基于编码标记点的高精度运动估计

迟书凯; 叶旋; 高翔; 解则晓; 陶冬冬

doi:10.37188/OPE.20212907.1720

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基于编码标记点的高精度运动估计

信息科学 | 更新时间：2026-09-12

- 基于编码标记点的高精度运动估计
- Coded marker-based high-accuracy motion estimation
- 光学精密工程 2021年29卷第7期页码：1720-1730
- 作者机构：
  
  中国海洋大学工程学院，山东青岛 266100
- 作者简介：
  
  迟书凯（1980-），男，山东烟台人，博士，高级工程师，2002年于青岛海洋大学获得学士学位，2007年于中国海洋大学获得硕士学位，2017年于中国海洋大学获得博士学位，现为中国海洋大学自动化教学实验中心主任，主要从事水下机器视觉、智能仪器仪表、水下无人系统方面的研究。E-mail：chishukai@ouc.edu.cn
  高　翔（1989-），男，山东临沂人，博士，讲师，2012年于中国海洋大学获得学士学位，2015年于中国海洋大学获得硕士学位，2019年于中国科学院大学获得博士学位，现为中国海洋大学工程学院讲师，主要从事三维计算机视觉、基于图像的大规模场景三维重建等方面的研究。E-mail：xgao@ouc.edu.cn
  解则晓（1968-），男，山东临沂人，博士，教授，博士生导师，1991年于青岛大学获得学士学位，1997年于大连理工大学获得硕士学位，2000年于天津大学获得博士学位，2000年至2002年从事博士后科研工作，现为中国海洋大学自动化及测控系教授，主要从事机器视觉与视觉测量、逆向工程、水下三维探测技术方面的研究。E-mail：xiezexiao@ouc.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(62003319;42076192;62076026);山东省自然科学基金资助项目(ZR2020QF075);中国博士后科学基金资助项目(2020M682239);中央高校基本科研业务费专项(201964013)
- DOI：10.37188/OPE.20212907.1720
  中图分类号： TP391.4
- 收稿：2020-12-25，
  
  修回：2021-02-25，
  
  纸质出版：2021-07-15
- 稿件说明：
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迟书凯,叶旋,高翔等.基于编码标记点的高精度运动估计[J].光学精密工程,2021,29(07):1720-1730.

CHI Shu-kai,YE Xuan,GAO Xiang,et al.Coded marker-based high-accuracy motion estimation[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(07):1720-1730.
迟书凯,叶旋,高翔等.基于编码标记点的高精度运动估计[J].光学精密工程,2021,29(07):1720-1730. DOI： 10.37188/OPE.20212907.1720.

CHI Shu-kai,YE Xuan,GAO Xiang,et al.Coded marker-based high-accuracy motion estimation[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(07):1720-1730. DOI： 10.37188/OPE.20212907.1720.

摘要

为实现前景运动的精确估计，本文提出了一种基于编码标记点的高精度运动估计方法。该方法在测量环境内的前背景中粘贴环状编码标记点，并在每次前景运动后采集若干图像，通过同时估计所有相机位姿以及背景固定标记点、前景运动标记点的空间坐标，获取前景运动六自由度参数（旋转、平移）。为实现上述目标，本文提出了包括基于随机抽样一致性的编码标记点识别与提取，图聚类的编码标记点与相机分组，增量式从运动恢复结构的背景点与相机位姿初始化，图优化的前景点与前景运动初始化以及广义光束平差的全局优化等在内的一套高精度运动估计流程。实验结果表明，本文提出的前景运动估计方法精度在0.3 mm左右，可以满足高精度前景运动估计的需求。

Abstract

In order to achieve accurate foreground motion estimation， a coded marker-based high-accuracy motion estimation method is proposed in this paper. First， several circular coded markers are pasted on the foreground and background of the measurement environment. Then， several images are captured after each foreground motion. Finally， based on the captured images， all the camera poses and the spatial coordinates of the fixed markers on the background and the moving markers on the foreground are estimated simultaneously to obtain the 6 Degrees of Freedom （DoF） parameters （rotation and translation） of foreground motion. To this end， a high-accuracy motion estimation pipeline is proposed in this paper， which includes RANdom SAmple Consensus （RANSAC）-based coded marker detection and recognition， graph clustering-based coded marker and camera partitioning， incremental Structure from Motion （SfM）-based background marker and camera initialization， graph optimization-based foreground marker and foreground motion initialization， and generalized Bundle Adjustment （BA）-based global optimization. The experimental results show that the accuracy of the proposed foreground motion estimation method is approximately 0.3 mm， which is satisfactory for high-accuracy foreground motion estimation.

关键词

Keywords

references

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