位姿参数测量方法、装置、设备及存储介质

本申请涉及计算机视觉，具体而言，涉及一种位姿参数测量方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、根据线性相机成像模型可知，一般情况下，空间圆在相机成像平面上的投影为椭圆，并且空间圆的圆心通过透视投影变换到成像平面上后，其位置并不直接对应椭圆的质心。

2、目前一般的圆形特征中心点定位配合空间位姿解算的算法中，常将空间圆投影椭圆的质心作为空间圆圆心的投影进行空间位姿解算，这给目标和相机之间的相对空间位姿引入了误差。

3、因此，在根据标记特征进行位姿测量时，如何减少误差，提高测量结果的准确度是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种位姿参数测量方法、装置、设备及存储介质，以至少解决相关技术中位姿测量结果准确度低的技术问题。

2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种位姿参数测量方法，包括：

3、获取标记图像，基于edca椭圆检测算法与sqpnp算法求解位姿参数初始值；

4、基于空间圆成像模型建立模型函数；

5、根据所述模型函数以及位姿参数初始值，构建目标函数；

6、基于l-m算法最小化所述目标函数，得到优化后的位姿参数。

7、在一个可选地实施例中，基于edca椭圆检测算法与sqpnp算法求解位姿参数初始值，包括：

8、基于edca椭圆检测算法对标记的投影椭圆特征进行检测并提取椭圆质心，得到检测的投影椭圆质心的像素坐标；

9、获取标记图像的平面特征圆的圆心的目标坐标；

10、将所述检测的投影椭圆质心的像素坐标与平面特征圆的圆心的目标坐标组成3d-2d点对；

11、基于sqpnp算法对所述3d-2d点对进行相对空间位姿解算，得到位姿参数初始值。

12、在一个可选地实施例中，基于空间圆成像模型建立模型函数，包括：

13、基于空间圆成像模型，解析得到包含重投影椭圆质心像素坐标以及位姿参数的方程组；

14、将所述包含重投影椭圆质心像素坐标以及位姿参数的方程组，作为所述模型函数。

15、在一个可选地实施例中，根据所述模型函数以及位姿参数初始值，构建目标函数，包括：

16、根据所述模型函数以及位姿参数初始值，求解得到重投影椭圆质心像素坐标；

17、将所述重投影椭圆质心像素坐标与检测的投影椭圆质心像素坐标的残差平方和作为所述目标函数。

18、在一个可选地实施例中，基于l-m算法最小化所述目标函数，得到优化后的位姿参数，包括：

19、采用所述l-m算法对所述位姿参数进行迭代优化；

20、在迭代次数超过迭代次数的上限；或目标函数值小于预设第一阈值；或参数增量小于预设第二阈值；或梯度下降小于预设第三阈值的情况下；则终止迭代，得到优化后的位姿参数。

21、在一个可选地实施例中，采用所述l-m算法对所述位姿参数进行迭代优化，包括：

22、根据所述重投影椭圆质心像素坐标与所述检测的投影椭圆质心像素坐标组成残差向量；

23、计算当前残差向量的雅可比矩阵；

24、基于所述雅可比矩阵得到位姿参数的增量；

25、计算目标函数实际下降值和预测下降值的比值；

26、在所述比值大于0的情况下，根据所述位姿参数的增量更新位姿参数，在所述比值小于等于0的情况下，不更新所述位姿参数。

27、根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种位姿参数测量装置，包括：

28、初始位姿求解模块，用于获取标记图像，基于edca椭圆检测算法与sqpnp算法求解位姿参数初始值；

29、模型函数建立模块，用于基于空间圆成像模型建立模型函数；

30、目标函数构建模块，用于根据所述模型函数以及位姿参数初始值，构建目标函数；

31、参数优化模块，用于基于l-m算法最小化所述目标函数，得到优化后的位姿参数。

32、在一个可选地实施例中，所述初始位姿求解模块，用于基于edca椭圆检测算法对标记的投影椭圆特征进行检测并提取椭圆质心，得到检测的投影椭圆质心的像素坐标；获取标记图像的平面特征圆的圆心的目标坐标；将所述检测的投影椭圆质心的像素坐标与平面特征圆的圆心的目标坐标组成3d-2d点对；基于sqpnp算法对所述3d-2d点对进行相对空间位姿解算，得到位姿参数初始值。

33、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过上述计算机程序执行上述的位姿参数测量方法。

34、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述位姿参数测量方法。

35、本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

36、本申请实施例提供的技术方案，先采用edca椭圆检测算法与sqpnp算法求解位姿参数初始值，然后构建模型函数以及优化目标函数，基于l-m算法进行迭代优化，得到优化后的位姿参数。本申请在通过sqpnp算法求解位姿参数后，还包括对参数进一步优化，以减小系统误差，提高位姿解算的精度。

技术特征：

1.一种位姿参数测量方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于edca椭圆检测算法与sqpnp算法求解位姿参数初始值，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于空间圆成像模型建立模型函数，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述模型函数以及位姿参数初始值，构建目标函数，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于l-m算法最小化所述目标函数，得到优化后的位姿参数，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用所述l-m算法对所述位姿参数进行迭代优化，包括：

7.一种位姿参数测量装置，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述初始位姿求解模块，用于基于edca椭圆检测算法对标记的投影椭圆特征进行检测并提取椭圆质心，得到检测的投影椭圆质心的像素坐标；获取标记图像的平面特征圆的圆心的目标坐标；将所述检测的投影椭圆质心的像素坐标与平面特征圆的圆心的目标坐标组成3d-2d点对；基于sqpnp算法对所述3d-2d点对进行相对空间位姿解算，得到位姿参数初始值。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至6任一项所述的位姿参数测量方法。

10.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行以实现如权利要求1至6任一项所述的一种位姿参数测量方法。

技术总结本申请公开了一种位姿参数测量方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取标记图像，基于EDCA椭圆检测算法与SQPnP算法求解位姿参数初始值；基于空间圆成像模型建立模型函数；根据所述模型函数以及位姿参数初始值，构建目标函数；基于L‑M算法最小化所述目标函数，得到优化后的位姿参数。根据本申请的方法，在对标记进行位姿测量时，可以减少由于空间圆投影椭圆中心与空间圆中心投影点存在偏差，导致测量准确度低的问题。显著提高了位姿解算的准确度。技术研发人员：王泽鹏,张嘉朔,宫久路,谌德荣受保护的技术使用者：北京理工大学技术研发日：技术公布日：2024/12/2