發(fā)布時(shí)間：2017-10-08 04:08

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【摘要】：基于點(diǎn)對(duì)應(yīng)的相機(jī)姿態(tài)估計(jì)算法缺少科學(xué)的性能評(píng)價(jià)方法,增加了工程應(yīng)用中算法選擇的難度.針對(duì)該問題,提出了在特定代價(jià)函數(shù)下的相機(jī)姿態(tài)估計(jì)算法性能評(píng)價(jià)方法,主要包括3個(gè)性能評(píng)價(jià)參數(shù):精度、效率和存在區(qū)域最優(yōu)解成功率.其中,區(qū)域最優(yōu)解不同于局部最優(yōu)解,若給定區(qū)域?yàn)榇鷥r(jià)函數(shù)定義域,則區(qū)域最優(yōu)解等價(jià)于全局最優(yōu)解.著重闡述了存在區(qū)域最優(yōu)解的判斷方法,以角度殘差為基礎(chǔ)建立代價(jià)函數(shù),利用姿態(tài)矩陣計(jì)算代價(jià)函數(shù)的Hessian矩陣下界,若Hessian矩陣下界半正定,則代價(jià)函數(shù)在以該姿態(tài)矩陣為中心、大小由像點(diǎn)噪聲模型確定的鄰域內(nèi)為凸函數(shù),即存在區(qū)域最優(yōu)解.借助仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)9種經(jīng)典相機(jī)姿態(tài)估計(jì)算法進(jìn)行了性能評(píng)價(jià).結(jié)果表明,RPnP+LHM算法的綜合性能最優(yōu).
【作者單位】： 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)航天科學(xué)與工程學(xué)院;圖像測(cè)量與視覺導(dǎo)航湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)器視覺 相機(jī)姿態(tài)估計(jì) 性能評(píng)價(jià) 區(qū)域最優(yōu)解 Hessian矩陣下界
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11272347;11072263)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0515002-11引言相機(jī)的姿態(tài)估計(jì)問題是透視n點(diǎn)定位(PNP)問題中的一類特殊情況,具體可描述為:在相機(jī)內(nèi)參數(shù)和像差系數(shù)已知的條件下,拍攝1幅包含N個(gè)空間點(diǎn)的圖像,已知空間點(diǎn)三維坐標(biāo),通過圖像分析得到各目標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)坐標(biāo),計(jì)算空間坐標(biāo)系與相機(jī)坐標(biāo)系之間的相對(duì)姿態(tài)關(guān)系[1]。

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：991874