视觉与倾角传感器结合的高精度位姿测量方法

"本文提出了一种视觉与倾角传感器组合的相对位姿测量方法，用于解决视觉相对位姿测量问题。通过在相机和被测物体上安装倾角传感器，利用这些传感器提供的角度信息，可以增加PnP问题（透视-n-点）的约束条件，从而提高位姿测量的精度和鲁棒性。这种方法经过仿真实验和实际实验验证，表明其在x和y方向上的平均反投影误差小于0.1像素，满足高精度测量需求。" 在计算机视觉领域，相对位姿测量是关键任务之一，它涉及到确定相机相对于目标物体的位置和姿态。传统的视觉方法通常基于特征匹配和几何重建，例如PnP问题，即从多个视图的二维特征点映射到三维空间中的对应点。然而，这类方法往往受光照变化、遮挡和噪声等因素影响，导致位姿估计的精度受限。 陈洋、林嘉睿等人提出的视觉与倾角传感器组合的方法，创新地引入了倾角传感器作为辅助测量手段。倾角传感器能提供精确的角度信息，即便在相机或物体倾斜时也能提供可靠的姿态数据。这种组合方法增加了系统对PnP问题的约束，使得在没有完整三维点云的情况下，也能更准确地估算出相机与物体的相对位置和姿态。 文章首先阐述了组合位姿测量的基本原理，解释了如何将倾角传感器的数据融合到视觉信息中。然后，通过仿真模拟验证了新方法的有效性，对比现有的PnP算法，展示了其在精度和噪声抑制方面的优势。实验结果显示，即使在只有15个特征点的情况下，该方法在x轴和y轴上的反投影误差极小，远低于0.1像素，这在许多高精度应用中是至关重要的。 关键词涵盖了视觉测量、PnP问题、倾角传感器和位姿测量，表明该研究关注的是结合不同传感器技术提升视觉定位的性能。中图分类号TH74115则将研究归类于精密测量技术和仪器领域，显示其在工程和科研中的实际应用价值。 此论文的发表，不仅为视觉位姿测量提供了一种新的解决方案，还可能推动相关领域的技术进步，如机器人导航、自动化制造、无人机飞行控制等，对需要高精度定位的系统有重要指导意义。