【状态估计】深度传感器与深度估计算法(1/3)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【状态估计】深度传感器与深度估计算法(1/3)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

深度传感器与深度估计算法

深度传感器概念

获得空间中目标位置或距离的传感器,按接收的媒介波来源可分为主动式和被动式两大范畴,主动式包括激光雷达、雷达、超声波传感器等,被动式主要为单目、多目相机等,同时两大类可组合为混合类型传感器,深度(即距离)测量机制可分为基于(被动)视差原理的机制和(主动)ToF(Time Of Flight)机制两种,使用结构光的RGBD相机,尽管其媒介波源于自身,但其工作原理实为双目视差。市面上已有面向室内应用的RGBD相机、面向自动驾驶应用的激光雷达+相机融合一体的传感器,其既有“被动测量深度”的单目或多目相机,又有“主动”测量深度的器件。由于环境信息规律的统一、不同种的媒介波的属性的统一,各式各样传感器的模型可再抽象为统一的深度传感器模型,进一步便引出了深度估计问题。

深度估计问题最早起源于双目立体视觉,后面扩展到多视图立体视觉并得到了详尽的研究可供借鉴,现在我们推广到一般的深度估计问题。

问题

自动驾驶应用为估计空间状态而使用多种具体的传感器,数据的具体处理方式不同,而此类硬件可被统一抽象为深度传感器,软件估计算法是否可以据此完成统一抽象?

首先总结问题的一般形式:已知传感器数据参考帧的位姿参数,帧上一个兴趣点的深度值和深度值方差的先验,提供帧序列和其位姿数据,通过一定方法获取相应同名点,估计该点的深度及其方差。此处深度指参考帧的坐标原点到空间点的距离。此问题需要设定深度分布的概率模型,然后给出一些参考思路。

深度传感器的概率模型

常用的概率模型有两种,第一种是高斯分布模型,较简单而易求解;第二种是高斯分布加均匀分布的混合分布,对现实传感器的属性描述更真实。高斯分布一般作为理想环境与传感器理想工作条件下传感器测量输出的分布,均匀分布则是对传感器运行异常或环境异常如遮挡问题等条件下假设的测量分布,两种分布的结合更能逼近描述真实世界。
深度求解的具体方法因特定传感器而异,下面首先以多视图图像估计深度为例给出具体估计方法,然后重点关注第二种概率模型的一般估计问题。

高斯分布模型的求解

深度期望估计

法I Triangulation求空间点坐标得出深度
x i x_{i} xi为图像点齐次坐标, P i P_i Pi为投影矩阵, X X X为空间点齐次坐标,投影方程如下,
x i = P i X x_i=P_iX xi=PiX
已知2帧以上的投影矩阵 P i P_i Pi和同名点,i=1,2……,求同名点的空间点估计X。

P j T P^{jT} PjT P i P_i Pi的第j行,则有
y p 3 T X − p 2 T X = 0 yp^{3T}X-p^{2T}X=0 yp3TXp2TX=0

x p 3 T X − p 1 T X = 0 xp^{3T}X-p^{1T}X=0 xp3TXp1TX=0

x p 2 T X − y p 1 T X = 0 xp^{2T}X-yp^{1T}X=0 xp2TXyp1TX=0

第三行与前两行线性相关,利用多帧构造方程,
A X = 0 AX=0 AX=0
A的第i块为,
A i = [ y p 3 T − p 2 T x p 3 T − p 1 T ] A_i=\begin{bmatrix} yp^{3T}-p^{2T}\\xp^{3T}-p^{1T} \end{bmatrix} \quad Ai=[yp3Tp2Txp3Tp1T]
采用SVD求之。帧间运动不明显时易出现数值结果不稳定问题,实际测试中发现空间点坐标z经常为负数(以参考帧相机坐标系为参考坐标系,z应为正值),工程实现不考虑采用此法

法II 射线法
设参考帧图像点对应一空间点的深度为 d r d_r dr,当前帧同一点的深度为 d c d_c dc f r f_r fr f c f_c fc分为参考帧、当前帧光心到空间点的射线单位矢量在相应帧坐标系下的表达,则有
d r f r = d c ( R r c f c ) + t r c d_rf_r=d_c(R_{rc}f_c)+t_{rc} drfr=dc(Rrcfc)+trc
f 2 = R r c f c f_2=R_{rc}f_c f2=Rrcfc t = t r c t=t_{rc} t=trc,可构造如下方程,
[ f r T f r − f r T f 2 f 2 T f r − f 2 T f 2 ] [ d r d c ] = [ f r T t f 2 T t ] \begin{bmatrix} f^T_rf_r&-f^T_rf_2\\f^T_2f_r&-f^T_2f_2 \end{bmatrix} \quad\begin{bmatrix}d_r\\d_c\end{bmatrix}\quad=\begin{bmatrix}f^T_rt\\f^T_2t\end{bmatrix}\quad [frTfrf2TfrfrTf2f2Tf2][drdc]=[frTtf2Tt]
克莱默法则求解 d r d_r dr d c d_c dc,获取参考帧下的光心到空间点下的矢量的两个表达式,
x m = d r f r x_m=d_rf_r xm=drfr

