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面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述

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自动化学报 2024年第7期50卷 1284-1304页

作者：马宁曹云峰南京航空航天大学航天学院南京211106

自主着陆技术是制约无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)自主性等级提升中极具挑战性的一项技术.立足于未来基于视觉的无人机自主着陆技术的发展需求,围绕其中的核心问题——着陆场检测与位姿估计,对近十年来国内外无人机自主着陆领域... 详细信息

自主着陆技术是制约无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)自主性等级提升中极具挑战性的一项技术.立足于未来基于视觉的无人机自主着陆技术的发展需求,围绕其中的核心问题——着陆场检测与位姿估计,对近十年来国内外无人机自主着陆领域中基于视觉的着陆场检测与位姿估计方法研究进展进行总结.首先,在分析无人机自主着陆应用需求的基础上,指出机器视觉在无人机自主着陆领域的应用优势,并凝练出存在的科学问题;其次,按不同应用场景划分对着陆场检测算法进行梳理;然后,分别对纯视觉、多源信息融合的位姿估计技术研究成果进行归纳;最后,总结该领域有待进一步解决的难点,并对未来的技术发展趋势进行展望.

关键词：自主着陆无人机机器视觉着陆场检测位姿估计信息融合

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基于多关键点检测加权融合的无人机相对位姿估计算法

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自动化学报 2024年第7期50卷 1402-1416页

作者：葛泉波李凯张兴国南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 中国飞行试验研究院西安710089

针对无人机降落阶段中无人船受水面波浪影响导致图像产生运动模糊以及获取无人机相对位姿精度低且鲁棒性差的问题,提出一种基于多模型关键点加权融合的6D目标位姿估计算法,以提高位姿估计的精度和鲁棒性.首先,基于无人船陀螺仪得到的运... 详细信息

针对无人机降落阶段中无人船受水面波浪影响导致图像产生运动模糊以及获取无人机相对位姿精度低且鲁棒性差的问题,提出一种基于多模型关键点加权融合的6D目标位姿估计算法,以提高位姿估计的精度和鲁棒性.首先,基于无人船陀螺仪得到的运动信息设计帧间抖动模型,通过还原图像信息达到降低图像噪声的目的;然后,设计一种多模型的级联回归特征提取算法,通过多模型检测舰载视觉系统获取的图像,以增强特征空间的多样性;同时,将检测过程中关键点定位形状增量集作为融合权重对模型进行加权融合,以提高特征空间的鲁棒性;紧接着,利用EPnP(Efficient perspective-n-point)计算关键点相机坐标系坐标,将PnP(Perspective-n-point)问题转化为ICP(Iterative closest point)问题;最终,基于关键点解集的离散度为关键点赋权,使用ICP算法求解位姿以削弱深度信息对位姿的影响.仿真结果表明,该算法能够建立一个精度更高的特征空间,使得位姿解算时特征映射的损失降低,最终提高位姿解算的精度.

关键词：辅助无人机降落舰载视觉系统 6D 位姿估计加权融合关键点检测级联特征提取

面向抓取检测的位姿估计数据集自动采集标注系统

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工程科学学报 2024年第8期46卷 1458-1468页

作者：陈鹏白勇孙翰翔河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401

机器人抓取在物流分拣、自动装配和医疗手术等领域中具有广泛的应用.抓取检测是机器人抓取中的重要步骤之一,随着三维传感器的成本逐渐降低,抓取检测任务中越来越多地使用深度相机采集彩色图像和深度图像对(RGB-D),并采用基于位姿估计... 详细信息

机器人抓取在物流分拣、自动装配和医疗手术等领域中具有广泛的应用.抓取检测是机器人抓取中的重要步骤之一,随着三维传感器的成本逐渐降低,抓取检测任务中越来越多地使用深度相机采集彩色图像和深度图像对(RGB-D),并采用基于位姿估计的方法实现机器人抓取.然而,目前已经公开的基于RGB-D图像的位姿估计数据集,大多需要借助价格昂贵的三维激光扫描仪获得目标物体的三维模型,而且标注过程依赖人工操作,费时费力,不利于大规模数据集的制作.为此,本文设计并实现了一个面向位姿估计的数据集自动采集标注系统.该系统无需使用三维激光扫描仪,只通过采集、分析由深度相机获得的RGB-D图像序列即可重建出目标物体的三维模型,并自动标注目标物体的位姿信息,生成二维图像中的分割掩码.实验中,使用该系统制作了包含84个物体、8400张RGB-D图像的位姿估计数据集,并将自动标注数据与手动标注数据进行了对比,发现两者分割掩码重合率可以达到98%,并且自动标注的位姿信息能够使模型点云与场景点云的对齐率达到100%,充分说明了所提系统自动标注结果的准确性与可靠性.

