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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于机器视觉的5G天线位姿估计方法、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118967816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411113530.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于机器视觉的5G天线位姿估计方法、设备和介质是由储昭碧;陈慧丽;冯小英;陈波;朱敏设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的5G天线位姿估计方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的5G天线位姿估计方法、设备和介质，该方法包括：1对图像进行天线检测，提取ROI区域图像；2对ROI区域天线图像进行特征提取和特征匹配；3计算特征点在原图像中的像素坐标；4基于三角测量原理计算5G天线特征点在机械臂基座坐标系下的坐标初始值；5利用LM算法，以重定位误差为目标函数，求解特征点最优坐标；6利用SVD分解法拟合最优坐标集得到天线平面的法向量；7建立天线坐标系，并计算x、y、z轴方向向量；8计算天线旋转矩阵和平移向量，得到天线位姿。本发明能提高天线位姿估计的准确性和效率，并能降低系统复杂度。

本发明授权基于机器视觉的5G天线位姿估计方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的5G天线位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：当单目相机到达第i个采集点时，利用单目相机在第i个机械臂位姿下采集第i张天线图像，使用YOLOv8模型对中的天线进行检测，得到第i个ROI区域天线图像，并将在中的左上角坐标记为； S2：对第i-1个和第i个ROI区域天线图像和进行特征提取和特征匹配，得到不共线的5G天线特征点在和上分别所对应在的像素点对、；其中，表示第j个5G天线特征点；表示在上的坐标，表示在上的坐标；m表示特征点的总数，m≥3；和表示第j个像素点对； S3：利用式1计算m个像素点对分别在中的像素坐标、，其中，表示在上的坐标，表示在上的坐标： 1 式1中，表示在第i-1张天线图像中的左上角坐标； S4：基于三角测量原理，利用式2计算第j个5G天线特征点在机械臂基座坐标系下的坐标： 2 式2中，为单目相机的内参矩阵，并通过相机标定获取；、分别为单目相机在第i次拍照时，相机坐标系相对于机械臂基座坐标系的旋转矩阵和平移向量，并通过坐标变换获取；、分别为单目相机在第i-1次拍照时，相机坐标系相对于机械臂基座坐标系的旋转矩阵和平移向量，并通过式9所示的坐标变换获取；表示单目相机在第次拍照时的采集点到的深度值；表示单目相机在第次拍照时的采集点到的深度值； 9 式9中，表示在第i个图像采集点，相机坐标系相对于机械臂基座坐标系的变换矩阵，表示手眼矩阵； S5：利用LM算法对式3所示的目标函数进行迭代优化，将S4的计算结果作为LM算法的初始值，求解第j个5G天线特征点在机械臂基座坐标系下的最优坐标； 3 式3中，表示和之间的重定位误差； 所述重定位误差是按如下步骤得到： A：利用式5计算和之间的实际距离： 5 B：根据余弦定理，利用式6计算和之间的重定位距离： 6 C：根据实际距离、重定位距离，得到式7重定位误差： 7 S6：利用SVD分解法拟合最优坐标集得到天线平面的法向量；其中，T表示转置； S7：以天线平面的法向量的方向为天线坐标系的轴方向向量，记为；选取天线平面上的某一向量方向为天线坐标系的轴方向向量，记为；通过计算轴方向向量和轴方向向量的叉乘得到轴方向向量，记为 S8：利用式4得到天线坐标系相对于机械臂基座标系的变换矩阵，即为中天线的位姿： 4 式4中，为天线坐标系相对于机械臂基座坐标系的旋转矩阵，并利用式8计算，为天线坐标系相对于机械臂基座坐标系的平移向量： 8。

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