对于 ARUCO 董事会估计，这是正常的不稳定性吗？ 视频示例

如何解决对于 ARUCO 董事会估计，这是正常的不稳定性吗？ 视频示例

我正在尝试使用 ARUCO 板来协助室内机器人导航，但当板最正面对着相机时，我遇到了姿势估计 Z 轴闪烁的问题。请在此处查看问题 - 观察蓝色轴在面对相机时如何来回闪烁，但在其他角度更稳定：

https://drive.google.com/file/d/1l8uqKLbA9R4ij_kjPcYeGPUObR_sHkGn/view?usp=sharing

在我的导航范例中，我假设板上最好的位置锁定是从前面死的，但在我当前的设置下，这似乎是最糟糕的。

• 此视频已开启亚像素角点优化。
• 各个标记的姿态估计与棋盘分开进行，因此我们可以看到问题出现在各个标记上，而不仅仅是棋盘本身。
• 蓝轴不稳定性始终是水平的，即使我将标记旋转 90 度，仍然会在水平方向上发生抖动 - 向上和向下倾斜 0 时不会发生这种抖动，只有向左和向右。
• 我将 rvec 和 tvec 直接从检测传递到 opencv 以绘制标记，如下所示：

这只是……aruco 代码/板子看起来如何？或者是我的电路板设计的问题，还是别的什么？很想听听对自己的抖动（或稳定性）有一些经验的人，谢谢！

解决方法

这更像是一个 CV 域特定问题，而不是编码问题。尽管如此，我还是会根据您的兴趣回答这个问题。

为了使结果更精确，您需要通过以下方式增强系统：

1.相机校准

我认为您的相机焦距较小，因此存在一些失真。该算法使用形状失真来计算标记的姿态，因此相机的失真会对精度产生很大影响。

2.刚性标记

标记印在非常柔软的 A4 纸上。出于同样的原因，这将影响姿势推断的精度。将标记打印在纸板上，或将打印的标记贴在硬纸板上，或者您可以将标记放在桌子上并移动相机进行测试。

3.更高的分辨率和更好的照明条件

我不确定上传时视频是否被压缩，但显然更高的分辨率会导致更高的精度。上传的视频光线和分辨率都很差。

您的计算机和算法似乎运行良好，因为帧率非常好。我认为主要问题是您的实验设置。

double

抖动来自于你的marker的细微变形，当marker垂直于你的相机主轴时，marker的投影更接近正方形，当marker为'90 度'。因此，它对这些失真更敏感。这就是当涉及到 The blue axis instability is always horizontal,even if I turn the marker 90 degrees,the jitter still happens accross the horizontal - no such jitter occurs when tilting across 0 going up and down,only left and right. 位置时蓝轴抖动更严重的原因。

这里有一些成功的测试可用。 one 和 another

,

问题很可能是相机参数不好。你校准过它并检查过它的质量吗？如果校准不准确，亚像素稳定性和高质量目标将无济于事。

为了完整起见（我知道您已经经历过它们）OpenCV 在其文档和教程中描述了如何在视觉上和数字上检查校准

https://docs.opencv.org/3.4/d4/d94/tutorial_camera_calibration.html https://docs.opencv.org/master/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html