x n = d c f 2 + t x_n=d_cf_2+t xn=dcf2+t

取二者平均求结果模长即为新观测到的深度。

深度方差估计

考虑深度的不确定性,针对图像数据可考虑光度不确定性或几何不确定性,本文暂时只考虑几何关系造成的不确定性,假设角点观测误差为1个像素,以参考帧坐标系为参考系,设参考帧光心到当前帧光心的矢量为 t t t,参考帧光心到目标点的矢量为 p p p,当前帧光心到目标点的矢量为 a a a
α = a r c c o s ( p ∗ t ∣ ∣ p ∣ ∣ ∗ ∣ ∣ t ∣ ∣ ) \alpha=arccos(\frac{p*t}{||p||*||t||}) α=arccos(∣∣p∣∣∣∣t∣∣pt)

β = a r c c o s ( a ∗ ( − t ) ∣ ∣ a ∣ ∣ ∗ ∣ ∣ t ∣ ∣ ) \beta=arccos(\frac{a*(-t)}{||a||*||t||}) β=arccos(∣∣a∣∣∣∣t∣∣a(t))

β ′ = β + a r c t a n ( 1 / f ) \beta^\prime=\beta+arctan(1/f) β=β+arctan(1/f)

γ = π − α − β ′ \gamma=\pi-\alpha-\beta^\prime γ=παβ

∣ ∣ p ′ ∣ ∣ = ∣ ∣ t ∣ ∣ s i n β ′ s i n γ ||p^\prime||=||t||\frac{sin\beta^\prime}{sin\gamma} ∣∣p∣∣=∣∣t∣∣sinγsinβ

σ o b s = ∣ ∣ p ∣ ∣ − ∣ ∣ p ′ ∣ ∣ \sigma_{obs}=||p||-||p^\prime|| σobs=∣∣p∣∣∣∣p∣∣

σ o b s 2 = σ o b s ∗ σ o b s \sigma_{obs}^2=\sigma_{obs}*\sigma_{obs} σobs2=σobsσobs文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-836829.html

到了这里,关于【状态估计】深度传感器与深度估计算法(1/3)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 多传感器融合算法-后融合

      自动驾驶系统通常由定位、环境感知和规划控制等模块组成,近年来主流的环境感知传感器包括 摄像头 、 激光雷达 、 毫米波雷达 、超声波雷达等。不同种类传感器由于其探测原理不同,所具备的优劣势也有所差异,且现阶段单一种类的传感器往往很难覆盖所有场景,

    2024年04月26日
    浏览(63)
  • 基于手机传感器的计步算法

            由于建筑物的阻挡屏蔽等因素, 导致 GPS 信号在室内环境下无法实现满足要求的定位精度。随着智能手机的快速发展 , 现在手机一般都内置各种传感器模块,航位推测法是一种可行的技术方案 , 计步器、运动方向判断和步长检测是航位推测的三大关键部件 , 本文结

    2024年02月10日
    浏览(51)
  • (二)多传感器拓展卡尔曼滤波(EKF)算法

    目录 前言 一、基础知识 (一)拓展卡尔曼滤波 (二)简单凸组合融合 二、模型构建 (一)状态和观测模型构建 (二)单个滤波器仿真 (三)融合滤波 三、结果展示 总结         本文介绍了一种用于多传感器的拓展卡尔曼滤波(EKF)算法。首先,介绍了EKF中运用到的

    2024年04月28日
    浏览(48)
  • 【物联网】MPU6050传感器数据采集与滤波算法

    当谈到嵌入式电子设备和机器人的姿态控制和运动检测时,MPU6050往往是一个备受关注的传感器模块。它是一款小巧但功能强大的六轴传感器,集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪。在本博客中,我们将详细介绍MPU6050的特点、工作原理以及与stm32配合的使用方法,后面看情况更新

    2024年02月14日
    浏览(43)
  • 智能优化算法应用:基于蜣螂算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用蜣螂算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n ​ 称为传感器节点

    2024年02月03日
    浏览(41)
  • 智能优化算法应用:基于厨师算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用厨师算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n ​ 称为传感器节点

    2024年01月19日
    浏览(53)
  • 智能优化算法应用:基于天鹰算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用天鹰算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n ​ 称为传感器节点

    2024年02月03日
    浏览(44)
  • 智能优化算法应用:基于孔雀算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用孔雀算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n ​ 称为传感器节点

    2024年01月19日
    浏览(46)
  • 智能优化算法应用:基于野马算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用野马算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n ​ 称为传感器节点

    2024年02月02日
    浏览(40)
  • 智能优化算法应用:基于浣熊算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用浣熊算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n ​ 称为传感器节点

    2024年02月03日
    浏览(52)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包