一种用于无人驾驶车辆的相机标定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种用于无人驾驶车辆的相机标定方法及装置。该方法包括：获取针对目标相机采集的三张包括标定板的图像；分别检测每张图像中位于标定板中轴线处黑白格子的交点，计算每个交点在标定板上对应的三维点在相机坐标系中的三维坐标信息；确定车辆坐标系的Z轴表示；根据第一图像和第二图像中检测得到的交点对应的三维点的三维坐标信息，以及车辆坐标系的Z轴表示，确定车辆坐标系的X轴表示和Y轴表示；获取根据测距设备得到的目标相机距离无人驾驶车辆车头的距离；计算目标相机到无人驾驶车辆车身左侧的距离、右侧的距离、以及目标相机的高度。应用本发明专利技术实施例提供的方案，能够提高相机标定的便捷性。能够提高相机标定的便捷性。能够提高相机标定的便捷性。

【技术实现步骤摘要】
一种用于无人驾驶车辆的相机标定方法及装置


[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，具体而言，涉及一种用于无人驾驶车辆的相机标定方法及装置。

技术介绍

[0002]在无人驾驶车辆行驶过程中，其需要检测道路上的车道线、指示牌、行人、以及其他车辆等目标的位置信息，从而才可以在正确的区域行驶，保证其行驶的安全性。例如，可以在无人驾驶车辆安装相机，通过相机采集车辆行驶过程中周围环境的图像，进而可以通过对图像进行检测，得到车辆周围环境相关目标的位置信息。
[0003]具体的，可以提前对相机进行标定，得到相机与车身的相对位置，也即相机与车身的位置姿态关系，从而在后续的定位过程中，可以根据标定得到的结果，对车辆周围环境的目标位置进行检测。
[0004]已知的相机标定方法，可以在铺设了很多编码图案的室内标定场进行。然而，每次进行相机标定都需要车辆去到标定场进行，路程耗时较长，标定过程繁琐。因此，为了提高相机标定的便捷性，亟需一种相机标定方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种用于无人驾驶车辆的相机标定方法及装置，以提高相机标定的便捷性。具体的技术方案如下。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种用于无人驾驶车辆的相机标定方法，所述方法包括：
[0007]获取针对目标相机采集的三张包括标定板的图像；所述目标相机为所述无人驾驶车辆中安装的任一相机；所述标定板包括按预设方式排列的黑白格子图案；各所述图像为分别将所述标定板放置于与所述目标相机对应的预设位置后所述目标相机采集的图像；
[0008]分别检测每张所述图像中位于所述标定板中轴线处黑白格子的交点，得到所述每个交点在各所述图像中的二维坐标信息；
[0009]根据所述每个交点在各所述图像中的二维坐标信息、所述目标相机的内参矩阵、以及所述每个格子的间距，计算所述每个交点在所述标定板上对应的三维点在所述相机坐标系中的三维坐标信息；
[0010]根据所述每个三维点在所述相机坐标系中的三维坐标信息，选择处于同一高度的目标三维点，并根据所述目标三维点构建目标平面，将所述目标平面的方向向量确定为车辆坐标系的Z轴表示；所述车辆坐标系的X轴为沿车辆前后轮连线朝车辆行进方向，Y轴与X轴位于同一平面且朝车辆左侧，Z轴与X轴与Y轴组成的平面垂直且朝上；
[0011]根据第一图像和第二图像中检测得到的交点对应的三维点的三维坐标信息，以及所述车辆坐标系的Z轴表示，确定所述车辆坐标系的X轴表示和Y轴表示；所述第一图像和所述第二图像为将所述标定板放置于与所述无人驾驶车辆的预设部件处于同一直线的两个
位置后，所述目标相机分别采集的图像；所述预设部件与所述目标相机相对应；
[0012]根据所述车辆坐标系的Z轴表示、X轴表示和Y轴表示，构建所述车辆坐标系和所述相机坐标系之间的旋转矩阵；
[0013]获取根据测距设备得到的所述目标相机距离所述无人驾驶车辆车头的距离；根据所述第一图像和所述第二图像对应的三维点的三维坐标信息，计算所述目标相机到所述无人驾驶车辆车身左侧的距离；根据除所述第一图像和所述第二图像之外的第三图像对应的三维点的三维坐标信息，计算所述目标相机到所述无人驾驶车辆车身右侧的距离；根据所述旋转矩阵、所述标定板的高度、以及任一所述图像中检测得到的最高处交点的高度，计算所述目标相机的高度。
