基于改进图像增强的低照度场景视觉惯性定位方法 |
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作者姓名: | 李磊磊 钟傲 梁琳 吕春明 左涛 田晓春 |
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作者单位: | 1. 北京理工大学自动化学院;2. 北京自动化控制设备研究所 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(62173040,62003050); |
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摘 要: | 为提升视觉惯性导航系统在低照度场景下的定位精度,提出一种结合图像增强技术的视觉惯性定位方法。根据不同曝光图像的直方图确定相机响应模型,通过曲线拟合确定模型参数。利用非线性优化得到低照度图像的照明图以及曝光率矩阵,根据相机响应模型对低照度图像进行预处理。使用光流法进行特征追踪,将视觉误差、IMU误差以及先验误差作为约束,构建紧耦合优化模型,从而实现更精确的位姿估计。最后使用车载设备采集的真实数据对所提方法进行了评估,实验结果表明:所提方法能有效提升视觉惯性导航系统在低照度场景下的定位精度,相比于无图像增强的方法,定位精度提高了25.59%;相比于改进前的图像增强方法,定位精度提高了6.38%。
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关 键 词: | 定位 低照度环境 图像增强 视觉惯性里程计 |
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