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    一種單目視覺里程計/UWB 組合室內(nèi)定位方法

    2021-10-13 08:43:30徐愛功閆可新
    導航定位學報 2021年5期
    關(guān)鍵詞:單目定位精度尺度

    徐愛功,閆可新,高 嵩,宋 帥,隋 心

    (1. 遼寧工程技術(shù)大學 測繪與地理科學學院,遼寧 阜新 123000;2. 廣州南方測繪科技股份有限公司 南方高鐵研發(fā)中心,廣州 510000)

    0 引言

    隨著人們對定位服務(wù)需求的提高,室內(nèi)定位技術(shù)成為研究熱點[1]。在室內(nèi)環(huán)境下,由于信號的遮擋,全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)(global navigation satellite system,GNSS)及與其相關(guān)的組合定位系統(tǒng)無法進行有效定位[2]。在此環(huán)境下,視覺傳感器作為無源傳感器,是定位常用的一類傳感器,具有成本低廉、輕巧便攜、安裝簡單、無需先驗信息且數(shù)據(jù)信息豐富等優(yōu)點,因此可以在弱GNSS 信號環(huán)境下進行定位[3]。文獻[4]首先提出了視覺里程計(visual odometry,VO)一詞,指通過連續(xù)的圖像作為輸入估計自身的運動,是同時定位與地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技術(shù)的重要組成部分。按照相機的種類,VO 可分為單目VO 和立體VO。相比于立體VO,單目VO計算量小且標定簡單,應(yīng)用更加廣泛[5]。按照實現(xiàn)方法可分為基于特征點法的VO 和直接法的VO[6]。相比于直接法VO,基于特征點法的VO 對光照變化和動態(tài)場景魯棒性強,不易受到光照和噪聲的影響。因此本文選用基于特征點法的VO 進行單目視覺的定位。然而單目VO 算法屬于相對定位方式,本身無法估計絕對尺度,在特征單一的場景下,其定位精度較低,容易跟蹤失敗且誤差隨時間累積。超寬帶(ultra-wide band,UWB)[7-8]沒有場景紋理特征限制且沒有誤差累積問題,在視距(line of sight,LOS)環(huán)境下,能達到厘米級甚至毫米級的測距定位精度。UWB 有多種定位方式,其中基于往返時間(round trip time,RTT)方法,通過對時間的測量間接計算出UWB 基準站與流動站之間的距離,不需要增加其他硬件,沒有時間同步誤差[9]。因此本文選擇RTT 方法進行UWB 的定位。但是UWB 屬于有源定位方法,在非視距(non line of sight,NLOS)環(huán)境下,由于障礙物的遮擋,信號無法直線傳輸,會產(chǎn)生折射、反射或透射現(xiàn)象,使UWB 定位精度和可靠性大幅降低[10-12]。

    綜合上述分析,認為在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下單獨采用單目視覺傳感器或UWB 進行定位很難得到可靠、高精度的定位結(jié)果,因此本文采用二者組合方式進行定位[13]。文獻[14]提出將單目視覺ORB-SLAM算法輸出的位置信息與UWB 解算的定位信息作為量測信息,通過擴展卡爾曼濾波(extended Kalman filter,EKF)進行數(shù)據(jù)融合來實現(xiàn)室內(nèi)定位,但該文沒有對UWB 的NLOS 誤差進行鑒別與剔除。文獻[15]提出了一種基于EKF 的單目視覺與UWB 融合定位的算法,利用UWB 流動站的平面坐標實現(xiàn)了單目視覺尺度因子的實時計算,適用于紋理稀疏、光亮度變化頻繁的室內(nèi)環(huán)境中的行人定位,兩類傳感器數(shù)據(jù)組合方式為松組合。文獻[16]提出了一種通過單目視覺SLAM 增強UWB進行無人機室內(nèi)導航的方法,實現(xiàn)無線定位未覆蓋區(qū)域的自主飛行,在這種方法中,VO 被用來估計高度,然而飛行區(qū)域圖是多次飛行建立的。文獻[17]提出了一種利用慣性傳感器、單目視覺和UWB,通過EKF 進行定位的方法,該方法用UWB 來輔助視覺慣性同步定位和制圖,以獲得改進的無漂移全局6 個自由度位姿估計,雖然結(jié)果精度較高,但使用3 個傳感器增加了成本和融合的復(fù)雜度?;谝陨戏治觯疚慕⒁环N單目VO/UWB 組合的定位方法,將單目VO 的位移增量和UWB 的測距信息作為量測值,利用EKF 算法進行參數(shù)解算。該組合定位方法利用單目VO 推算的距離信息剔除UWB 的NLOS 誤差,利用UWB 恢復(fù)單目VO尺度,在其中一種傳感器定位精度降低或無法定位時仍能保證定位的精度。