[0014]可选的，所述根据所述每个交点在各所述图像中的二维坐标信息、所述目标相机的内参矩阵、以及所述每个格子的间距，计算所述每个交点在所述标定板上对应的三维点在所述相机坐标系中的三维坐标信息的步骤包括：
[0015]针对每张所述图像中检测得到的每个交点，根据以下公式，计算该图像中检测得到的每个交点在所述标定板上对应的三维点在所述相机坐标系中的三维坐标信息：
[0016]Pi＝P0+i*d*v
[0017]pi＝Proj(K*Pi)
[0018]其中，Pi为第i个交点pi对应的三维点，P0为该图像中检测得到的最高处的交点对应的三维点，i为整数，d为相邻三维点Pi之间的距离，v为沿所述标定板中轴线的单位方向向量，K为所述目标相机的内参矩阵，Proj函数为(x,y,z)
→
(x/z，y/z)。
[0019]可选的，所述根据所述旋转矩阵、所述标定板的高度、以及任一所述图像中检测得到的最高处交点的高度，计算所述目标相机的高度的步骤包括：
[0020]构建所述相机坐标系对应的位移T＝transpose(R)*P0；
[0021]将所述目标相机的高度H确定为：
[0022]H＝-T(2)+D
[0023]R为所述旋转矩阵，transpose(R)为求R的转置矩阵，P0为任一所述图像中检测得到的最高处交点的高度，D为所述标定板的高度。
[0024]可选的，所述预设位置位于所述目标相机采集范围；
[0025]所述目标相机为所述无人驾驶车辆中前视相机或后视相机，所述预设位置为：所述标定板中轴线与所述无人驾驶车辆左侧前后轮外边缘线处于同一直线的第一位置和第二位置，以及所述标定板中轴线与所述无人驾驶车辆右侧前后轮外边缘线处于同一直线的第三位置；
[0026]所述目标相机为所述无人驾驶车辆中侧左前视相机或侧右前视相机，所述预设位置为：所述标定板中轴线与所述无人驾驶车辆车头切线处于同一直线的第四位置和第五位置，以及距离所述第四位置和所述第五位置的连线大于预设距离阈值的第六位置；所述第四位置和所述第五位置的间距大于所述预设距离阈值；
[0027]所述目标相机为所述无人驾驶车辆中侧左后视相机或侧右后视相机，所述预设位置为：所述标定板中轴线与所述无人驾驶车辆车尾切线处于同一直线的第七位置和第八位置，以及距离所述第七位置和所述第八位置的连线大于预设距离阈值的第九位置；所述第七位置和所述第八位置的间距大于所述预设距离阈值。
[0028]可选的，所述目标相机为所述无人驾驶车辆中前视相机或后视相机，所述根据第一图像和第二图像中检测得到的交点对应的三维点的三维坐标信息，以及所述车辆坐标系的Z轴表示，确定所述车辆坐标系的X轴表示和Y轴表示的步骤包括：
[0029]根据第一图像和第二图像中检测得到的交点对应的三维点的三维坐标信息，计算所述第一图像对应的三维点的第一平均点的第一均值坐标，以及所述第二图像对应的三维点的第二平均点的第二均值坐标；
[0030]根据所述第一平均点的第一均值坐标，以及所述第二平均点的第二均值坐标，将所述第一平均点和所述第二平均点的连线确定为所述车辆坐标系的X轴表示；其中，采集所述第一图像时所述标定板所处位置与所述无人驾驶车辆的间距，小于采集所述第一图像时所述标定板所处位置与所述无人驾驶车辆的间距；
[0031]根据所述车辆坐标系的Z轴表示和X轴表示，确定所述车辆坐标系的Y轴表示。
[0032]可选的，所述根据所述第一图像和所述第二图像对应的三维点的三维坐标信息，计算所述目标相机到所述无人驾驶车辆车身左侧本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于无人驾驶车辆的相机标定方法，其特征在于，所述方法包括：获取针对目标相机采集的三张包括标定板的图像；所述目标相机为所述无人驾驶车辆中安装的任一相机；所述标定板包括按预设方式排列的黑白格子图案；各所述图像为分别将所述标定板放置于与所述目标相机对应的预设位置后所述目标相机采集的图像；分别检测每张所述图像中位于所述标定板中轴线处黑白格子的交点，得到所述每个交点在各所述图像中的二维坐标信息；根据所述每个交点在各所述图像中的二维坐标信息、所述目标相机的内参矩阵、以及所述每个格子的间距，计算所述每个交点在所述标定板上对应的三维点在所述相机坐标系中的三维坐标信息；根据所述每个三维点在所述相机坐标系中的三维坐标信息，选择处于同一高度的目标三维点，并根据所述目标三维点构建目标平面，将所述目标平面的方向向量确定为车辆坐标系的Z轴表示；所述车辆坐标系的X轴为沿车辆前后轮连线朝车辆行进方向，Y轴与X轴位于同一平面且朝车辆左侧，Z轴与X轴与Y轴组成的平面垂直且朝上；根据第一图像和