[发明专利]姿势估计方法和装置

权利要求书

1.一种由处理器实现的姿势估计方法，所述方法包括：

跟踪从包括多个图像帧的图像信息中提取的特征点的位置，所述图像信息是从图像传感器接收的；

基于从运动传感器接收的运动信息，预测用于确定电子设备的姿势的估计模型的当前状态变量；

基于从所述图像帧中提取的所述特征点的第一位置与基于所述当前状态变量预测的所述特征点的第二位置之间的残差，确定由于所述估计模型的不确定性引起的噪声；

基于所述当前状态变量、所跟踪的特征点的位置和所述噪声来更新所述当前状态变量；以及

基于所更新的当前状态变量确定所述电子设备的姿势。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述噪声包括：

确定从所述图像帧中的当前图像帧提取的所述特征点的所述第一位置与基于所述当前状态变量预测的所述特征点的所述第二位置之间的残差；以及

基于所述残差确定由于所述估计模型的不确定性引起的所述噪声。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述噪声包括：通过将从所述当前图像帧提取的所述特征点的所述第一位置与基于所述当前状态变量预测的所述特征点的所述第二位置之间的所述残差表示为真实值和误差的总和，来确定所述噪声。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定所述噪声包括：通过使用所述估计模型的调整参数来近似将所述残差表示为所述真实值和所述误差的总和的结果，来确定所述噪声。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，根据基于扩展卡尔曼滤波器的同时定位和映射SLAM技术，使用估计协方差来确定所述估计模型的所述不确定性。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，预测所述当前状态变量包括：基于所述运动信息和与所述图像帧中的先前图像帧相对应的先前状态变量，预测所述先前状态变量的误差协方差和与所述图像帧中的当前图像帧相对应的所述当前状态变量。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，更新所述当前状态变量包括：基于所述当前状态变量、所述先前状态变量的所述误差协方差、所跟踪的所述特征点的位置和所述噪声来更新所述当前状态变量。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，跟踪所述特征点的位置包括：

提取包括在所述图像帧中的当前图像帧中的第二特征点；以及

通过在第一特征点与所述第二特征点之间进行匹配，来跟踪所述第二特征点的位置，其中所述第一特征点是从所述图像帧中的所述当前图像帧之前的先前图像帧中提取的。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述估计模型包括使用基于滤波器的视觉惯性里程计VIO的估计模型。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述电子设备包括以下项之一或两者：

包括智能眼镜的可穿戴设备；以及

包括增强现实AR设备、虚拟现实VR设备和混合现实MR设备中的任意一个或任意两个或更多个的任意组合在内的头戴式设备HMD。

11.一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，当所述指令由一个或多个处理器执行时，将所述一个或多个处理器配置为执行权利要求1所述的方法。