【CN109920064A】一种基于增强现实技术的模型空间位姿的精确调整方法【专利】

空间目标定位和姿态估计算法改进摘要：空间目标定位和姿态估计在航天飞行器、无人机和卫星等航空航天应用中具有重要意义。

然而，传统的空间目标定位和姿态估计算法在复杂环境中存在一些挑战。

本文将介绍几种改进的算法，旨在提高空间目标定位和姿态估计的精度和鲁棒性。

具体包括多传感器融合、视觉里程计和扩展卡尔曼滤波器等。

1. 引言空间目标定位和姿态估计是航空航天应用中关键的技术之一。

它主要用于确定目标在三维空间中的位置和方向。

准确的空间目标定位和姿态估计对于指导飞行器的运动、完成导航任务和执行姿态控制至关重要。

2. 多传感器融合多传感器融合是一种常用的算法改进方法。

通过同时使用多个传感器采集的数据，可以提高定位和姿态估计的精度和鲁棒性。

常见的传感器包括惯性测量单元（IMU）、全球导航卫星系统（GNSS）和视觉传感器等。

多传感器融合算法主要包括数据融合和信息融合两个方面。

数据融合是指将多个传感器采集的原始数据进行融合，得到综合的位置和姿态估计结果。

信息融合则是在融合的基础上，通过融合优化算法和检测算法，进一步提高定位和姿态估计的精度和可靠性。

3. 视觉里程计视觉里程计是一种基于纯视觉信息的目标定位和姿态估计方法。

它通过利用相机连续拍摄的图像序列，计算相机位置和姿态的变化。

与传统的基于GPS或IMU的定位方法相比，视觉里程计具有更高的精度和鲁棒性，尤其适用于室内、无GPS信号的环境或GPS信号弱的场景。

视觉里程计算法主要包括特征点法和直接法两种。

特征点法通过提取图像中的特征点，如角点或边缘点，通过匹配特征点之间的关系计算相机的运动信息。

直接法则直接利用图像的像素值信息，通过优化像素级的匹配误差计算相机的运动信息。

目前，基于深度学习的视觉里程计算法在提高算法精度和速度方面取得了显著的进展。

4. 扩展卡尔曼滤波器扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种常用的状态估计算法。

它通过递归地执行预测和修正步骤，通过将测量数据和系统模型结合起来，提供对目标位置和姿态的估计。

高精度姿态估计算法在虚拟现实与增强现实中的应用虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）和增强现实（Augmented Reality，简称AR）是近年来快速发展的前沿技术，在各个领域都有广泛的应用，如娱乐、教育、医疗等。

而高精度姿态估计算法在VR和AR中的应用则成为了关键的一环。

首先，姿态估计是指根据物体或人体的图像或传感器数据，通过算法计算出物体或人体在三维空间中的姿态信息，如旋转角度、位移等。

在VR和AR中，准确的姿态估计能够使用户的交互更加自然、真实，并提供更好的沉浸式体验。

在虚拟现实中，高精度的姿态估计算法可以用于头部追踪。

通过追踪用户的头部姿态，虚拟现实系统可以根据用户的头部运动实时调整虚拟场景的呈现，使用户感觉到在真实的三维空间中移动。

这种实时的头部追踪可以通过传感器（如陀螺仪、加速度计）或者摄像头进行。

高精度姿态估计算法可以准确地计算用户的头部旋转角度，从而实现更加自然的沉浸式体验。

在增强现实中，高精度姿态估计算法同样具有重要的应用价值。

增强现实通常通过手机、平板电脑等设备显示虚拟内容，而用户需要将设备对准要增强的目标物体，这就需要准确的姿态估计算法来确定设备的位置和方向。

高精度姿态估计算法可以实时计算设备在三维空间中的旋转和位移，使虚拟内容能够正确地与现实世界对应，提供更加真实的增强现实体验。

除了头部追踪和设备追踪外，高精度姿态估计算法还可以应用于手部追踪、身体姿态估计等方面。

在虚拟现实中，手部追踪可以使用户进行更加自然的手势交互，增强现实中可以实现更加真实的虚实融合效果。

身体姿态估计可以用于模拟人体的运动，例如训练体育运动员、康复过程中的动作训练等。

这些应用都需要高精度的姿态估计算法来准确计算出用户的手部和身体的姿态信息。

为了实现高精度的姿态估计，目前研究中有多种算法被提出。

其中，传统的机器学习算法如支持向量机、随机森林等被广泛应用于姿态估计中。

这些算法通过训练大量的样本数据来建立模型，然后根据实时传感器数据进行预测。

空间目标位姿估计
在航天科技和机器人技术中，空间目标位姿估计是一个关键问题。

它涉及到确定空间中物体的位置和姿态，这在进行精确导航、目标追踪和自主操作等任务时非常重要。

随着科技的发展，我们已经拥有了一系列的技术和方法来解决这个问题。

其中，基于视觉的方法是最常用的方法之一。

通过使用相机或其它视觉传感器，我们可以获取物体的图像，然后利用计算机视觉技术来分析图像，从而确定物体的位置和姿态。

在基于视觉的方法中，常用的算法包括特征匹配、光束平差法、立体视觉等。

这些算法各有优缺点，适用于不同的应用场景。

例如，特征匹配算法适用于目标特征明显且可识别的情况，而光束平差法则适用于处理大量的数据和进行全局优化。

除了基于视觉的方法，我们还可以使用基于激光雷达的方法来确定空间目标位姿。

激光雷达通过向物体发射激光束并测量反射回来的时间来获取物体的距离和角度信息，从而确定物体的位置和姿态。

这种方法精度高、抗干扰能力强，因此在某些场景下优于基于视觉的方法。

总的来说，空间目标位姿估计是当前研究的热点问题之一。

随着传感器技术和计算机视觉技术的不断发展，我们有理由相信未来会有更多的技术和方法被开发出来，以更好地解决这个问题。

专利名称：一种基于多相机协同的无死角的增强现实方法专利类型：发明专利
发明人：潘志庚,罗天任,刘泽豪,张明敏
申请号：CN201910160435.5
申请日：20190304
公开号：CN109920000A
公开日：
20190621
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于多相机协同的无死角的增强现实方法。

本发明包括如下步骤：部署多摄像头阵列，用特定标记MARK顺时针方向依次让两个相机看到，分别计算二维MARK与相机坐标系原点的真实世界空间坐标系下的相对位姿，从而进行两两相机标定关系，并设置一个标签记录这两台相机已经“标定”。

选取一台相机为主相机，其余相机为辅相机，将得到的两两相机之间的相对旋转与平移矩阵求解各辅相机相机坐标系与主相机相机坐标系关系，建立各辅相机世界空间坐标到主相机相机空间坐标的映射关系。

本发明通过相机协同定标三位注册技术，以达到模板怎么旋转都能将虚物三维注册到正确位置。

申请人：杭州师范大学
地址：311121 浙江省杭州市余杭区仓前街道海曙路58号
国籍：CN
代理机构：杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：朱月芬
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