[发明专利]一种基于车载双相机系统的运动目标位置与速度估计方法

权利要求书

1.一种基于车载双相机系统的运动目标位置与速度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)确定运动目标的多个特征点，车载双相机系统中的第一、第二相机在同一时刻对运动目标进行拍摄，分别获得第一、第二运动目标图像并分别记为第一、第二参考帧图像，并将拍摄时刻记为参考时刻，根据第一、第二参考帧图像中的多个特征点计算两个相机之间的尺度化平移向量和其中一个特征点在两个相机的参考时刻坐标系下的景深之比以及在第一相机的参考时刻坐标系下运动目标上各个特征点所在平面π的单位法向量；

2)根据两个相机之间的尺度化平移向量以及当前特征点在两个相机的参考时刻坐标系下的景深之比以及在第一相机的参考时刻坐标系下运动目标上各个特征点所在平面π的单位法向量计算当前特征点在两个相机的参考时刻坐标系下对应的景深；

3)根据当前特征点在任一相机的参考时刻坐标系下的景深，将选择的相机作为基准相机，确定当前特征点在车辆坐标系下的三维坐标；

4)在步骤1)的时刻后，基准相机再拍摄运动目标，获得实时运动目标图像，根据基准相机的参考帧图像和实时运动目标图像中的当前特征点计算实时尺度化平移向量和对应的景深比例和单位法向量，根据实时尺度化平移向量和对应的景深比例计算运动目标的实时位置；

5)根据运动目标的实时位置构造2.5D视觉特征，再根据2.5D视觉特征构造基于鲁棒误差积分的非线性观测器，利用基于鲁棒误差积分的非线性观测器对2.5D视觉特征的导数进行求解，获得2.5D视觉特征的导数的估计值，进而求解获得运动目标的实时速度。

2.根据权利要求1所述的一种基于车载双相机系统的运动目标位置与速度估计方法，其特征在于，所述步骤1)具体为：

首先确定运动目标的多个特征点，将第一、第二参考帧图像中的各个特征点进行匹配，获得对应特征点匹配对；接着基于多个特征点匹配对的坐标信息，利用单应性约束关系进行单应矩阵的计算，获得单应矩阵，再通过对单应矩阵的分解，获得两个相机分别在拍摄第一、第二参考帧图像时的位姿之间的相对平移向量t′_2，1和其中一个特征点在两个相机的参考时刻坐标系下的景深之比以及在第一相机的参考时刻坐标系下运动目标上特征点所在平面π的单位法向量，根据相对平移向量计算两个相机之间的尺度化平移向量，计算公式如下：

其中，表示两个相机之间的尺度化平移向量，d′₁表示参考时刻下第一相机的光心位置与运动目标上的各个特征点所在平面π之间的距离。

3.根据权利要求1所述的一种基于车载双相机系统的运动目标位置与速度估计方法，其特征在于，所述步骤2)中当前特征点在两个相机的参考时刻坐标系下对应的景深的计算公式如下：

其中，z′₁(t)表示当前特征点在第一相机的参考时刻坐标系下的景深，表示两个相机之间的尺度化平移向量，R_v，2表示车辆坐标系下第二相机的旋转矩阵，t_v，1表示车辆坐标系下第一相机的平移向量，t_v，2表示车辆坐标系下第二相机的平移向量，n′₁表示在第一相机的参考时刻坐标系下运动目标上特征点所在平面π的单位法向量，m′₁表示当前特征点在第一相机参考帧图像中的归一化欧几里得坐标，z′₂(t)表示当前特征点在第二相机的参考时刻坐标系下的景深，T表示对矩阵或向量的转置，α′表示当前特征点在两个相机的参考时刻坐标系下的景深之比。