    1 單目VO/UWB 組合定位方法

    在室內(nèi)定位中,由于平面定位的需求多于高程定位[18],且高程定位所需基站多,成本高,不適用于實際應(yīng)用,所以本文采用平面定位。

    在單目VO/UWB 組合定位方法中,以UWB坐標系作為組合系統(tǒng)的坐標系,將單目VO 量測的位移增量經(jīng)過空間變換轉(zhuǎn)換到UWB 坐標系下。

    1.1 單目VO 尺度因子估計

    由于單目VO 無法直接測量尺度,在利用開始的前幾幀圖像進行初始化后,只能得到一個相對的尺度。因此,本文利用UWB 在這幾幀運動過程中獲得的絕對位置信息,推算得到的幀間絕對距離值,通過最小二乘算法對單目VO 進行絕對尺度因子的估計。

    在組合移動平臺初始運動階段,平臺從靜止狀態(tài)開始以較低的速度勻速向前行進,單目相機和UWB 按照設(shè)置的頻率采集數(shù)據(jù),單目相機得到一組等時間間隔的圖像并進行初始化,在VO 中處理后得到相機在兩幀之間的相對距離估計值dc,同時UWB 通過得到兩幀之間的絕對距離值dr,則單目VO 的尺度因子s可表示為

    上述過程存在UWB 的觀測誤差和單目相機的圖像特征匹配誤差,整體誤差近似服從高斯分布,通過增加觀測數(shù)據(jù)量的方式可以減小誤差的影響。因此,本文用n組觀測數(shù)據(jù)對單目VO 的尺度因子進行估計,分別計算每組數(shù)據(jù)的尺度因子,取平均值作為最終的尺度因子,具體表示為

    利用上述方法可以消除一定的隨機誤差,特別在前后兩組估計出的尺度因子相差較大時,UWB的觀測誤差還是會對結(jié)果造成影響。因此,本文利用最小二乘方法進行單目VO 尺度因子的估計,當誤差最小時,認為估計出的尺度因子為正確值。

    根據(jù)n組觀測數(shù)據(jù)及式(1)得

    通過該方法可以估計出單目VO 的尺度因子,這樣既解決了誤差的影響,又為其恢復(fù)了絕對尺度。在實際應(yīng)用中,如果初始化時間較短,可以采用等權(quán)的方式進行最小二乘解算;如果初始化時間較長,同時考慮單目VO 本身的尺度漂移影響,應(yīng)對不同的觀測數(shù)據(jù)采用不同的權(quán)值,然后利用最小二乘算法進行尺度估計。

