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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院

摘要：本发明提供一种基于行人运动特征优化的视觉惯性定位方法，属于视觉惯性定位技术领域，包括：步骤1、利用行人头部穿戴的视觉惯性传感器中的惯性传感器单元进行姿态解算，获得行人的三维姿态信息；步骤2、基于行人的三维姿态信息，进行视觉惯性里程计的局部优化；步骤3、基于行人的三维姿态信息中的航向信息，进行视觉惯性里程计的全局优化。本发明可实现行人在室内场景下的长时间可靠定位，无需借助外界的基站或信源设备，是一种低成本、无辐射、误差不随时间累积的定位方法，能够实现行人在室内场景下长时间的米级精度定位。

主权项：1.一种基于行人运动特征优化的视觉惯性定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、利用行人头部穿戴的视觉惯性传感器中的惯性传感器单元进行姿态解算，获得行人的三维姿态信息和行人的航向信息；步骤2、基于行人的三维姿态信息，进行视觉惯性里程计的局部优化，包括：步骤2.1在视觉惯性里程计的前端通过光流法对特征点进行跟踪，在视觉惯性里程计的后端通过滑动窗口的方式对关键帧的信息进行局部优化，其中滑动窗口中的优化参数包括3D点的逆深度信息、相机到惯性传感器单元的外参值、关键帧对应的相机坐标系到世界坐标系的位移、相机坐标系在世界坐标系的速度、关键帧对应的相机坐标系到世界坐标系的旋转姿态、加速度计的零偏值和陀螺仪的零偏值；根据所述优化参数设计优化目标函数，计算原始滑动窗口的非线性优化项；步骤2.2将行人头部穿戴的视觉惯性传感器中的惯性传感器单元解算得到的三维姿态信息与当前滑动窗口的非线性优化项进行组合，构建对应的残差约束项，并在损失函数中对上述残差约束项进行统一的优化；构建的残差约束项如下所示： ；式中，为视觉惯性里程计解算得到的姿态信息与三维姿态信息在滑动窗口内构建的残差约束项；为世界坐标系下的三维姿态信息的估计值，为滑动窗口内视觉惯性里程计计算得到的三维姿态信息；为相机坐标系到载体坐标系下的旋转矩阵的估计值；为载体系转换到世界坐标系下的矩阵，其为以下形式： ； ；其中，为视觉惯性里程计初始化得到的坐标系与行人坐标系之间的偏航角；为该偏航角计算的旋转矩阵；步骤3、基于行人的航向信息，进行视觉惯性里程计的全局优化，包括：采取回环检测的方式对视觉惯性里程计解算得到的位姿信息进行全局优化；在视觉惯性里程计中利用BRIEF描述子的DboW2词袋进行回环检测，通过BRIEF描述子对特征点进行描述，之后计算当前帧与DboW2词袋的相似度的分数，并和关键帧数据库中的数据进行对比，当满足阈值条件后，则提取对应的候选帧参与四自由度的非线性优化；当检测到当前帧与关键帧数据库中的第v帧之间存在闭环时，开启快速重定位，利用第v帧的相对位姿和相关的特征点作为视觉约束项对当前帧进行优化，但不固定第v帧的相对位姿，利用滑动窗口优化第v帧的相对位姿的估计结果，从而计算出当前帧与第v帧的相对位姿之间的相对关系；在完成快速重定位之后进行四自由度的图优化；在图优化中提供两种边，一种边是序列边，一种是闭环边；序列边指通过视觉惯性里程计计算得到的两帧之间的相对位姿，如下所示： ；式中和为第帧在世界坐标系下位置的估计值，为第帧中外参矩阵的估计值，为第帧在相机坐标系下位置差的估计值；和为第帧航向的估计值；为第帧之间航向差的估计值；闭环边是指检测到闭环的两帧，当滑动窗口内滑出的帧与关键帧数据库中的帧为闭环帧时，则对关键帧数据库的所有帧进行闭环优化，仅优化位置x，y，z和航向角这四个自由度；在当前帧与关键帧数据库中的匹配帧中均包含三维姿态信息以及视觉惯性里程计解算得到的位姿信息的情况下，构建对应的残差信息并参与非线性优化，具体如下所示： ；其中，为外参中的旋转矩阵，和分别为第帧的俯仰角和横滚角，为第帧之间的位置残差量； ；式中，和为通过视觉惯性里程计计算的两帧之间的相对位姿，和分别为第帧在世界坐标系下的位置信息；和分别为第帧的航向信息；和为第帧之间的位置残差和航向残差；为俯仰角，为横滚角；通过引入行人的航向信息，构建新的观测约束，该观测约束的具体残差形式表示为以下公式： ； ；式中与为第帧解算得到的行人的航向信息；和分别代表行人的航向信息与视觉惯性里程计构建的位置残差与航向残差；获得的整体优化残差函数如下所示： ；其中，为整体优化残差函数。

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