[发明专利]一种相机外参标定方法、装置

权利要求书

1.一种相机外参的标定方法，其特征在于，

获取至少包括视觉信标图像帧的视觉信标检测数据、和至少一个图像帧采集时刻机器人本体的里程计测量数据；

基于所述里程计测量数据，获得图像帧机器人本体全局位姿初始化结果；

获取相机外参位姿初始化结果；

基于所述视觉信标检测数据，获取视觉信标全局位姿初始化结果；

对基于里程计测量数据获取的图像帧里程计约束残差、和基于所述视觉信标检测数据获取的图像帧中视觉信标的特征点在其图像帧上重投影约束残差，进行以所述图像帧机器人本体全局位姿为状态变量、相机外参位姿为状态变量、和所述视觉信标全局位姿为状态变量的联合优化，获得相机外参优化结果；

其中，所述图像帧机器人本体全局位姿的初始值为图像帧机器人本体全局位姿初始化结果，所述相机外参位姿的初始值为所述相机外参位姿初始化结果，所述视觉信标全局位姿的初始值为所述各个视觉信标全局位姿初始化结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于视觉信标检测数据，获取视觉信标全局位姿初始化结果之后，进一步包括，

获取图像帧中视觉信标的局部位置测量约束残差，

对所述图像帧的里程计约束残差、以及所述局部位置测量约束残差，进行以所述图像帧机器人本体全局位姿为状态变量、所述相机外参位姿为状态变量、及以视觉信标全局位置为状态变量的联合优化，获得图像帧机器人本体全局位姿的初步优化结果、相机外参位姿的初步优化结果、和视觉信标全局位置的初步优化结果；其中，所述视觉信标全局位置的初始值为所述视觉信标全局位姿初始化结果所包括的视觉信标全局位置初始化结果；

将所述图像帧机器人本体全局位姿的初步优化结果作为所述图像帧机器人本体全局位姿初始化结果；

将所述相机外参位姿的初步优化结果作为所述相机外参位姿初始化结果；

所述基于所述视觉信标检测数据，获取视觉信标全局位姿初始化结果，包括，

基于视觉信标首次被观测的图像帧相机初始位姿、及视觉信标检测数据，获取视觉信标全局姿态初始化结果；

将所述视觉信标全局位置的初步优化结果、以及视觉信标全局姿态初始化结果作为所述视觉信标全局位姿初始化结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，进行以所述图像帧机器人本体全局位姿为状态变量、所述相机外参位姿为状态变量、及以视觉信标全局位置为状态变量的联合优化，包括：

构建融合所述里程计约束残差和所述视觉信标的局部位置测量约束残差的第一目标函数，通过以各个所述各个图像帧机器人本体全局位姿初始化结果、相机外参位姿初始化结果、和各个所述信标全局位置初始化结果为迭代初始值的迭代，获取使得所述第一目标函数为最小值时的各个图像帧机器人本体全局位姿的初步优化结果、相机外参位姿初步优化结果、和各个视觉信标全局位置的初步优化结果。

4.如权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所进行以所述图像帧机器人本体全局位姿为状态变量、相机外参位姿为状态变量、和所述视觉信标全局位姿为状态变量的联合优化，包括：

构建融合所述里程计约束残差和所述重投影约束残差的第二目标函数，通过以各个所述图像帧机器人本体全局位姿初始化结果、相机外参位姿初始化结果、和各个所述视觉信标全局位姿初始化结果为迭代初始值的迭代，获取使得所述第二目标函数为最小值时的相机外参位姿优化结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述里程计测量数据获取的所有图像帧的里程计约束残差，包括：

对任一所述图像帧，

基于所述里程计测量数据，获取所述图像帧与其相邻图像帧之间的机器人本体相对位姿、和所述图像帧与其相邻图像帧之间的里程计相对位姿；

由所述机器人本体相对位姿和里程计相对位姿的差异，计算所述图像帧的里程计约束残差，

累计各个所述图像帧的里程计约束残差，得到所有所述图像帧的里程计约束残差。