[发明专利]单目视觉和惯性传感器融合的远距离测距系统及方法

说明书

本公开提供一种单目视觉和惯性传感器融合的远距离测距系统及方法，所述系统包括：单目视觉SLAM模块，包括单目相机，用于采集视觉图像数据；IMU模块，用于获得IMU模块的IMU位姿数据；以及尺度估计模块，将所述视觉图像数据和IMU位姿数据进行融合，实现尺度估计和定位建图，获得具备真实尺度的地图信息，完成待测目标的距离测距。所述测距方法包括：步骤S1：通过单目相机采集视觉图像数据，并进行视觉定位和重投影构建地图；步骤S2：在步骤S1所构建的地图中标注出待测距的目标物体；步骤S3：对所构建的地图构建的地图进行尺度估计；以及步骤S4：根据尺度估计结果，对构建的地图进行尺度缩放，从而获得具备真实尺度的地图信息，获得待测目标距离数据。

技术领域

本公开涉及同步定位与建图、测绘测控技术领域，尤其涉及一种单目视觉和惯性传感器融合的远距离测距系统及方法。

背景技术

测距技术传统上是利用传感器主动的发射物理信息到目标物体之后反射回来，利用发射和接受的时间差或者相位差来进行距离测量。随着科学技术的不断发展，目前已经涌现了激光测距、微波雷达测距、超声波测距和红外测距等基本原理类似的技术，这些技术具有应用广泛、测量精度高等优点，此外，各种测距技术还具有自身的物理属性优势，比如红外测距具备红外线的传播不扩散、折射率小等优点。这些测距技术都是利用自身发射模块发出物理信息，进而发射到待测物体反射回来被接受模块接受，之后通过获得的时间差或者相位差等根据距离公式实现精准测距。这类测距技术虽然精准稳定，但是都需要有特定的传感器设备，通常而言这些设备价格昂贵而且不便携带，难以在现有的大众化设备中进行普及。

同步定位与建图技术(Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM)，是设备在未知环境和未知位置下，根据搭载的特定传感器的输入信息，增量式地构建全局一致性的环境地图的同时进行位置定位的间题。视觉SLAM(Visual SLAM)是使用单目相机、双目相机、GB-D相机等视觉传感器构建的SLAM系统。视觉SLAM与人眼类似，通过主动或者被动接受环境光的方式实现对周围环境的信息感知，同时基于多视图几何原理对图像中的特征点进行三维空间还原，从而构建一个与真实环境一致的三维地图。单目视觉SLAM具有成本低、体积小、实时性较高、可获取的信息丰富可靠等优点，在最近十年间取得了飞速的发展。但是因为单目相机在多视图几何投影理论上从三维空间投影到二维像素成像平面，损失了一个维度的信息，从而缺失了3D点的深度信息，从而最终构建出一致性地图不具有尺度信息。因此，单目解决方案中都没有绝对尺度，都无法获得所建地图的绝对尺度信息。这一缺陷限制了单目在现实场景下机器人的应用，也限制了定位和建图的应用。

单目视觉惯性系统(monocular visual inertial system，monocular VINS)是指结合了视觉和惯性测量单元IMU(Inertial Measurement Unit，简称IMU)实现定位、建图和导航的系统技术。依据IMU自身的惯性物理量可以还原出真实的轨迹，因此，可以通过低成本惯性测量单元辅助单目视觉系统解决尺度问题。目前低成本的移动设备上基本都配备了单目相机和IMU。基于单目视觉的SLAM系统可以解决测量和定位的问题，IMU可以解决单目视觉的尺度估计问题，这两种设备的结合满足了测距系统的基本物理要求，但目前缺少完善的技术方案将视觉信息和惯性信息进行快速有效的融合，从而难以实现基于低成本硬件的远距离测距。

公开内容

(一)要解决的技术问题

基于上述问题，本公开提供了一种单目视觉和惯性传感器融合的远距离测距系统及方法，以缓解现有技术中缺少完善的技术方案将视觉信息和惯性信息进行快速有效的融合，难以实现基于低成本硬件的远距离测距等技术问题。

(二)技术方案