【技术实现步骤摘要】
基于路侧相机的外参的三维感知信息获取方法和路侧设备
[0001]本申请涉及计算机技术中的自动驾驶、智能交通和计算机视觉，尤其涉及一种基于路侧相机的外参的三维感知信息获取方法和路侧设备。
技术介绍
[0002]在路侧感知系统中需要为车辆提供三维感知信息，可以在路口设置路侧相机，通过路侧相机获取图像，依据路侧相机获取的图像去获取三维感知信息。在路侧相机获取的图像去获取三维感知信息的时候，需要得到路侧相机在世界坐标系下的旋转矩阵。
[0003]现有技术中，可以预先通过高精地图或者人工实时动态(real
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time kinematic，简称RTK)设备打点的方式，去得到路侧相机在世界坐标系下的旋转矩阵，进而生成三维感知信息。
[0004]然而现有技术中，由于高精地图的制作的成本较高，且在没有车道线时无法使用高精地图，从而导致确定出路侧相机在世界坐标系下的旋转矩阵的成本较高；通过人工RTK设备打点的方式，效率低、存在人身危险的问题，无法及时有效的得到路侧相机在世界坐标系下的旋转矩阵。以上方式无法有效、...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于路侧相机的外参的三维感知信息获取方法，所述路侧相机包括第一相机和第二相机，所述第一相机与所述第二相机之间具有共视区域，所述方法包括：获取第一相机所采集的图像与第二相机所采集的图像之间的第一匹配点对，并根据所述第一匹配点对，生成第一旋转矩阵，其中，所述第一旋转矩阵表征第一相机在第二相机坐标系下的旋转矩阵；获取第二旋转矩阵，所述第二旋转矩阵表征第二相机在世界坐标系下的旋转矩阵，并根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵，生成第三旋转矩阵，所述第三旋转矩阵表征第一相机在世界坐标系下的旋转矩阵；根据所述第三旋转矩阵，生成所述第一相机所采集的图像的三维感知信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取第一相机所采集的图像与第二相机所采集的图像之间的第一匹配点对，包括：根据所述第一相机所采集的图像生成第一去畸变图像，并根据所述第二相机所采集的图像生成第二去畸变图像，其中，所述第一去畸变图像和所述第二去畸变图像分别具有位于所述共视区域下的图像区域；提取所述第一去畸变图像中位于所述共视区域下的图像区域的第一图像特征，并提取所述第二去畸变图像中位于所述共视区域下的图像区域的第二图像特征；基于所述第一图像特征和所述第二图像特征，确定第一相机所采集的图像与第二相机所采集的图像之间的第一匹配点对。3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述第一图像特征和所述第二图像特征，确定第一相机所采集的图像与第二相机所采集的图像之间的第一匹配点对，包括：基于所述第一图像特征和所述第二图像特征，对所述第一去畸变图像和所述第二去畸变图像进行特征匹配，得到所述第一匹配点对。4.根据权利要求2所述的方法，其中，根据所述第一相机所采集的图像生成第一去畸变图像，并根据所述第二相机所采集的图像生成第二去畸变图像，包括：将所述第一相机所采集的图像投影到球面上，得到球面图像；对所述球面图像进行去畸变处理，得到所述第一去畸变图像；采用去畸变函数对所述第二相机所采集的图像进行调整，得到所述第二去畸变图像。5.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述第一匹配点对，生成第一旋转矩阵，包括：根据所述第一匹配点对，生成第四旋转矩阵，其中，所述第四旋转矩阵表征第二相机在等效相机坐标系下的旋转矩阵；获取第五旋转矩阵，其中，所述第五旋转矩阵表征第一相机在等效相机坐标系下的旋转矩阵，并根据所述第四旋转矩阵和所述第五旋转矩阵，生成所述第一旋转矩阵。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述获取第五旋转矩阵，包括：依据预设俯仰角和偏航角，对所述第一相机所采集的图像所处于的第一相机坐标系进行变换，得到所述第五旋转矩阵。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取第二旋转矩阵，包括：获取标记点的三维坐标信息，并依据所述第二相机所采集的图像，确定所述第二相机所采集的图像上所述标记点的二维坐标信息；
对所述标记点的三维坐标信息、以及所述第二相机所采集的图像上所述标记点的二维坐标信息进行解算处理，得到所述第二旋转矩阵。8.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述第三旋转矩阵，生成所述第一相机所采集的图像的三维感知信息，包括：依据所述第三旋转矩阵，将所述第一相机所采集的图像中的二维感知信息转换到世界坐标系下，得到生成第一相机所采集的图像的三维感知信息。9.根据权利要求1所述的方法，所述方法，还包括：根据所述第二旋转矩阵，将所述第二相机所采集的图像中的二维感知信息转换到世界坐标系下，生成第二相机所采集的图像的三维感知信息。10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述三维感知信息用于进行自动驾驶车辆的三维感知定位。11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二旋转矩阵用于对所述第二相机的参数进行标定，所述第三旋转矩阵用于对所述第一相机的参数进行标定。12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一相机为鱼眼相机，所述第二相机为后视枪式相机；或者，所述第一相机为鱼眼相机，所述第二相机为前视枪式相机。13.根据权利要求1
