[发明专利]无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法

权利要求书

1.一种无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在运动目标的观测场地四周部署若干观测相机，对各个观测相机进行标定，获取各观测端相机的内参以及畸变参数；

2)观测运动目标，记录下运动目标在各个观测端相机视野中的移动轨迹以及移动轨迹开始时间；

3)根据移动轨迹开始时间裁剪各个移动轨迹数据，确保各个移动轨迹数据的起始时间保持一致；认定无法同时被多个观测相机观测到的移动轨迹点为无效观测点，移除无效观测点；

4)对每个观测相机观测到的移动轨迹进行样条函数拟合，以全部的移动轨迹点为输入，拟合出一个以时间t为自变量、以移动轨迹点为输出的曲线函数；选定任意一个观测相机为参考，使所有其他观测相机与参考相机两两进行时间同步参数标定以及运动参数标定；

5)通过时间同步参数，对于参考相机获得的运动轨迹上任意一点，寻找其在另一个观测相机获得的运动轨迹上的对应点，计算当前点在参考相机坐标系下的深度，确定该点的三维坐标；在参考相机的运动轨迹上选取选取若干点或遍历所有点，获得的三维轨迹称为初始三维轨迹，与参考观测相机一起求解出初始三维轨迹的观测相机称为初始观测对；对初始三维轨迹进行样条拟合计算，产生一个以时间为自变量的三维轨迹曲线样条函数，获得任意时间的三维轨迹内插结果；其他观测相机通过时间同步参数，找到自己记录的运动轨迹与参考观测相机的运动轨迹之间的对应关系，使用多点透视算法计算出其他观测相机相对于参考端相机的运动参数，使用这个运动参数与时间同步参数进行三角测量计算，得到更多的三维轨迹点，新的三维轨迹点与之前的三维轨迹点放在一起进行样条曲线拟合，得到更优的运动目标轨迹；

6)用三维轨迹点的重投影误差为目标函数，构造一个以各观测相机的运动参数、时间同步参数、三维轨迹点位置为目标优化变量的优化问题，以步骤5)的求解结果为优化变量的初始值，使用高斯牛顿法进行求解，得到优化之后的三维目标运动轨迹、各观测相机时间同步参数、以及各观测端相机运动参数。

2.根据权利要求1所述的无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法，其特征在于，所述的步骤2)中观测相机在运动目标离开视野之后打包运动目标的移动轨迹数据，以及移动轨迹数据的记录开始时间，一起发送给计算端设备。

3.根据权利要求1所述的无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法，其特征在于，所述的步骤4)使用来自于第k号观测相机的移动轨迹点拟合得到的样条曲线函数为s_k(t)，使用来自于第g号观测相机的移动轨迹点拟合得到的样条曲线函数为s_g(t)，在第k号观测相机的时间轴上第i时刻观测到的轨迹点表示为s_k(t_i)，第g号观测端的时间轴上的第j时刻观测到的轨迹点表示为s_k(t_j)；i时刻与j时刻由两个时间同步参数关联，j＝β+ρi，其中参数β表示第k号观测相机时间轴与第g号观测相机时间轴起始时间的差异，参数ρ表示第k号观测相机与第g号观测相机时间轴的观测帧率的比值，通过相机对极几何约束构建两个相机上的观测结果关联为s_k(i)Fs_g(β+ρi)＝0，其中F是需要求解的相机之间的基础矩阵；形成优化问题

其中N代表选取N个不同的时刻，距离d(x,l)表示二维点x到二维直线l的最短距离；求解优化问题，得到基础矩阵F以及时间同步参数β和ρ；随后对基础矩阵F进行奇异值分解求出第k号观测相机与第g号观测相机的运动参数，包括相对旋转矩阵R以及相对平移向量t。