1. 基于 FAST 角点和 BEBLID 描述子的前端设计
1.1 FAST 角点提取
FAST(Features from Accelerated Segment Test)角点检测算法是一种基于灰度值的角点检测方法,具有计算速度快、检测精度高的特点。FAST 算法通过比较像素点与其周围像素的灰度值差异来判断是否为角点。

步骤:
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对于每个像素点 p,计算其灰度值 I(p)。
-
检查 p 周围的 16 个像素点中,至少有 N 个像素的灰度值比 I(p) 亮或暗 ϵ 以上。
-
如果满足条件,则 p 被认为是角点。
代码实现:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;
vector<KeyPoint> fastCornerDetection(const Mat& img, double threshold) {
vector<KeyPoint> keypoints;
Ptr<FAST> fast = FAST::create();
fast->setThreshold(threshold);
fast->detect(img, keypoints);
return keypoints;
}
1.2 BEBLID 描述子
BEBLID(Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor)是一种高效的二进制描述子,通过提升学习获取,具有计算效率高、匹配精度高的特点。

步骤:
-
对每个检测到的角点,计算其 BEBLID 描述子。
-
使用暴力匹配或 FLANN 算法进行特征匹配。
代码实现:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;
vector<DMatch> matchFeatures(const Mat& descriptors1, const Mat& descriptors2) {
BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
return matches;
}
2. 基于改进 RANSAC 的外点剔除算法
2.1 传统 RANSAC 算法
RANSAC(Random Sample Consensus)算法是一种从包含错误值的数据中估计模型参数的算法,通过随机采样和模型验证来剔除外点。
步骤:
-
随机采样 8 对特征点,计算基础矩阵 F。
-
计算所有特征点的重投影误差,内点比例高的模型被认为是正确的。
-
重复采样和验证,直到达到最大迭代次数或内点比例超过阈值。
2.2 改进 RANSAC 算法
改进的 RANSAC 算法通过带优先级的样本点采集策略和并行化计算,提高外点剔除的效率和准确性。
步骤:
-
使用目标检测算法检测动态目标,获取目标包围框。
-
对特征点进行哈希表管理,优先采集动态目标区域外的特征点。
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并行化计算多个基础矩阵,选择最优解。
代码实现:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <random>
using namespace cv;
using namespace std;
vector<DMatch> ransacFilterMatches(const vector<KeyPoint>& keypoints1, const vector<KeyPoint>& keypoints2, const vector<DMatch>& matches, int iterations, double threshold) {
vector<DMatch> inliers;
Mat F, mask;
vector<Point2f> pts1, pts2;
for (auto& match : matches) {
pts1.push_back(keypoints1[match.queryIdx].pt);
pts2.push_back(keypoints2[match.trainIdx].pt);
}
F = findFundamentalMat(pts1, pts2, FM_RANSAC, threshold, 0.99, mask);
for (int i = 0; i < mask.rows; ++i) {
if (mask.at<uchar>(i) == 1) {
inliers.push_back(matches[i]);
}
}
return inliers;
}
3. 基于视觉惯性融合的局部位姿估计方案
3.1 局部位姿估计状态定义
定义无人机的状态变量,包括位置、速度、姿态、相机到IMU的变换矩阵以及传感器的bias。
状态变量:
-
Rwb:IMU坐标系到世界坐标系的旋转矩阵。
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pw:IMU坐标系在世界坐标系下的位置。
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vw:IMU坐标系在世界坐标系下的速度。
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Tbc:相机坐标系到IMU坐标系的变换矩阵。
-
ba 和 bg:加速度计和陀螺仪的bias。

3.2 视觉惯性因子与优化目标函数
结合视觉和惯性传感器数据,构建优化目标函数,通过非线性最小二乘法进行优化。
步骤:
-
计算视觉重投影误差。
-
计算IMU预积分残差。
-
构建优化目标函数,最小化误差。
代码实现:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <Eigen/Dense>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace Eigen;
struct State {
Matrix3d R_wb;
Vector3d p_w;
Vector3d v_w;
Matrix4d T_bc;
Vector3d b_a;
Vector3d b_g;
};
void optimizeState(State& state, const vector<KeyPoint>& keypoints, const vector<Vector3d>& landmarks, const vector<Vector3d>& imuData, double dt) {
// 初始化优化变量
MatrixXd J(landmarks.size() * 2 + imuData.size() * 3, 12);
VectorXd residuals(landmarks.size() * 2 + imuData.size() * 3);
// 计算视觉重投影误差
int idx = 0;
for (size_t i = 0; i < landmarks.size(); ++i) {
Vector3d point = state.R_wb * landmarks[i] + state.p_w;
Vector2d proj = state.K * (point / point[2]);
Vector2d error = proj - Vector2d(keypoints[i].pt.x, keypoints[i].pt.y);
residuals.segment<2>(idx) = error;
idx += 2;
}
// 计算IMU预积分残差
for (size_t i = 0; i < imuData.size(); ++i) {
Vector3d accel = imuData[i].head<3>();
Vector3d gyro = imuData[i].tail<3>();
Vector3d delta_p = state.v_w * dt + 0.5 * accel * dt * dt;
Vector3d residual = delta_p - (state.v_w + accel * dt);
residuals.segment<3>(idx) = residual;
idx += 3;
}
// 构建雅可比矩阵和残差向量
// 使用高斯牛顿法进行优化
MatrixXd H = J.transpose() * J;
VectorXd g = J.transpose() * residuals;
VectorXd dx = H.ldlt().solve(-g);
// 更新状态
state.p_w += dx.head<3>();
state.v_w += dx.segment<3>(3);
state.b_a += dx.segment<3>(6);
state.b_g += dx.segment<3>(9);
}
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