基于双目视觉的6D位姿测量误差补偿方法

摘要

针对双目视觉设备测量误差较大且单点测量误差在视野范围内分布不一致，导致测量6D位姿精度和稳定性较差的问题，提出了一种测量误差补偿方法。为了解决传统回归模型在小样本多输入多输出情况下拟合效果较差的问题，采用基于多输出最小二乘支持向量回归（MLSSVR）的算法，实现了单点测量误差准确预测，并采用遗传算法对模型超参数进行全局寻优；为了实现跟踪坐标系的位姿测量误差补偿，结合位姿测量原理，将线性问题转化为最优估计问题，通过最小化坐标变换误差函数，将多个单点预测误差转化为多点耦合误差，从而实现了6D位姿测量误差补偿。实验结果表明，所提方法将跟踪坐标系的平均位置测量误差在3个方面上分别降低了63.4%、 45.2%和75.0%，平均姿态测量误差分别降低50%、 48.4%和53.1%；与其它现有补偿方法相比，所提方法能显著提高双目视觉设备的测量精度，并保证不同观测角度下的测量误差补偿有效性。

关键词

双目视觉 / 6D位姿 / 误差补偿 / 遗传算法 / 最优估计