场景中平面物姿态鲁棒估计.pdf

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1、自动化DOh10．3969／j．issn．1009-9492．2012．11．008场景中平面物姿态鲁棒估计姬靖(广东工业大学信息工程学院，广东广州510006)摘要：针对场景中平面物姿态估计问题，提出了一种鲁棒的估计方法，首先将问题转化成一个最小化问题，然后搜索极大值，采用迭代算法将极大值估计屏蔽获得次大值，然后将两者进行比较，较大的那个即为最优估计，结果表明该方法可以提高姿态估计的鲁棒性。关键词：姿态估计；姿态跳变；平面物体中图分类号：TP242．62文献标识码：A文章编号：1009—9492(2012)11—0030一o4R

2、obustPoseEstimationofPlanarObjectinScenesjIJing(SchoolofInformationEngineering，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China)Abstract：Inthispaper，arobustestimationmethodispresentedfortheposeestimationproblemofplanarobjectsinthescene．First，theproblemistransform

3、edintoaminimizationproblem．Thenwesearchforthegreatestvalueanduseaniterativealgorithmtoshieldtheestimatedgreatestvalueandgetthesecondlargevalue．Thetwovaluesarecomparedtochoosethebestfortheoptimalestimationsolution．Theresultsshowthatthismethodcanimprovetherobustnessofpo

4、seestimation．Keywords：poseestimation；posejitter；planarobject0引言反。因此实际的AR系统中可能会出现错误的姿态姿态估计问题的应用非常广泛，比如计算机注册结果，这是人们所不希望看到的结果，它严视觉、机器人、增强现实(AR)等领域，它的主重影响了增强现实系统的实际应用和性能。要目的是在给定摄像机内参数和一组空问点和图1姿态估计问题像像点的对应关系后确定摄像机的位置和朝向，设P=[p0r，i=1⋯为n个共面的模型参一般这种基于特征点的任务需要实时处理的图像考点在物体坐标系中的坐

5、标，q表示参考点在摄特征数量是成百上千的，所以需要高效的算法。像机坐标系中的坐标，像点=(u，，1)T为空间参在增强现实的应用中，虽然基于平面标记的考点P在归一化像平面上的投影。在理想小孔成AR系统的开发比较成熟，可以进行实时的三维跟像模型下，，q和摄像机中心是共线的，也就是踪和注册，但是在实际的应用过程中还是会有一定说g在V上的正交投影应该等于q自身，可以用的问题存在，比如姿态跳变问题和虚拟物视觉上的下面的方程表示：￡不稳定现象，所以有必要对这些问题进行研究和⋯1p+=v,(Rp+=(p+￡)(1)改进。这里详细分析了应用中存在

6、的姿态跳变和视ViVi觉抖动问题，并给出了一种鲁棒的估计方法。此时物体空间坐标系的误差函数呵以写为：在运行增强现实开发工具ARToolKit中的应用Eos，=∑II(I—)+t)ll=程序时，发现在实际的运行过程中出现了错误的(2)注册结果，图1所示为实际运行的视频图像。此，一)(却+f)Il时虚拟物的姿态发生了跳变，与正确的姿态解相收稿日期：2012—07—25自动化图2=45。，t=7，无噪声时的误差变化图3O／=45。，t=7，无噪声，误差函数的倒数出现在一4O。左右，此时进行大量的重复实验，大。百分之五十的正确率对于增强现

7、实系统来说结果都收敛到45。处，所以不存在姿态跳变问是不能容忍的，因此需要改进，但是实际中不可题。避免地存在噪声等因素的干扰，需要尽可能提高这里为了方便起见，取误差函数的倒数便于注册结果的正确率。观察，如图3所示误差倒数的最大值即为姿态通过上面的实验和分析可以知道，迭代的姿解，此时只有一个局部极大值。加入噪声来看误态估计算法得到的解有可能是局部极值，而非全差的变化，如图4所示，此时一40。左右会出现另局最小值，因此利用迭代方法得到的解还需要进外一个次最大值。增大物体中心与光心的距离，一步的处理才能保证最终得到的结果是正确的次最大值

8、会越来越接近正确的姿态解所对应的误解。一般于平面标记物来说，误差函数的局部最差，即使噪声很小的情况下，也可能会出现错误小值一般主要有两个，局部最小值可能有一个或的姿态解，如图5所示，此时姿态跳变问题产者有两个，当有一个时，此最小值即为正确解，生，而