第二图像中检测得到的交点对应的三维点的三维坐标信息，以及所述车辆坐标系的Z轴表示，确定所述车辆坐标系的X轴表示和Y轴表示；所述第一图像和所述第二图像为将所述标定板放置于与所述无人驾驶车辆的预设部件处于同一直线的两个位置后，所述目标相机分别采集的图像；所述预设部件与所述目标相机相对应；根据所述车辆坐标系的Z轴表示、X轴表示和Y轴表示，构建所述车辆坐标系和所述相机坐标系之间的旋转矩阵；获取根据测距设备得到的所述目标相机距离所述无人驾驶车辆车头的距离；根据所述第一图像和所述第二图像对应的三维点的三维坐标信息，计算所述目标相机到所述无人驾驶车辆车身左侧的距离；根据除所述第一图像和所述第二图像之外的第三图像对应的三维点的三维坐标信息，计算所述目标相机到所述无人驾驶车辆车身右侧的距离；根据所述旋转矩阵、所述标定板的高度、以及任一所述图像中检测得到的最高处交点的高度，计算所述目标相机的高度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个交点在各所述图像中的二维坐标信息、所述目标相机的内参矩阵、以及所述每个格子的间距，计算所述每个交点在所述标定板上对应的三维点在所述相机坐标系中的三维坐标信息的步骤包括：针对每张所述图像中检测得到的每个交点，根据以下公式，计算该图像中检测得到的每个交点在所述标定板上对应的三维点在所述相机坐标系中的三维坐标信息：Pi＝P0+i*d*vpi＝Proj(K*Pi)其中，Pi为第i个交点pi对应的三维点，P0为该图像中检测得到的最高处的交点对应的三维点，i为整数，d为相邻三维点Pi之间的距离，v为沿所述标定板中轴线的单位方向向量，K为所述目标相机的内参矩阵，Proj函数为(x,y,z)
→
(x/z，y/z)。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述旋转矩阵、所述标定板的高度、以及任一所述图像中检测得到的最高处交点的高度，计算所述目标相机的高度的步骤包括：构建所述相机坐标系对应的位移T＝transpose(R)*P0；
将所述目标相机的高度H确定为：H＝-T(2)+DR为所述旋转矩阵，transpose(R)为求R的转置矩阵，P0为任一所述图像中检测得到的最高处交点的高度，D为所述标定板的高度。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述预设位置位于所述目标相机采集范围；所述目标相机为所述无人驾驶车辆中前视相机或后视相机，所述预设位置为：所述标定板中轴线与所述无人驾驶车辆左侧前后轮外边缘线处于同一直线的第一位置和第二位置，以及所述标定板中轴线与所述无人驾驶车辆右侧前后轮外边缘线处于同一直线的第三位置；所述目标相机为所述无人驾驶车辆中侧左前视相机或侧右前视相机，所述预设位置为：所述标定板中轴线与所述无人驾驶车辆车头切线处于同一直线的第四位置和第五位置，以及距离所述第四位置和所述第五位置的连线大于预设距离阈值的第六位置；所述第四位置和所述第五位置的间距大于所述预设距离阈值；所述目标相机为所述无人驾驶车辆中侧左后视相机或侧右后视相机，所述预设位置为：所述标定板中轴线与所述无人驾驶车辆车尾切线处于同一直线的第七位置和第八位置，以及距离所述第七位置和所述第八位置的连线大于预设距离阈值的第九位置；所述第七位置和所述第八位置的间距大于所述预设距离阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标相机为所述无人驾驶车辆中前视相机或后视相机，所述根据第一图像和第二图像中检测得到的交点对应的三维点的三维坐标信息，以及所述车辆坐标系的Z轴表示，确定所述车辆坐标系的X轴表示和Y轴表示的步骤包括：根据第一图像和第二图像中检测得到的交点对应的三维点的三维坐标信息，计算所述第一图像对应的三维点的第一平均点的第一均值坐标，以及所述第二图像对应的三维点的第二平均点的第二均值坐标；根据所述第一平均点的第一均值坐标，以及所述第二平均点的第二均值坐标，将所述第一平均点和所述第二平均点的连线确定为所述车辆坐标系的X轴表示；其中，采集所述第一图像时所述标定板所处位置与所述无人驾驶...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓浩平，彭雄峰，
申请(专利权)人：初速度苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：