基于多直线对应和加权最小二乘的位姿估计

摘要：

为了求解复杂环境下目标的位姿,提出了基于多直线对应的加权最小二乘位姿估计算法.首先对模型直线进行等间隔采样,并沿采样点投影法线方向搜索图像点对应;然后利用图像点对应局部和全局特性对样本点进行加权;最后通过优化法向距离实现目标位姿的优化求解.为了解决模型-图像对应错误引起的优化失败问题,算法在模型-图像点匹配阶段为每个采样点保留多个图像点对应,通过随机Hough变换(RHT)算法将图像点对应约束在直线上,并为每条模型直线保留多图像直线对应.在对样本点进行加权时,综合考虑了样本点自身的属性和样本点同周围点的关系,有效提高了算法对纹理,背景,噪声等的鲁棒性.实验结果表明:提出的方法能够实现复杂环境下目标位姿的优化求解,其在x方向、y方向和z方向的角度估计误差分别优于0.4,0.3和0.1°;在垂直光轴方向和沿光轴方向的相对位置误差则分别优于0.03％和0.1％.相比单假设方法,提出的方法能够更有效地克服复杂背景干扰,实现特殊视图目标位姿的稳定估计.

关键词：机器视觉、位姿估计、三维跟踪、多假设、迭代加权最小二乘

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.4;TP242.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家973重点基础研究发展计划资助项目2013CB733100;国家自然科学基金资助项目11332012

在线出版日期：2015-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1722-1731