[发明专利]一种3D相机群的外参标定方法

权利要求书

1.一种3D相机群的外参标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、3D相机群内参的标定；

S2、相机对的外参标定；

S3、利用行人检测校准相机群外参。

2.根据权利要求书1所述的3D相机群的外参标定方法，其特征在于，S1、3D相机群内参的标定：包括如下步骤：

标定相机的内参数矩阵，内参数矩阵的参数主要包括：相机焦距、光学中心和镜头畸变系数；

准备标定图片，打印一张棋盘格，并将其贴在平板上，确保板面是平坦的，不然会影响后续的校准；

对于相机群中的每一个相机从不同角度、不同位置拍摄标定图片，并从每幅图像中取至少十个特征点来进行相机的标定。

3.根据权利要求书1所述的3D相机群的外参标定方法，其特征在于，

S2、相机对的外参标定，包括如下步骤：

与内参标定不同，外参标定一次涉及所有的相机，首先是让标定板在相机视野内以一定速度移动，利用深度相机获取标定图像，之后对相机和标定板的姿态进行全局优化；

将相机摆放在标定板的周围，相邻的两台相机构成一个相机对；

由于标定板不能同时被多台相机完整的拍摄到，假定同一时刻标定板只能被相邻的2个相机的视野同时完整的覆盖；

当相机和PC机被设置好，在相机视野内移动标定板，并拍摄多幅图像；

根据两台摄像头获取的图像，实时的估计两相机之间的相对位姿，并画出其参考坐标轴；

每一次标定板进入新的相机视野时，同时另一台相机已经被校正过，新相机的姿态会被估计并且添加到可视化的进程中；

待到所有的相机已经全部被标定过，将标定板放到地平面上，通过此操作，来标定地平面与各相机之间的位置关系；

相机的姿势和棋盘在世界坐标系下的位置一起进行了优化，随着时间的推移相机会收集更多的帧，为参数的优化添加了更多的限制；

假设B是棋盘格，是棋盘格上设置的角点，C＝{C₁，C₂﹒﹒﹒C_N}是相机群组；

根据以上标记，假设已经执行了k步获取步骤，我们很容易列举在获取的数据上加的限制；

相机群的姿态表示成相对于世界坐标系来说，每个相机的第k步是相同的；

在世界坐标系统下第k步棋盘格的位姿表示成必须保持不变；因此误差函数e可表示成：

上述公式中，e_cam是可以根据图像数据计算出来的误差，σ_cam是归一化因子，u_nk是指标函数：在步骤k时，如果摄像头C_n看到棋盘B，其值为1，否则就等于0；

误差函数e_cam为棋盘角到图像上的重投影误差，对于每个角b∈B，b是从像素坐标中的图像中提取的角点，角点的重投影误差可以计算为：

其中repr_C()是二维平面上的点重投影到三维空间的投影函数；

在校准期间以恒定的时间间隔重复优化上述步骤，并且实时的更新其优化结果。