[发明专利]一种单目视觉合作靶标以及位姿测算方法

说明书

本发明公开了一种单目视觉合作靶标以及位姿测算方法，靶标包括靶板和识别图形，识别图形包括内、外两层矩形框以及四个位于外层矩形框内的圆环，四个圆环的圆心点一一对应与内层矩形的四个角点重合；靶板位姿测算方法包括以下步骤：步骤1、获取靶标的图像；步骤2、对靶标图像进行预处理；步骤3、提取识别图形的特征点信息并进行编码；步骤4、基于编码后的特征点信息进行求解得到靶标位姿求解结果。本发明靶标具有结构简单、制作成本小、特征点易提取的优点，由此构建的位姿测算系统可用于曲型场景中的位姿测算。

技术领域

本发明涉及单目相机位姿测算领域，具体是一种单目视觉合作靶标以及位姿测算方法。

背景技术

使用单目相机进行位姿测算通常使用PNP算法，PNP算法是求解3D-2D点的对应方法，它描述了当知道待测物N个3D空间点以及其位置时，如何估计待测物的位姿，但由于单目相机通常无法获取物体的深度信息(只能获得x，y轴信息)，因此需要设计一款与之配套的合作靶标。目前大多数的合作靶标结构复杂，制作成本大，不利于特征点的提取，同时大多数的靶标对提取的特征点无法进行准确编码，无法实现3D-2D点的准确对应。并且受制于单目相机视角固定，视场有限，且由于光线是直线传播，因此无法对特点的曲型场景进行测量。

发明内容

本发明提供了一种单目视觉合作靶标以及位姿测算方法，以解决现有技术单目相机用标靶存在的特征点难以提取编码、单目相机无法对曲型场景进行测量的问题。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

单目视觉合作靶标，包括靶板和设于靶板的识别图形，所述识别图形包括内、外两层矩形框，内、外层矩形框的中心重合且对角线一一对应重合，识别图形还包括四个位于外层矩形框内的圆环，四个圆环的外圆直径相同、内圆直径不同，四个圆环的圆心点一一对应与内层矩形的四个角点重合，以各个圆环的圆心点作为识别图形的特征点。

进一步的，四个圆环外圆、内圆之间局域面积在顺时针或逆时针方向按从小到大顺序变化。

一种位姿测算方法，包括以下步骤：

步骤1、获取靶标的图像；

步骤2、对靶标的图像进行预处理；

步骤3、在步骤2预处理后的靶标的图像中，建立靶标的世界坐标系，并提取所述识别图形的特征点信息，然后对特征点信息进行编码；

步骤4、通过PNP算法基于步骤3得到的编码后的特征点信息进行求解，得到靶标位姿求解结果。

进一步的步骤2中，对靶标图像的预处理依次包括滤波降噪处理、二值化处理、形态学处理、边缘检测处理、轮廓查找处理，通过预处理得到靶标中识别图形的矩形特征、圆特征、线段特征。

进一步的步骤3中，以识别图形中外层矩形的两相邻框边分别作为x轴、y轴，以x轴、y轴交点作为原点，以垂直于识别图形方向作为z向，由此建立靶标的世界坐标系。

进一步的步骤3中，根据每个圆环内、外圆之间局域面积，对每个圆环的圆心点进行编码，由此使四个圆环的圆心点具有不同编码。

进一步的步骤4中，通过PNP算法求解得到靶标位姿求解结果后，再采用RANSAC算法对所述靶标位姿求解结果进行迭代筛选，得到靶标位姿最优解。

本发明涉及的单目视觉合作靶标具有结构简单、制作成本小的优点，其识别图形经过相应的图像处理可实现特征点的易提取，提取精度高，并可简单的对提取的特征点进行编码，实现位姿测算，可用于曲型场景中的位姿测算。

本发明利用图像处理技术对靶标的识别图形进行相应处理，获得其特征点的信息，并通过编码实现3D-2D点的准确匹配，从而实现对复杂场景下的任意位置处相对于原始位置的位姿测算，所需器材简单，运算速度快。

附图说明