[发明专利]双目相机自标定方法及系统

权利要求书

1.一种双目相机自标定方法，其特征在于，所述双目相机自标定方法至少包括：

1)分别从双目相机的两个图像采集单元获取左右原始图像；

2)根据当前第一参数组及第二参数组构建双目内外参矩阵，对左右原始图像进行校正，得到左右校正图像；其中，第一参数组影响垂直方向视差，第二参数组影响水平方向视差；

3)从左右校正图像中分别提取特征点，并对左右校正图像中的特征点进行匹配得到匹配的特征点对，对误匹配的特征点进行过滤；

4)统计各特征点对的左右图像纵坐标偏差，若所述纵坐标偏差的平均值大于对应阈值则对所述第一参数组中至少一个参数进行修正估计，重新校准后再次与对应阈值比较，反复迭代修正，直至所述纵坐标偏差的平均值小于对应阈值，更新所述第一参数组；

5)对场景内的物体进行分类，找到场景中的静态物体；

6)所述双目相机处于移动状态时，基于处于所述静态物体范围内的特征点对计算静态物体的视差，并追踪所述静态物体的视差及车轮运动信息；

7)基于所述车轮运动信息得到至少两个方向的车轮运动距离，基于所述静态物体的视差得到与车轮运动距离方向对应的静态物体的三维距离变化值，分别比较同一方向的车轮运动距离与静态物体的三维距离变化值得到对应的距离偏差；若任意距离偏差大于对应阈值则对所述第二参数组进行修正估计，并基于校准后的图像重新计算静态物体的三维距离，反复迭代校正，直至各距离偏差均小于对应阈值，更新所述第二参数组，完成对双目相机参数的自标定。

2.根据权利要求1所述的双目相机自标定方法，其特征在于：所述第一参数组中的参数包括双目相机左右镜头的焦距偏差、俯仰角偏差、翻滚角偏差、高度偏差及前后偏差。

3.根据权利要求2所述的双目相机自标定方法，其特征在于：所述第二参数组中的参数包括双目相机的镜头焦距、偏航角偏差及基线长。

4.根据权利要求3所述的双目相机自标定方法，其特征在于：步骤4)中所述纵坐标偏差的平均值满足如下关系式：

其中，VErr为所述纵坐标偏差值的平均值，w_k为第k对特征点对的权重，VL_k为第k对特征点对在左图像中的纵坐标，VR_k为第k对特征点对在右图像中的纵坐标，N为特征点对的数量，UC_k,VC_k,UD_k,VD_k为中间变量，UL_k为第k对特征点对在左图像中的横坐标，UR_k为第k对特征点对在右图像中的横坐标，Δdf为双目相机左右镜头的焦距偏差，f为双目相机的镜头焦距，Δp为双目相机的俯仰角偏差，Δr为双目相机的翻滚角偏差，ΔH为双目相机的高度偏差，ΔD为双目相机的前后偏差，b为双目相机的基线长。

5.根据权利要求4所述的双目相机自标定方法，其特征在于：将求解所述第一参数组中各参数的方法替换为矩阵运算或者非线性优化方式。

6.根据权利要求4所述的双目相机自标定方法，其特征在于：第k对特征点对的权重w_k为默认值或第k对特征点对的权重w_k满足如下关系：

其中，ResU为左右图像每行的像素数，ResV为左右图像每列的像素数。

7.根据权利要求4～6任意一项所述的双目相机自标定方法，其特征在于：步骤3)中对所述第一参数组中的参数进行修正时，将修正量乘以第一系数后进行修正，得到修正的参数，其中，所述第一系数大于0且小于等于1。

8.根据权利要求1所述的双目相机自标定方法，其特征在于：步骤3)中基于四叉树提取策略提取所述特征点，使得各特征点在校正后的左右图像中均匀分布。

9.根据权利要求1所述的双目相机自标定方法，其特征在于：步骤5)中采用语义识别找到所述静态物体。