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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明请求保护一种多焦距立体视觉同时定位与建图实现方法及系统，属于自动驾驶、汽车环境感知和智能座舱技术领域。包括以下步骤：1.安装多焦距立体相机，使用改进的多焦距相机标定方法标定多焦距立体相机的投影矩阵Pl和右相机投影矩阵Pr。2.基于图像金字塔提取图像ORB特征点，并且对短焦距相机图像中与长焦距相机图像视野相同的部分增加ORB特征点提取数量。3.利用多焦距标定参数立体校正ORB特征点，并立体匹配ORB特征点，得到ORB特征点的三维位置，最后求解出自身位姿。本发明不仅能够实现和短焦距标准立体SLAM相同的定位精度，并且实现对远距离场景建图。

主权项：1.一种多焦距立体视觉同时定位与建图实现方法，其特征在于，包括以下步骤：安装多焦距立体相机，使用改进的多焦距相机标定方法标定多焦距立体左相机投影矩阵Pl和右相机投影矩阵Pr，改进的多焦距相机标定方法主要改进在于修改了多焦距立体左相机投影矩阵Pl和右相机投影矩阵Pr；基于图像金字塔提取多焦距立体相机图像ORB特征点，并且对短焦距相机图像中与长焦距相机图像视野相同的部分增加ORB特征点提取数量；利用多焦距标定参数立体校正ORB特征点，并立体匹配ORB特征点，得到ORB特征点的三维位置，最后求解出自身位姿；所述使用改进的多焦距相机标定方法标定多焦距立体左相机投影矩阵Pl和右相机投影矩阵Pr，具体包括：步骤2-1.短焦距相机和长焦距相机进行同步拍摄；步骤2-2.根据短焦距相机和长焦距相机安装位置，实现多焦距立体相机之间的标定，并获取各自的内参和外参；多焦距立体相机内部参数包括焦距、光心、畸变，外部参数包括旋转和平移；步骤2-3.根据小孔成像原理建立相机的透视模型，得到世界坐标与图像坐标的转换关系；步骤2-4.进行多焦距立体相机的标定，标定多焦距相机内参和外参，以及投影矩阵Pl和Pr，利用多焦距立体相机的内参和投影矩阵Pl和Pr立体矫正ORB特征点，使用单目相机标定程序标定多焦距立体相机中短焦距相机和长焦距相机的内参Kl，Kr和畸变系数Dl，Dr；步骤2-5.获取投影矩阵Pl和Pr的参数；所述基于图像金字塔提取图像ORB特征点，并且对短焦距相机图像中与长焦距相机图像视野相同的部分增加ORB特征点提取数量，具体包括：步骤5-1.同时采集多焦距立体图像，对图像构建图像金字塔，确定图像金字塔下采样的缩放因子s；步骤5-2.选择短焦距和长焦距图像金字塔中具有相同图像信息大小的图层提取ORB特征点；步骤5-3.获取需要提取特征点的对应层所需要提取的ORB特征点数量；步骤5-4.使用归一化互相关算法确定在短焦距相机图像中与长焦距相机图像相同的部分区域，称为ROI区域；步骤5-5.对短焦距相机图像金字塔某层的ROI区域内使用四叉树算法增加提取ORB特征点的数量，减少ROI区域外ORB特征点提取的数量；步骤5-6.对多焦距立体图像的图像金字塔的提取层中都使用步骤5-5提取ORB特征点；所述利用多焦距标定参数立体校正ORB特征点，并立体匹配ORB特征点，得到ORB特征点的三维位置，最后求解出自身位姿，具体步骤为：步骤6-1.读取改进的多焦距相机标定的参数矩阵，立体校正提取的ORB特征点，得到无畸变和多焦距图像共面的ORB特征点；步骤6-2.对多焦距相机图像立体校正的ORB特征点按行分类，选择位于相邻几行的特征点；步骤6-3.对短焦距相机图像ROI内的ORB特征点与长焦距相机图像的ORB特征点按行匹配，并且只在长焦距相机图像相邻几行内的候选ORB特征点内匹配；步骤6-4.从匹配长焦距相机图像相邻几行内的候选ORB特征点内选择汉明距离最小的ORB特征匹配点为短焦距相机图像中该ORB特征点的匹配点；步骤6-5.当成功匹配到ORB特征点，并根据短焦距和长焦距相机图像金字塔相同图像信息层数差异筛选剔除误匹配的ORB特征点；步骤6-6.使用滑块匹配和亚像素匹配筛选剔除误匹配的ORB特征点；步骤6-7.完成多焦距相机图像ORB特征点立体匹配后，计算成功匹配点三维位置[x,y,z]；步骤6-8.得到所有成功匹配点的位置，对前后图像三维点匹配，计算得到自身姿态变化；步骤6-9.最后使用非线性优化算法优化自身位姿，完成多焦距立体视觉SLAM。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种多焦距立体视觉同时定位与建图实现方法及系统