基于智能手机前后摄像头同时工作的视觉定位方法

摘要

本发明公开了一种基于智能手机前后摄像头同时工作的视觉定位方法，包括视觉数据获取及预处理、IMU数据获取及预处理和设备位置姿态估计三个步骤，通过智能手机的前后摄像头获取图像并进行简单预处理，给出可用于位置估计的图像数据；获取智能手机的IMU数据，同步数据刷新周期；融合图像和IMU数据，给出设备的位置和姿态估计。本发明采用智能手机的前后双摄像头避免室内光照变化频繁及单侧强光或弱光对算法的影响。在整个过程中，最终解算出的位置及姿态信息可以实时输出给无人飞行器等用于导航。

主权项

一种基于智能手机前后摄像头同时工作的视觉定位方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）视觉数据获取及预处理：智能手机放置于室内环境，通过智能手机自带的前后摄像头获取视觉图像数据；根据实际应用场景，选定固定的图像获取速率，记为m帧/秒，m取10‑20；对获得图像进行预处理；（2）IMU数据获取及预处理：获得IMU数据，所述IMU数据为智能手机自带的陀螺仪和加速度计数据；根据智能手机传感器的性能，选定固定的传感器数据获取速率，记为n帧/秒；（3）根据步骤1预处理后的视觉数据和步骤2预处理后的IMU数据，进行设备位置和姿态估计，包括以下子步骤：（3.1）当仅有IMU数据，没有图像数据获得时，使用IMU数据扩展其状态和协方差矩阵；（3.2）当图像数据到达时，执行以下操作：（3.2.1）通过特征提取算法获得图像数据的特征点及描述，在单侧的图像帧之间完成特征匹配，利用特征点优化算法减少特征匹配的误差；（3.2.2）根据步骤3.2.1获得的图像特征数据及步骤3.1获得的IMU状态和协方差矩阵及图像数据，使用扩展卡尔曼滤波，获得摄像头的位置和姿态估计；（3.2.3）根据步骤3.2.2获得的摄像头位置和姿态估计以及最新的IMU数据，扩展IMU状态和协方差矩阵；（3.3）若有标记无效的单侧摄像头数据到达，则使用另一侧摄像头当前的位置和姿态估计，结合设备上双摄像头相对位置，重新获得无效侧摄像头初始位置，且抛弃其对应的原所有摄像头姿态数据。