关键词：抓取检测自动标注三维重建位姿估计分割掩码

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轻量化的端到端非合作目标位姿估计方法

激光与光电子学进展 2024年第14期61卷 419-427页

作者：刘佳辉张永合张文秀中国科学院微小卫星创新研究院中国科学院大学

针对空间非合作目标六自由度位姿估计问题，基于卷积神经网络设计一种轻量化网络LSPENet，无须手动设计特征便可实现端到端的位姿估计。使用深度可分离卷积、高效通道注意力（ECA）机制构成基本模块，兼顾了网络的复杂度和准确度。设计... 详细信息

针对空间非合作目标六自由度位姿估计问题，基于卷积神经网络设计一种轻量化网络LSPENet，无须手动设计特征便可实现端到端的位姿估计。使用深度可分离卷积、高效通道注意力（ECA）机制构成基本模块，兼顾了网络的复杂度和准确度。设计两个分支分别用于估计位置和姿态，位置估计使用直接回归法，姿态估计引入软分配编码。在URSO数据集的实验结果表明：姿态软分配编码相比直接回归姿态能够显著减小姿态误差；相比其他端到端位姿估计网络，所提网络的参数量减少76.7%，单幅推理时间降低13.3%，同时位置估计精度提高54.6%，姿态估计精度提高57.8%。实现的轻量化端到端位姿估计网络为星载单目视觉位姿估计提供了新思路。

关键词：图像处理卷积神经网络位姿估计非合作目标软分配编码

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参考点共面条件下的稳健相机位姿估计方法

激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 137-145页

作者：陈津平吴晓亮天津大学精密仪器与光电子工程学院精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072

单目视觉中的参考点共面问题是计算机视觉领域内一个基础而重要的问题。建立了针对共面参考点的PnP(Perspective-n-Point)问题模型,并提出了一种稳健的解决方法,具体包括直接法和迭代法两个部分。在直接法环节,针对位姿恢复过程中存在... 详细信息

单目视觉中的参考点共面问题是计算机视觉领域内一个基础而重要的问题。建立了针对共面参考点的PnP(Perspective-n-Point)问题模型,并提出了一种稳健的解决方法,具体包括直接法和迭代法两个部分。在直接法环节,针对位姿恢复过程中存在的尺度不统一问题,利用奇异值分解方法对旋转矩阵的恢复进行改进,获得相机位姿估计结果,并将此结果用作迭代法的初始值。在迭代法环节,介绍了以物方空间共线性误差为目标函数的正交迭代算法,为提升该算法的稳健性,研究了加权正交迭代算法,确立了重投影误差中外点的判定阈值并以此为依据引入了权重信息。实验结果表明,在参考点数量较少或少量异常值存在的条件下,所提方法具有良好的计算精度及稳健性,有较高实用价值。

关键词：单目视觉共面参考点位姿估计共线性误差

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基于单个SIFT特征的相对位姿估计方法

实验力学 2024年第2期39卷 183-194页

作者：谭泽关棒磊孙祥一国防科技大学空天科学学院图像测量与视觉导航湖南省重点实验室湖南长沙410073

位姿估计是精密光测和自动驾驶的基本问题之一。针对自动驾驶等实际应用中,相机在平面上运动,相机位姿的自由度为3的情况,本文提出了基于单个SIFT特征的相机相对位姿估计方法。由于单目相机无法恢复平移尺度,因此相机运动的自由度减少... 详细信息

位姿估计是精密光测和自动驾驶的基本问题之一。针对自动驾驶等实际应用中,相机在平面上运动,相机位姿的自由度为3的情况,本文提出了基于单个SIFT特征的相机相对位姿估计方法。由于单目相机无法恢复平移尺度,因此相机运动的自由度减少为仅有旋转角和平移角的两自由度。通过观测地面,可以得到包含相机运动和平面法向量的地面单应信息,因此可以通过提取地面同名点估计单应矩阵来恢复相机运动。为了减少RANSAC迭代次数、提高算法效率,引入SIFT特征进行位姿估计。SIFT特征包括2幅图像中同名点图像坐标以及其特征旋转和特征尺度,可以扩充单个点对中包含的信息,有效减少求解单应矩阵所需点对数量。针对平面二自由度运动情况,本文使用单个SIFT特征点对完成单应矩阵的估计,并采用随机采样一致算法对结果进行优化,最终分解单应矩阵得到相对位姿估计结果。在仿真实验及真实实验中与2pt方法和5pt方法进行对比,证明了所提出的方法是有效的。