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12任一项所述的方法，所述路侧相机还包括第三相机，所述第一相机与所述第三相机之间具有共视区域；在根据所述第三旋转矩阵，生成所述第一相机所采集的图像的三维感知信息之后，还包括：获取第一相机所采集的图像与第三相机所采集的图像之间的第二匹配点对，并根据所述第二匹配点对，生成第六旋转矩阵，其中，所述第六旋转矩阵表征第三相机在第一相机坐标系下的旋转矩阵；根据所述第三旋转矩阵和所述第六旋转矩阵，生成第七旋转矩阵，所述第七旋转矩阵表征第三相机在世界坐标系下的旋转矩阵；根据所述第七旋转矩阵生成所述第三相机所采集的图像的三维感知信息。14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述获取第一相机所采集的图像与第三相机所采集的图像之间的第二匹配点对，包括：根据所述第一相机所采集的图像生成第一去畸变图像，并根据所述第三相机所采集的图像生成第三去畸变图像，其中，所述第一去畸变图像和所述第三去畸变图像分别具有位于所述共视区域下的图像区域；提取所述第一去畸变图像中位于所述共视区域下的图像区域的第一图像特征，并提取所述第三去畸变图像中位于所述共视区域下的图像区域的第三图像特征；基于所述第一图像特征和所述第三图像特征，确定第一相机所采集的图像与第三相机所采集的图像之间的第二匹配点对。15.根据权利要求14所述的方法，其中，基于所述第一图像特征和所述第三图像特征，确定第一相机所采集的图像与第三相机所采集的图像之间的第二匹配点对，包括：基于所述第一图像特征和所述第三图像特征，对所述第一去畸变图像和所述第三去畸变图像进行特征匹配，得到所述第二匹配点对。16.根据权利要求14所述的方法，其中，根据所述第三相机所采集的图像生成第三去畸
变图像，包括：采用去畸变函数对所述第三相机所采集的图像进行调整，得到所述第三去畸变图像。17.根据权利要求13所述的方法，其中，根据所述第二匹配点对，生成第六旋转矩阵，包括：根据所述第二匹配点对，生成第八旋转矩阵，所述第八旋转矩阵表征第三相机在等效相机坐标系下的旋转矩阵；获取第五旋转矩阵，其中，所述第五旋转矩阵表征第一相机在等效相机坐标系下的旋转矩阵，并根据所述第五旋转矩阵和所述第八旋转矩阵，生成所述第六旋转矩阵。18.根据权利要求13所述的方法，其中，若第一相机为鱼眼相机、第二相机为后视枪式相机，则第三相机为前视枪式相机，若第一相机为鱼眼相机、第二相机为前视枪式相机，则所述第三相机为后视枪式相机。19.根据权利要求13所述的方法，其中，所述第三相机所采集的图像的三维感知信息用于进行自动驾驶车辆的三维感知定位；所述第七旋转矩阵用于对所述第三相机的参数进行标定。20.根据权利要求1
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12任一项所述的方法，所述方法还包括：获取第一相机所采集的图像与第二相机所采集的图像之间的第三匹配点对，并根据所述第三匹配点对，生成第一旋转矩阵，其中，所述第一旋转矩阵表征第一相机在第二相机坐标系下的旋转矩阵；获取第九旋转矩阵，所述第九旋转矩阵表征第一相机在世界坐标系下的旋转矩阵，并根据所述第一旋转矩阵和所述第九旋转矩阵，生成第十旋转矩阵，所述第十旋转矩阵表征第二相机在世界坐标系下的旋转矩阵；根据所述第九旋转矩阵生成第一相机的三维感知信息，并根据所述第十旋转矩阵生成第二相机所采集的图像的三维感知信息。21.根据权利要求20所述的方法，其中，所述获取第九旋转矩阵，包括：获取标记点的三维坐标信息，并依据所述第一相机所采集的图像，确定所述第一相机所采集的图像上所述标记点的二维坐标信息；对所述标记点的三维坐标信息、以及所述第一相机所采集的图像上所述标记点的二维坐标信息进行解算处理，得到所述第九旋转矩阵。22.根据权利要求20所述的方法，其中，所述第九旋转矩阵用于对所述第一相机的参数进行标定，所述第十旋转矩阵用于对所述第二相机的参数进行标定。23.一种基于路侧相机的外参的三维感知信息获取装置，所述路侧相机包括第一相机和第二相机，所述第一相机与所述第二相机之间具有共视区域，所述装置包括：第一获取单元，用于获取第一相机所采集的图像与第二相机所采集的图像之间的第一匹配点对；第一生成单元，用于根据所述第一匹配点对，生成第一旋转矩阵，其中，所述第一旋转矩阵表征第一相机在第二相机坐标系下的旋转矩阵；第二获取单元，用于获取第二旋转矩阵，所述第二旋转矩阵表征第二相机在世界坐标系下的旋转矩阵；第二生成单元，用于根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：苑立彬，贾金让，易光启，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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