CN106872990B - 一种三维空间目标精准定位和追踪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种三维空间目标精准定位和追踪方法。本方法仅使用惯性传感器提供的三轴角度信息，不使用位置信息，避免了惯性传感器位置数据测定中累积误差越来越大的缺点；由于只使用一台摄像机，安装和移动方便灵活，而且不增加太多的成本。

Description

一种三维空间目标精准定位和追踪方法
技术领域
本发明涉及三维空间目标定位、位置追踪、目标姿态测定技术领域，尤其涉及虚拟现实应用中的空间定位与追踪、运动捕捉、运动分析、康复医疗中的步态分析和目标姿态测定等方面的一种三维空间目标精准定位和追踪方法。
背景技术
空间目标三维位置和姿态测定常用的技术从原理上说可分为机械式、声学式、电磁式、惯性式、光学式。各种方式优缺点对比如下：
随着技术的发展，目前最常用是惯性式和光学式。本发明在惯性式中引入单台摄像机，利用一台摄像机辅助惯性传感器进行空间移动目标位置的精准测定，有效地解决了惯性式方法中位置数据测定中的积累误差越来越大的缺点。
发明内容
本发明的目的是：在惯性式中引入单台摄像机，利用一台摄像机辅助惯性传感器进行空间移动目标位置的精准测定，有效解决惯性式方法中位置数据测定中的积累误差越来越大的缺点。
本发明提供了一种三维空间目标精准定位和追踪方法，本方法在被测目标上设置两个标识点：第一标识点和第二标识点、惯性传感器、一台摄像机；所述第一标识点和第二标识点之间的距离L已知；所述惯性传感器通过三轴角加速度，获得三轴角度或能够描述三轴角度的四元数。
通过公式：以下计算的前提条件是，将摄像机置于惯性传感器相同的坐标系下；
和
得到第一标识点(4)的坐标(X1，Y1，Z1)和第二标识点(5)的坐标(X2，Y2，Z2)；
上式中，
n＝1或2；A,B,C是由惯性传感器所确定的三轴角度推算出的平面的法相量；∝x，∝y，u0，v0为摄像机内参数，是已知量，满足
优选的，惯性传感器所确定的三轴角度得到的平面的法相量(A,B,C)的过程如下：
平面方程如下AX+BY+CZ+d＝0；
用于描述三轴角度的四元数的表达式为：
q＝q0+i*qx+j*qy+k*qz；
设初始位置时q＝1，对应的平面法矢量为
其四元数表示为r0＝0+i*0+j*0+k*1；
任意位置时p＝p0+i*px+j*py+k*pz，
对应的平面发矢量为
其四元数表示为r＝0+i*A+j*B+k*C；
则r＝pr0p*，
即(A,B,C)可由pr0p*算出；
其中，p*＝p0-i*px-j*py-k*pz为p的共轭。
优选的，所述第一标识点和第二标识点是反光球、反光贴片、特殊的图案或具有一定特征性的图像。
优选的，所述摄像机是彩色摄像机、红外摄像机、深度扫描设备等能够识别目标上的标识点或特征的光学设备或从获得的光学图像上识别标识点的位置的设备。
有益效果：本方法仅使用惯性传感器提供的三轴角度信息，不使用位置信息，避免了惯性传感器位置数据测定中累积误差越来越大的缺点。由于只使用一台摄像机，安装和移动方便灵活，而且不增加太多的成本。
附图说明
图1为本发明实施例提供的三维空间目标精准定位和追踪方法原理图。
图2为本发明实施例中统一坐标系的说明图。
具体实施方式
为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
请参照图1，本方法的系统包括：被测目标1上的2个标识点(第一标识点4和第二标识点5)、惯性传感器2、一台摄像机3。
被测目标1：取一长方体作为被测目标1。
标识点：表面特殊材质，反射红外线的小球。
被测目标表面的2个标识点：固定于长方体表面的两个标识点。实测其距离为L。
惯性传感器2：可以提供自身的三轴旋转角,进而提供四元数，计算出自身平面的法相量。
摄像机3：红外摄像机，可以检测出其图像上两个标识点的平面坐标。
环境要求及准备：
无阳光直射的室内，增加红外线照明作为光源，这样红外线摄像机只能拍摄到标识点反射的红外光线，可以很容易的识别到图像上标识点的位置。
在长方体表面上固定2个标识点，并实测其间距为L。
统一坐标系：
将惯性传感器放置在摄像机正上方，使传感器的坐标系和相机坐标系重合，设置惯性传感器数据归零，则完成惯性传感器和摄像机的坐标系的统一。(见图2，其中3代表相机，2代表传感器)
使用方法：
统一坐标系后，将惯性传感器固定在长方体的表面，则可以根据惯性传感器的数据和红外摄像机捕捉到的标识点坐标利用本发明的计算方法，实时计算出长方体在空间的位置和姿态。完成对被测目标长方体的运动捕捉。
理论分析：
将摄像机置于惯性传感器相同的坐标系下(统一坐标系的方法有很多，这里不详述)
相机机的内参数为
设空间中任一标识点的三维坐标为(X,Y,Z)，此标识点被相机捕捉到后，在摄像机图像上的坐标为(u,v)，S为标识点到相机的距离，则有式
式(1)
展开后得到
即
式(2)
平面方程如下AX+BY+CZ+d＝0，其中(A,B,C)是由目标上的惯性传感器所确定的三轴角度推算出的平面的法相量。
具体过程如下：惯性传感器所确定的三轴角度得到的平面的法相量(A,B,C)的过程如下：
平面方程如下AX+BY+CZ+d＝0；
用于描述三轴角度的四元数的表达式为：
q＝q0+i*qx+j*qy+k*qz；
设初始位置时q＝1，对应的平面法矢量为
其四元数表示为r0＝0+i*0+j*0+k*1；
任意位置时p＝p0+i*px+j*py+k*pz，
对应的平面发矢量为
其四元数表示为r＝0+i*A+j*B+k*C；
则r＝pr0p*，
即(A,B,C)可由pr0p*算出；
其中，p*＝p0-i*px-j*py-k*pz为p的共轭。
与式(2)联立得
式(3)
解方程得
式(4)X＝-dmx,Y＝-dmy,Z＝-dmz
其中
对于目标表面上的两个标识点(X1,Y1,Z1)和(X2,Y2,Z2)
X1＝-dmx1,Y1＝-dmy1,Z1＝-dmz1
X2＝-dmx2,Y2＝-dmy2,Z2＝-dmz2
已知两个标识点的距离为L，则有
即得式(5)
式(5)代入式(4)得
和
得到两个标识点(X1,Y1,Z1)和(X2,Y2,Z2)后，即可分析被测目标1的其他位置点信息。
在虚拟现实应用中，可以把VR眼镜作为实施例中的长方体，这样可以实时测得VR眼镜的位置和姿态，用来控制VR眼镜内现实的内容。
在康复医疗的步态分析中，可以把大腿或小腿作为实施例中的长方体，可以检测出大腿或小腿的运动信息，用来判断疾病及康复情况。
在高尔夫球动作分析中，可以把髋关节作为实施例中的长方体，可以检测髋关节的位移和旋转，用来分析击球动作。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (4)

