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基于多视觉传感器分布式信息融合的遮挡情况下目标位姿估计方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2024-08-07 09:05:08
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2024-08-07 09:05:08
一种基于多视觉传感器分布式信息融合的遮挡情况下目标位姿估计方法，判断所有视觉传感器局部子系统中是否出现严重遮挡情况，若出现则放弃对该局部子系统进行计算，并等待剩余子系统融合结束，反之，则判断是否出现部分遮挡情况，若没有，利用无迹卡尔曼滤波器求出局部子系统的状态信息，进而筛选出基础状态量；若出现遮挡，利用得到的基础状态量和先验知识估计出现部分遮挡的子系统中缺失的特征点像素坐标，然后再利用无迹卡尔曼滤波器得到相应局部子系统的状态信息；利用分布式融合方法得到最终的融合结果，最后将出现严重遮挡局部子系统初始化。本发明能够在出现遮挡的情况下有效地跟踪运动刚体的位姿，具有很强的鲁棒性和有效性。
为了克服刚体位姿估计过程中因遮挡导致的位姿估计失效问题，本发明设计了基于多视觉传感器分布式信息融合的位姿估计方法，实现了特征信息在被遮挡情况下的刚体位姿准确估计。
基于多视觉传感器分布式信息融合的遮挡情况下目标位姿估计方法具有广泛的应用前景，以下是一些具体的应用领域：
自动驾驶：在自动驾驶中，车辆需要准确感知周围环境，包括其他车辆、行人等目标的位姿。然而，由于车辆、建筑物等物体的遮挡，目标的部分信息可能会丢失。该方法可以帮助车辆在遮挡情况下有效地跟踪目标的位姿，提高自动驾驶的安全性和可靠性。
机器人导航：机器人在复杂环境中移动时，也需要对周围的物体进行位姿估计，以避免碰撞并完成各种任务。遮挡问题可能会影响机器人对环境的理解，而这种方法能提升其在有遮挡环境中的导航能力。
智能监控系统：用于监控特定区域，及时发现异常情况。即使存在遮挡，也能准确估计目标的位姿，更好地跟踪和分析目标的行为。
工业自动化：在工业生产线上，对物体的位姿进行精确估计对于自动化操作至关重要。例如，在机器人抓取和放置物体的过程中，遮挡可能会导致位姿估计不准确，而该方法可以提高位姿估计的精度和稳定性。
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：可以更准确地跟踪现实世界中物体的位姿，从而实现更真实的虚拟与现实融合效果。
航空航天领域：对于卫星、飞行器等的位姿估计和跟踪具有重要意义，有助于提高飞行控制的精度和可靠性。
物流和仓储：在货物搬运、仓库管理等方面，帮助机器人或自动化设备更好地识别和处理被遮挡的货物或障碍物。
总之，该方法在许多需要对目标进行位姿估计且存在遮挡情况的领域都有很大的应用潜力，能够提高系统的鲁棒性和有效性，为各种应用提供更准确和可靠的信息。随着技术的不断发展，其应用范围可能还会进一步扩大。
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本发明的有益效果表现在：能够在出现遮挡的情况下有效地跟踪运动刚体的位姿，保证了系统的鲁棒性和精确性。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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