移向量t₀＝t_prev；

根据预测的物体姿态获取物体轮廓形状数据，具体包括：根据预测的物体姿态进行物体3D模型的投影渲染，并提取投影轮廓；对轮廓信息进行采样，进行轮廓局部颜色信息的统计，获取物体轮廓形状数据；

根据物体轮廓形状数据，在当前实景图像上进行轮廓形状特征的查找匹配；

根据匹配信息进行姿态解算；

所述默认姿态由默认的旋转矩阵和平移向量表示，记为R_init，t_init，其值根据以下条件优化计算得到：

s.t.Proj(Ori(M)；R，t)＝Ori(I)

其中，M表示物体3D模型；I表示图像；Ori(M)表示物体3D模型的中心；Ori(I)表示图像的中心；Proj(；R，t)表示按照姿态(R，t)进行投影；Area()表示计算区域面积；

调整默认姿态按照一定的步长(ΔR，Δt)进行：

ΔR＝exp(δrx，δry，δrz)^T，Δt＝(δtx，δty，δtz)^T

其中，ΔR是预设的旋转步长，Δt是预设的平移步长；δtx，δty，δtz为单位平移的步长；δrx，δry，δrz为单位旋转向量的步长；exp()为SO(3)群下的指数映射函数，将旋转量转化为旋转矩阵；

调整后的姿态根据SE(3)群的计算准则为：

R_adjust＝ΔR*R_init，t_adjust＝ΔR*t_init+Δt

则预测的物体姿态(R₀，t₀)为R₀＝R_adjust，t₀＝t_adjust。

2.根据权利要求1所述的弱纹理物体姿态跟踪方法，其特征在于，所述提取投影轮廓，具体包括：

渲染二值化的前景图，对所述前景图进行2D轮廓的提取。

3.根据权利要求1所述的弱纹理物体姿态跟踪方法，其特征在于，所述对轮廓信息进行采样，具体包括：

设定自适应的采样步长，采用非均匀的采样方式对轮廓信息进行采样；

自适应的采样步长计算方式：

λ_i＝λ₀*Weigh(θ)，θ＝Angle(P_i-1)；

其中，λ₀为基础步长；θ表示以上一个采样点P_i-1为中心，在轮廓线两侧所形成的夹角Angle(P_i-1)；Weigh(θ)表示对该夹角的加权系数；

根据自适应采样步长进行轮廓信息采样得到的轮廓点为{P_i(u，v；x，y，z)|i＝[1，N]}，其中，轮廓点P_i既包含了在物体3D模型中的3D点位置(x，y，z)，同时也包含在投影图像上的2D位置(u，v)。