关键词：位姿估计随机采样一致算法自动驾驶平面运动精密光测

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利用点云处理的实时的类别级位姿估计

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：吴继春杨永达张斋武张平范大鹏湘潭大学机械工程与力学学院国防科技大学智能科学学院

针对传统的视觉算法无法准确地测量物体3D质心和尺寸、无法检测数据集中未出现过的物体等问题，提出一种基于点云的类别级物体质心与位姿估计方法. 首先通过2D分割算法对物体待检测区域进行分割，并通过BlendMask提高实时性; 然后将... 详细信息

针对传统的视觉算法无法准确地测量物体3D质心和尺寸、无法检测数据集中未出现过的物体等问题，提出一种基于点云的类别级物体质心与位姿估计方法. 首先通过2D分割算法对物体待检测区域进行分割，并通过BlendMask提高实时性; 然后将分割区域生成点云并结合先验形状输入到神经网络中对物体模型进行重建; 最后输出一个变形场以及对应矩阵，并通过Umeyama算法对物体进行位姿估计. 实验结果表明，所提方法达到了较高的精度; 在质心估计方面也优于包络盒中心作为质心的算法; 实时速率达到了13 帧/s. 在GPU NVIDIA 2060上进行仿真实验，证明了所提方法计算的质心优于对比方法，以及该方法的准确性及可靠性.

关键词：点云类别级质心确定位姿估计

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基于光场解耦的6D位姿估计方法

电子测量与仪器学报 2024年

作者：丁潇张旭东范之国孙锐合肥工业大学计算机与信息学院

光场成像技术能同时捕捉场景中光线的空间和角度信息，被广泛应用到许多计算机视觉任务中。针对基于RGB图像位姿估计方法在严重遮挡和截断、光照变化、物体和背景相似等复杂场景下难以有效预估出位姿的问题，提出一种光场解耦特征融合... 详细信息

光场成像技术能同时捕捉场景中光线的空间和角度信息，被广泛应用到许多计算机视觉任务中。针对基于RGB图像位姿估计方法在严重遮挡和截断、光照变化、物体和背景相似等复杂场景下难以有效预估出位姿的问题，提出一种光场解耦特征融合的两阶段6D位姿估计方法。该方法采用多种特征提取器解耦光场宏像素图像并将其映射到特征空间，并引入注意力机制融合空间角度及EPI信息，为下游位姿估计网络提供有效可靠的关键特征。同时，将反投影应用到关键点预测网络以减少特征传递过程中信息的损耗。在光场位姿估计数据集LF-6Dpose上的实验表明，该方法在平均最近点三维距离(ADD-S)和二维投影(2D Project)两个指标下的结果分别为91.37%和70.12%，在三维距离指标上相比现有先进方法提升12.5%，能够更好地解决复杂场景下的目标6D位姿估计问题。

关键词：位姿估计光场解耦空间角度特征提取特征融合

改进位姿估计环节的ORB-SLAM稠密建图算法

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科学技术与工程 2024年第7期24卷 2782-2789页

作者：刘畅党淑雯陈丽上海工程技术大学航空运输学院上海201600

为提高ORB-SLAM2 (oriented fast and rotated brief, and simultaneous localization and mapping)系统的位姿估计精度并解决仅能生成稀疏地图的问题,提出了融合迭代最近点拟合(iterative closest point, ICP)算法与曼哈顿世界假说的位姿估计策略并在系统中加入稠密建图线程。首先通过ORB(oriented fast and rotated brief)特征点法、最小显著性差异(least-significant difference, LSD)算法和聚集层次聚类(agglomerative hierarchical clustering, AHC)方法提取点、线、面特征,其中点、线特征与上一帧匹配,面特征在全局地图匹配。然后采用基于surfel的稠密建图策略将图像划分为非平面与平面区域,非平面采用ICP算法计算位姿,平面则通过面与面的正交关系确定曼哈顿世界从而使用不同估计策略,其中曼哈顿世界场景通过位姿解耦实现基于曼哈顿帧观测的无漂移旋转估计,而该场景的平移以及非曼哈顿世界场景的位姿采用追踪的点、线、面特征进行估计和优化;最后根据关键帧和相应位姿实现稠密建图。采用慕尼黑工业大学(technische universit?t münchen, TUM)数据集验证所提建图方法,经过与ORB-SLAM2算法比较,均方根误差平均减少0.24 cm,平均定位精度提高7.17%,验证了所提方法进行稠密建图的可行性和有效性。

关键词：位姿估计平面曼哈顿世界假说同步定位与建图稠密建图