    1.2 UWB 非視距誤差鑒別

    當UWB 定位出現(xiàn)NLOS 誤差時,RTT 測距值會發(fā)生較大變化,如果不對NLOS 誤差進行處理,會大幅降低單目VO/UWB 組合定位系統(tǒng)的精度及穩(wěn)定性。單目VO 通過對圖像序列進行預(yù)處理、初始化、位姿估計、跟蹤局部地圖等操作,得到相機每個關(guān)鍵幀的位姿。當在運動過程中,相機速度過快或在特征單一、光照不均勻、景深變化明顯的環(huán)境下定位時,可能會發(fā)生跟蹤失敗的現(xiàn)象,此時單目VO 的尺度因子會發(fā)生大幅變化,根據(jù)前后歷元的位移增量可以很容易對其鑒別。在跟蹤正常情況下,單目VO 的位移增量是相對準確的,因此本文借助單目VO 的位移增量,對UWB 的RTT 測距值進行NLOS 誤差鑒別。

    根據(jù)單目VO 的坐標增量以及組合系統(tǒng)上一歷元的坐標,計算當前歷元組合系統(tǒng)的坐標,進而推算出組合系統(tǒng)與UWB 基準站間的距離,即

    1.3 單目VO/UWB 組合定位算法

    由于單目VO/UWB 組合是非線性系統(tǒng),本文采用處理非線性系統(tǒng)的EKF 算法進行數(shù)據(jù)融合。

    1.3.1 狀態(tài)方程

    單目VO/UWB 組合的狀態(tài)方程為

    圖1 單目VO/UWB 組合定位流程

    2 實驗與分析

    2.1 實驗說明

    在本次室內(nèi)實驗中,組合移動平臺使用的相機是德國巴斯勒(Basler)公司生產(chǎn)的Aca2500-20gc型號工業(yè)單目相機,曝光時間設(shè)置為20 ms,光圈大小設(shè)置為F2.8,圖片分辨率設(shè)置為648×512。組合移動平臺中使用的 UWB 是美國泰姆·多曼(Time Domain)公司生產(chǎn)的PulsON440 測距模塊,其帶寬為3.1~4.8 GHz。實驗場景為教學樓內(nèi)某會議室,如圖2 所示。

    圖2 室內(nèi)實驗場景

    實驗前首先將相機和UWB 固定在移動平臺上,通過標定外參數(shù)完成空間坐標系統(tǒng)統(tǒng)一,然后利用計算機對二者添加時間標簽,進行時間同步。實驗過程中設(shè)置相機和 UWB 的采樣頻率同為2 Hz,相機通過吉格·埃(GigE)接口、UWB 通過USB 接口同時向計算機傳輸數(shù)據(jù)。將徠卡(Leica)棱鏡通過基座固定在移動平臺上,組合定位實驗平臺如圖3 所示。

    圖3 單目相機/UWB 組合定位實驗平臺

    實驗前將5 個UWB 基站安裝在三腳架上,分布于室內(nèi)各個角落,利用全站儀自動跟蹤棱鏡確定其真實坐標,利用7 個移動電源為1 個單目相機和6 個UWB 設(shè)備供電。設(shè)計好行進軌跡,實驗時移動平臺按照線路順時針由靜止開始勻速前進,利用全站儀自動跟蹤觀測移動平臺的位置作為參考軌跡,本次實驗軌跡總長度為31 m,實驗時長為5 min,實驗設(shè)計示意圖如圖4 所示。

    圖4 實驗設(shè)計示意

    2.2 實驗結(jié)果與分析

    對實驗過程中單目VO 解算的結(jié)果與參考軌跡進行對比,結(jié)果如圖5 所示。

    圖5 單目VO 解算軌跡與參考軌跡對比

    從圖5 可以看出,整體軌跡與真實軌跡較為接近,然而由于在轉(zhuǎn)彎處相機景深和光照強度變化較大,導致單目VO 定位出現(xiàn)較大誤差;由于單目VO 定位存在累積誤差,導致定位誤差逐漸增大,且最終無法回到起點,最大定位誤差為35.6 cm。

    對實驗過程UWB 解算的結(jié)果與參考軌跡進行對比,結(jié)果如圖6 所示。

    圖6 UWB 解算軌跡與參考軌跡對比

    從圖6 可以看出,在視距良好的情況下,UWB的定位精度能夠達到厘米級,解算軌跡與參考軌跡無較大偏差。在有2 個柱體或人為遮擋的時候,非視距情況的出現(xiàn)導致定位結(jié)果存在較大誤差,最大定位誤差為29.5 cm。

