[发明专利]无人驾驶车辆多相机系统的外参数标定方法

摘要

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。

主权项

1.一种无人驾驶车辆多相机系统的外参数标定方法，其特征在于，包括：110、在车辆的相邻待标定相机之间设置至少两个中继相机组，所述至少两个中继相机组左右布置，每个中继相机组在上下方向包括至少一个中继相机，相邻相机之间具有共视区域，所述共视区域的角度为50°‑150°；120、同步所述待标定相机以及中继相机；130、围绕所述车辆移动标定板，使该标定板依次经过所有相机，所述标定板的正面面朝所述待标定相机以及中继相机，该正面具有矩阵布置的多个特征图案；140、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；150、检测各特征图案在每个相机中的2D像素坐标；160、外参数估算：161、对共视区域中的特征图案的2D像素坐标与3D世界坐标进行共视关联，生成以相机的绝对位姿为节点、共视关系为边的姿态图，绝对位姿由{R，t}表示，R为旋转矩阵，t为平移向量；162、依据共视特征图案的数量以及最大重投影误差，通过广度优先搜索算法生成最小生成树：选择共视特征图案数量多的边为连接两个节点的边，若共视特征图案数量相同，则选择最大重投影误差较小的边为连接两个节点的边；163、在所述最小生成树中任选一个待标定相机节点的绝对位姿以及最小生成树路径上的所有节点之间的相对位姿作为待标定外参数集合，相对位姿通过公式TfWn＝TfWmTfmn得到，其中TfWn为n号相机在f时刻的绝对位姿，TfWm为m号相机在f时刻的绝对位姿，Tfmn为n号相机相对于m号相机的相对位姿；164、通过以重投影误差为能量的非线性最小二乘法，获得待标定外参数的优化估计值。