[发明专利]一种基于位姿解耦估计的无监督单目视觉里程计方法

权利要求书

1.一种基于位姿解耦估计的无监督单目视觉里程计方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤S1：准备KITTI数据集并进行预处理；

步骤S2：基于位姿解耦估计公式，设计位姿解耦估计网络；

步骤S3：设计基于位姿解耦估计的无监督单目视觉里程计；

步骤S4：定义基于位姿解耦估计的无监督单目视觉里程计的损失函数；

步骤S5：使用KITTI数据集中的训练集训练基于位姿解耦估计的无监督单目视觉里程计。

2.根据权利要求1所述的一种基于位姿解耦估计的无监督单目视觉里程计方法，其特征在于所述步骤S2具体实现包括：

步骤S2-1：所述的位姿解耦估计公式是将两帧间的相机位姿矩阵分解为解耦平移矩阵和解耦旋转矩阵的级联相乘，从而将相机位姿估计分解为解耦平移矩阵和解耦旋转矩阵的级联估计；具体表述为：

对于相邻两帧图像I_t和I_s，场景点在图像I_t上的投影像素点为g_t，在图像I_s上的投影像素点为g_s，根据相机内参矩阵K、相机位姿矩阵P_t→s、像素点g_t在相机坐标系下的深度值z_t和像素点g_s在相机坐标系下的深度值z_s，像素点g_t和像素点g_s满足刚性运动的投影公式，具体为：

其中P_t→s为相机从第t帧到第s帧的相机位姿矩阵，包含了一个3×3的旋转矩阵R和一个3×1的平移矩阵T；采用四元数表示旋转矩阵R，即旋转矩阵R由一个四元素(q₀,q₁,q₂,q₃)表示，所述四元数表示旋转矩阵为成熟技术；平移矩阵T包含了3个平移量，分别是相机坐标系下x、y、z坐标的平移量T_x、T_y和T_z；根据矩阵乘法，相机位姿矩阵P_t→s可表示为解耦平移矩阵和解耦旋转矩阵的级联相乘，具体为：

其中P_T为4×4的解耦平移矩阵，P_R为4×4的解耦旋转矩阵，E_3×3为3×3的单位矩阵；

将公式(2)代入公式(1)中，有：

根据公式(3)，可进一步将像素点g_t和像素点g_s的投影公式分解为两个投影公式的级联相乘，具体为：

其中公式(4)的第一行为解耦平移矩阵P_T的投影公式，公式(4)的第二行为解耦旋转矩阵P_R的投影公式；公式(4)称为位姿解耦估计公式，将相机位姿矩阵P_t→s估计分解为解耦平移矩阵P_T和解耦旋转矩阵P_R的级联估计；

步骤S2-2：所述的位姿解耦估计网络包含了一个平移估计网络T-Net和一个旋转估计网络R-Net；平移估计网络T-Net实现解耦平移矩阵P_T中三个平移量T_x、T_y和T_z估计，旋转估计网络R-Net实现解耦旋转矩阵P_R中四元素(q₀,q₁,q₂,q₃)估计。