[发明专利]双目相机外参标定方法和装置

说明书

本说明书涉及自动驾驶技术领域，具体地公开了一种双目相机外参标定方法和装置，其中，该方法包括：获取多帧第一图像和多帧第二图像，第一图像为车辆在沿平坦直线车道行驶时左目摄像头拍摄到的多帧图像，第二图像为车辆在沿平坦直线车道行驶时右目摄像头拍摄的多帧图像；提取多帧第一图像中各帧第一图像中的多个第一静态特征，提取多帧第二图像中各帧第二图像中的多个第二静态特征；将多个第一静态特征与多个第二静态特征进行匹配，得到多个静态特征对；根据历史校准文件、左目摄像头与右目摄像头之间的距离以及多个静态特征对，确定左目摄像头与右目摄像头之间的旋转参数。上述方案能确定双目之间的旋转参数，提升自动驾驶的安全性。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种双目相机外参标定方法和装置。

背景技术

近些年来，随着科技的发展，尤其是智能计算的飞速发展，自动驾驶汽车技术研究成为各行业聚焦的热点。通常，自动驾驶汽车的系统一般分为三个模块：一是感知模块，相当于人的眼睛，通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器实时采集周边环境状态；二是决策模块，相当于人的大脑，根据环境状态计算出最优的驾驶决策规划；三是执行模块，相当于人的手与脚，用于执行决策命令，进行油门、刹车、转向等相应的驾驶操作。

感知模块是自动驾驶系统的一个重要模块，没有可靠的感知模块，就无法实现安全的自动驾驶系统。在感知模块中，双目摄像头又是最为重要的传感器之一。双目摄像头又可通过相同特征点在两个摄像头中的视角差计算出该特征点距离双目摄像头的距离。另外，双目摄像头系统与其他3D传感器如激光雷达相比，价格更加低廉，可靠性更高，且其传递的图像包含了对于自动驾驶关键的周遭环境信息如车道线与障碍物(车辆，行人)，故双目摄像头使其在自动驾驶系统尤其是量产机中被广泛地应用。为了获得更加稠密且准确的3D信息，双目摄像头需要高精度的外参校准，小如0.03度的双目之间航向角的偏差都会造成在100米远处约5米的距离测量误差。而且，双目摄像头通常用胶水黏着与车辆前挡风玻璃之后，导致其双目之间的角度会随如湿度，温度等外界因素而变化，致使校准失效。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本说明书实施例提供了一种双目相机外参标定方法和装置，以解决现有技术中的双目标定方法的精度低的问题。

本说明书实施例提供了一种双目相机外参标定方法，包括：获取多帧第一图像和多帧第二图像，其中，所述多帧第一图像为安装有待标定的双目相机的目标车辆在沿平坦直线车道行驶时所述双目相机中的左目摄像头拍摄到的多帧图像，所述多帧第二图像为所述目标车辆在沿所述平坦直线车道行驶时所述双目相机中的右目摄像头拍摄的多帧图像；提取所述多帧第一图像中各帧第一图像中的多个第一静态特征，提取所述多帧第二图像中各帧第二图像中的多个第二静态特征；将所述多个第一静态特征与所述多个第二静态特征进行匹配，得到多个静态特征对；根据历史校准文件、所述左目摄像头与所述右目摄像头之间的距离以及所述多个静态特征对，确定所述左目摄像头与所述右目摄像头之间的旋转参数。

在一个实施例中，所述历史校准文件中包括以下至少之一：双目之间的旋转矩阵、左目摄像头到矫正平面的旋转矩阵、右目摄像头到矫正平面的旋转矩阵、矫正平面到地平面的旋转矩阵和平移矩阵、三维世界到矫正平面重投影的矩阵。

在一个实施例中，提取所述多帧第一图像中各帧第一图像中的多个第一静态特征，包括：通过车辆检测法从所述多帧第一图像中各帧第一图像中检测出行驶中的车辆并将检测出来的车辆进行打码；从打码后的各帧第一图像中提取多个第一静态特征。