針對(duì)視覺目標(biāo)位姿估計(jì)系統(tǒng)中常出現(xiàn)的因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)遮擋而造成系統(tǒng)估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確的問題,本文提出了一種利用自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波(AUKF)作為局部濾波器的分布式融合估計(jì)方法.通過引入改進(jìn)的Sage-Husa噪聲估計(jì)器自適應(yīng)過程噪聲.根據(jù)特征點(diǎn)識(shí)別量將遮擋情況分為部分遮擋和嚴(yán)重遮擋,對(duì)部分遮擋子系統(tǒng)根據(jù)先驗(yàn)信息修復(fù)缺失觀測(cè)點(diǎn)后進(jìn)行局部濾波估計(jì),嚴(yán)重遮擋子系統(tǒng)不參與融合,利用當(dāng)前時(shí)刻整體估計(jì)結(jié)果對(duì)其進(jìn)行初始化.通過仿真獲取了區(qū)分遮擋情況的閾值,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法能夠提升系統(tǒng)在遮擋情況下的估計(jì)精度與魯棒性.

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圖14各個(gè)軸累計(jì)誤差

圖13遮擋時(shí)刻各個(gè)軸累計(jì)誤差圖14各個(gè)軸累計(jì)誤差

圖14各個(gè)軸累計(jì)誤差

圖14各個(gè)軸累計(jì)誤差6小結(jié)

圖1特征點(diǎn)在圖像平面的投影示意圖

考慮一類有多個(gè)特征點(diǎn)位于平面上的投影模型,如圖1所示.點(diǎn)O為像素坐標(biāo)系原點(diǎn),位于圖像左上角;U,V兩軸分別穿過原點(diǎn),平行于圖像的水平邊緣與垂直邊緣;點(diǎn)OI為圖像坐標(biāo)系原點(diǎn),位于圖像中心;XIYI兩軸分別平行于U,V兩軸;點(diǎn)Oc為相機(jī)坐標(biāo)系原點(diǎn),位于相機(jī)的光心;Zc軸穿過相機(jī)光心....

圖2相應(yīng)坐標(biāo)系之間轉(zhuǎn)換關(guān)系

相應(yīng)坐標(biāo)系之間轉(zhuǎn)換關(guān)系如圖2所示.步步驟3利用相機(jī)坐標(biāo)系與像素坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,修復(fù)被遮擋的特征點(diǎn),通過下式可求得被修復(fù)的特征點(diǎn)坐標(biāo)(ul,vl):

本文編號(hào)：3934300