1.一种三维空间目标精准定位和追踪方法，其特征在于，在被测目标(1)上设置两个标识点：第一标识点(4)和第二标识点(5)、惯性传感器(2)、一台摄像机(3)；所述第一标识点(4)和第二标识点(5)之间的距离L，已知；所述惯性传感器(2)通过三轴角加速度，获得三轴角度或能够描述三轴角度的四元数；
通过公式：以下计算的前提条件是，将摄像机置于惯性传感器相同的坐标系下；
和
得到第一标识点(4)的坐标(X1，Y1，Z1)和第二标识点(5)的坐标(X2，Y2，Z2)；
上式中，
n＝1或2；A,B,C是由惯性传感器所确定的三轴角度得到的平面的法相量，具体的：∝x，∝y，u0，v0为摄像机内参数，是已知量，满足其中，K为相机内参数。
2.根据权利要求1所述的一种三维空间目标精准定位和追踪方法，其特征在于，惯性传感器所确定的三轴角度得到的平面的法相量(A,B,C)的过程如下：
平面方程如下AX+BY+CZ+d＝0；
用于描述三轴角度的四元数的表达式为：
q＝q0+i*qx+j*qy+k*qz；
设初始位置时q＝1，对应的平面法矢量为
其四元数表示为r0＝0+i*0+j*0+k*1；
任意位置时p＝p0+i*px+j*py+k*pz，
对应的平面发矢量为
其四元数表示为r＝0+i*A+j*B+k*C；
则r＝pr0p*，
即(A,B,C)可由pr0p*算出；
其中，p*＝p0-i*px-j*py-k*pz为p的共轭。
3.根据权利要求1所述的一种三维空间目标精准定位和追踪方法，其特征在于，所述第一标识点(4)和第二标识点(5)是反光球、反光贴片或具有一定特征性的图像。
4.根据权利要求1所述的一种三维空间目标精准定位和追踪方法，其特征在于，所述摄像机(3)是彩色摄像机、红外摄像机、深度扫描设备能够识别目标上的标识点或特征的光学设备或从获得的光学图像上识别标识点的位置的设备。
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