【摘 要】
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基于相机的位姿估计是计算机视觉中的一个经典问题,由于在刚体定位方面具有重要的应用价值,至今仍受到国内外研究人员的关注与研究,在航空航天,视觉伺服,机器人导航等各个领
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基于相机的位姿估计是计算机视觉中的一个经典问题,由于在刚体定位方面具有重要的应用价值,至今仍受到国内外研究人员的关注与研究,在航空航天,视觉伺服,机器人导航等各个领域都有广泛的应用。本文主要研究了基于卡尔曼滤波的刚体位姿估计方法,旨在提高视觉位姿估计系统的精度及鲁棒性,实现运动刚体位姿的准确跟踪。本文的主要工作和成果如下:1.介绍了相机的成像模型和位姿表示方法,分析了坐标系之间的转换关系,提出了提取路标的图像处理方法,搭建了刚体位姿估计系统的实验平台,同时设计了基于此实验平台的位姿估计系统上位机软件。2.针对单相机位姿估计系统,采用非线性卡尔曼滤波器,包括自适应扩展卡尔曼滤波器(Adaptive Extended Kalman Filter,AEKF)和无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF),提出了基于非线性卡尔曼滤波器的位姿估计方法,通过多个仿真和实验表明,所提出的方法与目前主流的方法相比,具有更高的精度。3.对于多相机位姿估计系统,以无迹卡尔曼滤波器作为局部滤波器,提出了两种分布式融合估计方法,即矩阵加权分布式融合方法和CI融合方法,并通过仿真和实验研究,验证了所提出的融合估计方法的有效性。4.针对位姿估计过程中可能出现的遮挡情况,提出了改进的分布式融合估计方法,保证了在遮挡情况下能获得满意的估计精度,最后通过实验验证了所提出的改进方法的有效性。最后,对全文进行了总结,并对进一步的研究提出一些展望。
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