基于卷帘快门相机模型的高精度建图与视觉定位

使用卷帘快门相机进行移动测量时，由于逐行曝光的特点，影像上会产生果冻效应。而传统的建图与视觉定位方法大多假设影像是全局快门获取，直接处理卷帘快门影像很难得到高精度的结果。针对以上问题，构建基于插值的卷帘快门相机模型，并将其用于卷帘快门影像的高精度建图与视觉定位。建图时使用运动恢复结构算法，利用卷帘快门相机模型对影像特征点进行坐标插值，获取该点的位姿，继而得到对应的投影矩阵，再进行卷帘快门三角化和卷帘快门光束法平差优化，完成高精度建图。在视觉定位环节，利用PnP(perspective-n-point)算法获取影像定位初值，之后使用卷帘快门影像绝对位姿优化算法进行优化。实验结果表明，与传统方法相比，所提方法的建图与视觉定位精度更高。