针对传统视觉位姿测量方法依赖场景内目标的已知结构信息或者人为标记的问题,设计了一种基于特征匹配的相对位姿测量方法和系统,在进行相对位姿测量时无需知道场景内目标的先验信息,且有较高的测量精度。首先,使用双目相机对场景内目标进行序列图像采集,计算机采用AKAZE算法对图像进行特征提取。然后,采用改进的KNN与RANSAC算法对相邻图像进行特征匹配并剔除误匹配点,得到正确的匹配点对后,采用三角法测量和光束法平差优化获得特征点的三维坐标,利用三维坐标与二维图像特征向量建立三维特征点库。之后,位姿测量时先使用单目相机对场景目标进行图像采集,再对待测图像进行AKAZE特征提取,将得到的特征点与特征点库进行匹配,采用EP n P+Gauss-Newton方法求解出待测图像对应的相机位姿。实验中,利用高精度转台转动摄像机并拍摄多幅图像进行测量,结果表明,位姿测量系统在[-20°,20°]范围内最大测量误差不超过0.2°,可以满足应用需求。
