[发明专利]无标记动作捕捉与IMU结合的头部位姿定位方法及装置

说明书

本发明涉及定位定向技术领域，具体涉及一种无标记动作捕捉与IMU结合的头部位姿定位方法及装置。创新地引入无标记动作捕捉系统，通过外部场景相机获取人体头部姿态的信息，替代VINS‑Fusion系统的回环检测算法，可以实现无需头部摄像机的位姿定位算法，并去除VINS‑Fusion系统中随时间产生的累积误差，提高位姿精度，可以实现在室内没有GPS信号辅助的情况下，获取到头部的位置信息并对IMU的状态进行约束优化，使得最终的位置误差在5cm级，姿态误差在5°级，由于ESKF(误差状态卡尔曼滤波)的计算量小，速度快，可以实时进行解算，符合在线运行需求，减少设备功耗，延长设备续航时间。

技术领域

本发明涉及定位定向技术领域，具体涉及一种无标记动作捕捉与IMU结合的头部位姿定位方法及装置。

背景技术

当前常见的室内定位技术主要有ZIGBEE蜂窝定位、蓝牙定位、RFID射频室内定位以及高精度UWB超宽带定位，但是上述室内定位技术中除了UWB定位技术以外其余的定位精度都在米级以上，不符合高精度室内定位的需求。虽然UWB定位技术精度可以达到5cm级别，但是其只能获取三自由度的位置信息而不能得到头部的姿态信息，如偏航角、俯仰角、滚转角。

除此之外运用SLAM技术的VINS-Fusion系统同样在室内定位占有一席之地，但VINS-Fusion依赖于头部的摄像头的光流追踪获取旋转矩阵对IMU(惯性测量单元)模块进行约束，其误差会随时间累积，需要通过后续的回环检测模块校正误差。而回环检测需要识别出同样的场景，若没有同样场景的约束，则位置姿态误差随时间增大。同时因为VINS-Fusion系统中的回环检测算法也有准确率(算法提取的所有回环中确实是真实回环的概率)与召回率(在所有真实回环中被检测出来的概率)不高的问题，使得路径检测无法满足要求，影响位置与姿态校正精度。同时因为头部搭载摄像机，且需要进行大量复杂运算，使得续航时间大幅缩短，无法满足长时间应用的需求。

发明内容

针对上述现有技术的缺陷，本申请提出了一种无标记动作捕捉与IMU(惯性测量单元)结合的头部位姿定位方法及装置，旨在通过外部场景相机获取人体头部姿态的信息，替代VINS-Fusion系统的回环检测算法，可以实现无需头部摄像机的位姿定位算法，并去除VINS-Fusion系统中随时间产生的累积误差，提高位姿精度，同时因为场景相机固定在室内接通电源，头戴显示器上无需安装摄像头拍摄图像，减少头戴显示器功耗，大幅提升整个系统的续航时间。

为实现上述目的，本发明采用的具体技术方案为：一种无标记动作捕捉与IMU结合的头部位姿定位方法，包括：

获取人体头部的IMU数据与人体图像；

基于获取的人体图像进行人体姿态估计，计算得到人体头部三维坐标；

对所述头部三维坐标与人体头部的IMU数据进行融合，生成头部位姿信息。

进一步地，所述计算得到人体头部三维坐标包括：

通过多个场景相机获取多幅人体图像，任意选择一个场景相机作为零号相机，建立零号相机坐标系；在人体头部上选择若干个特征点，将多幅人体图像中同一个人的同一个特征点进行匹配，并通过多帧迭代三角化法获得零号相机坐标系下的人体头部三维坐标；

每两幅图像之间的匹配方法为：

找到两幅图像中相匹配的特征点在各自相机坐标系下的坐标p₁和p₂，两幅图像对应的两个场景相机之间的相对位姿T，相机内参矩阵K，求特征点对应的三维点坐标P，其齐次坐标为两个图像视图的投影矩阵P₁、P₂分别为：

P₁＝K·[I_3×3 0_3×1]，

P2＝K·[R3×3 t′3×1]，