[发明专利]无人驾驶车辆多相机系统的外参数标定方法

说明书

一种无人驾驶车辆多相机系统的外参数标定方法，包括：在车辆的相邻待标定相机之间设置至少两个中继相机组；同步所述待标定相机以及中继相机；围绕所述车辆移动标定板，使该标定板依次经过所有相机；启动所述待标定相机以及中继相机，对移动的标定板进行拍摄；检测各特征图案在每个相机中的2D像素坐标；外参数估算。本发明引入中继相机并基于此建立冗余姿态图优化策略，克服了传统方法相机之间由于距离产生的外参数误差积累的问题，得到了满足SLAM系统要求的精确外参数估计，并且不需要建立与车辆平台本身成比例的标定结构，节省场地、节约标识物的设计与制造费用。

技术领域

本发明属于多相机系统技术领域，尤其涉及一种无人驾驶车辆多相机系统的外参数标定方法。

背景技术

作为当今世界最具潜力之一的技术，无人驾驶是指汽车在不需要人为操作的情况下，通过自身配备的传感器感知周围环境并完成导航任务。普华永道预测无人驾驶技术的普及将使整体交通事故减少百分之九十；毕马威汽车研究中心预测，无人驾驶技术将驱使生产力与能源效率将能获得改善，并会出现新的商业模式。

无人驾驶汽车通常配备有相机、惯性测量单元(IMU)、激光雷达和全球定位系统(GPS)等传感器。其中，相机能够感知的外界信息最为丰富，包括景物的色彩、结构、纹理以及一些语义信息(如：道路、行人、交通标识等)。相比于人类驾驶员在同一时刻仅能够观测某一方向的交通状况，无人驾驶技术旨在实现360度全方位无死角地对车身四周的环境进行感知。由于单个相机的视场角有限，通常使用多个相机组成全景成像系统。导航任务通常要求将多相机的信息转换到同一个坐标系下进行描述，因此需要对多相机之间的外参数进行标定。对于小型车辆，厂商或开发者可以通过搭建静态的标识物(标定板)，通过全局定位获得多目相机之间的外参数。然而，对于大型车辆(如带有拖车的重型卡车)，在兼顾环视无死角和出于成本考量的前提下，通常会将有限数量的相机以环绕的方式安装在车身上。此时会出现两个问题：(1)相机与相机之间会有很大的间隔；(2)某些相机之间没有(或只有很小的)视野重叠区。这些实际情况使得对于多目相机的外参数标定变得非常困难。简单地照搬上述对于小型车辆环视多目相机的标定策略会对场地有很大要求。此外，目前大部分现有针对环视系统外参数标定技术主要是针对于产生高质量的360度鸟瞰图任务而开发，而最终图像拼接结果的优劣通常由视觉感官判定。事实上，SLAM系统对于多目相机系统的外参数标定精度的要求远远高于以图像拼接为目的的系统。

现有标定方案及其优缺点如下：

1、发明专利名称：一种全景视觉辅助泊车系统的标定方法，公开号：CN101425181B：

该发明公开了一种全景视觉辅助泊车系统的标定方法，用安装在汽车四周的四个广角鱼眼摄像机产生的图像生成汽车顶部某一高度的虚拟鸟瞰图。其中，各个相机相对于虚拟鸟瞰相机的位置关系是通过基于地平面的单应性变换矩阵的计算来确定。由于虚拟鸟瞰相机的位置是通过低精度测量估计得到，因此，建立在该虚拟鸟瞰相机基础上的多目相机之间的空间位置关系虽然满足完成无缝图像拼接的要求，但无法满足基于多目相机的SLAM系统的设计需求。

2、发明专利名称：动态标定系统、动态标定系统中的联合优化方法及装置，公开号：CN105844624A：

该发明提供了一种动态标定系统、动态标定系统中的联合优化方法及装置。其中，相机间的外参数标定步骤需要人为搭建若干组相对空间位置已知的静态标定物。标定任务需要搭载有相机的车辆沿着设计的轨迹穿过上述静态标志物，在动态过程中完成标定数据的采集。与专利CN 101425181 B中的方法相比，该方法获得的相机外参数更加准确，但对于标定场景的要求过于严格，不易于推广到大型车辆平台下的环视多目相机系统的标定任务。

3、发明专利名称：一种基于双目鱼眼摄像头的载重货车行驶障碍物检测及跟踪方法，公开号：CN105678787A：