[发明专利]车辆摄像头的自动标定方法、系统、车载控制设备

权利要求书

1.一种车辆摄像头的自动标定方法，所述车辆包括实际数据采集器，其特征在于，所述自动标定方法包括以下步骤：

基于所述摄像头采集的测量数据、所述实际数据采集器采集的实际数据以及所述车辆的状态数据，筛选训练数据；所述测量数据包括障碍物的测量车道信息、所述障碍物的测量距离、所述障碍物的测量速度以及所述障碍物的测量类型中的一种或几种；所述实际数据包括所述障碍物的实际车道信息、所述障碍物的实际距离、所述障碍物的实际速度以及所述障碍物的实际类型中的一种或几种；所述车辆的状态数据包括所述车辆的速度、加速度以及偏航角速度中的一种或几种；

基于所述训练数据训练预设的自标定模型，得到训练自标定模型；

计算所述训练自标定模型的误差；

选择性地比较所述误差与第一误差阈值的大小；

在所述误差小于所述第一误差阈值时，输出所述训练自标定模型；

其中，所述自标定模型用于表征所述测量数据与所述实际数据之间的函数关系。

2.根据权利要求1所述的车辆摄像头的自动标定方法，其特征在于，所述实际数据采集器为设置于所述车辆上的雷达。

3.根据权利要求1所述的车辆摄像头的自动标定方法，其特征在于，“基于所述测量数据、所述实际数据以及所述状态数据，筛选训练数据”的步骤进一步包括：

基于所述车辆的速度、加速度以及偏航角速度，判断所述车辆是否处于设定行驶状态；

基于所述测量车道信息和所述实际车道信息，判断所述障碍物是否与所述车辆处于同一车道；

基于所述测量速度与所述实际速度、所述测量距离与所述实际距离、以及所述测量类型与所述实际类型，判断所述摄像头与所述实际数据采集器采集的障碍物是否为同一障碍物；

从满足所述车辆处于设定行驶状态、所述障碍物与所述车辆处于同一车道、以及所述摄像头与所述实际数据采集器采集的障碍物为同一障碍物的所有数据中筛选所述训练数据。

4.根据权利要求3所述的车辆摄像头的自动标定方法，其特征在于，“从满足所述车辆处于设定行驶状态、所述障碍物与所述车辆处于同一车道、以及所述摄像头与所述实际数据采集器采集的障碍物为同一障碍物的所有数据中筛选所述训练数据”的步骤进一步包括：

从满足所述条件的所有障碍物中选取N个障碍物；

基于所述N个障碍物的测量距离或实际距离，将所述N个障碍物所对应的所有数据划分为M个区间；

从所述M个区间中选取设定数量的测量距离和对应的实际距离作为所述训练数据。

5.根据权利要求4所述的车辆摄像头的自动标定方法，其特征在于，在所述训练数据中，

每个障碍物的数据个数所占的比重为1/N；

每个区间的数据个数所占的比重为1/M。

6.根据权利要求1所述的车辆摄像头的自动标定方法，其特征在于，所述训练自标定模型包括第一训练自标定模型，

“基于所述训练数据训练预设的自标定模型，得到训练自标定模型”的步骤进一步包括：

基于最小二乘法和所述训练数据，计算所述预设的自标定模型的系数；

将所述系数代入所述预设的自标定模型，得到所述第一训练自标定模型。

7.根据权利要求1所述的车辆摄像头的自动标定方法，其特征在于，“选择性地比较所述误差与第一误差阈值的大小”的步骤进一步包括：

首先比较所述误差与第二误差阈值的大小；

在所述误差小于所述第二误差阈值时，比较所述误差与所述第一误差阈值的大小；

在所述误差大于或等于所述第二误差阈值时，对所述摄像头重新标定；

其中，所述第二误差阈值大于所述第一误差阈值。

8.根据权利要求7所述的车辆摄像头的自动标定方法，其特征在于，在所述误差大于或等于所述第二误差阈值时，所述自动标定方法还包括：

更新所述误差大于或等于所述第二误差阈值时的迭代次数；

判断所述迭代次数是否达到预定次数；

在所述迭代次数达到所述预定次数时，发出报警信息。