    將本文提出的單目VO/UWB 組合算法解算的軌跡與參考軌跡進行對比,結(jié)果如圖7 所示。

    圖7 單目VO/UWB 組合解算軌跡與參考軌跡對比

    從圖7 可以看出,在有障礙物遮擋時,由于利用單目 VO 的位移增量鑒別并剔除了 UWB 的NLOS 誤差,軌跡貼近參考軌跡;由于UWB 測距信息的加入,減小了單目VO 的誤差累積。最大定位誤差為11.4 cm。相比較于單一傳感器,可以看出單目VO/UWB 組合定位方法解算的結(jié)果良好,有效地減弱了UWB 的非視距誤差對定位結(jié)果的影響,減小了單目VO 的軌跡漂移。組合方法的定位軌跡更加接近參考軌跡,可靠性強。

    單目VO 定位、UWB 定位以及單目VO/UWB組合定位方法在x和y方向上的誤差如圖8 所示。

    圖8 單目VO,UWB 和單目VO/UWB 組合三者誤差

    分析圖8 可知,誤差在各個方向上的趨勢具有一致性。當出現(xiàn)非視距情況時,UWB 定位出現(xiàn)較大誤差,誤差的幅度大于單目VO 定位方法和單目VO/UWB 組合定位方法;在視距良好時,單目VO定位誤差的幅度大于 UWB 定位方法和單目VO/UWB 組合方法。在整個實驗過程中,單目VO/UWB 組合定位誤差的幅度均小于單目VO 定位方法和UWB 定位方法。

    表1 給出了在室內(nèi)場景下,單目VO、UWB 以及單目VO/UWB 組合這3 種定位方法的結(jié)果在x和y方向上的誤差統(tǒng)計。表1 中:RMSE 為均方根誤差;MAX 為誤差最大值。

    表1 三種定位方法結(jié)果誤差統(tǒng)計 單位:m

    從表1 可以看出:1)單目VO 的定位精度相對較差,x方向的平均誤差為10.3 cm,y方向的平均誤差為6.6 cm,x方向最大誤差為33.9 cm,y方向最大誤差為13.8 cm;2)UWB 的定位精度相對較高,x方向的平均誤差為4.1 cm,y方向的平均誤差為4.7 cm,但易受到非視距的影響,x方向最大誤差為29.3 cm,y方向最大誤差為9.9 cm;3)單目VO/UWB 組合定位方法x方向的平均誤差為3.6 cm,y方向的平均誤差為3.5 cm,x方向最大誤差為9.5 cm,y方向最大誤差為8.4 cm,定位精度能穩(wěn)定維持在8 cm 左右,相較于單一傳感器魯棒性更好,定位精度更高,可靠性更強。

    本次實驗結(jié)果表明,本文所設(shè)計的組合定位方法是切實可行的,該方法可以有效解決單目VO 定位中的誤差累積問題,提高了VO 算法的穩(wěn)定性,并解決了UWB 的NLOS 誤差問題,提高了UWB定位結(jié)果的魯棒性,組合定位精度可達亞分米級。

    3 結(jié)束語

    針對室內(nèi)環(huán)境下單目VO 定位缺少絕對尺度且存在誤差累積、UWB 定位受NLOS 誤差影響的等問題,本文提出了一種基于 EKF 的單目VO/UWB 組合的室內(nèi)定位方法,將單目VO 的位移增量和UWB 的測距信息作為量測值,通過EKF算法進行數(shù)據(jù)融合并進行了室內(nèi)實測實驗。實驗結(jié)果表明,單目VO/UWB 組合方法減小了單目VO的誤差累積,消除了UWB 的NLOS 影響,相較于單一傳感器提高了整體定位的精度及魯棒性。

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