一种基于视觉环视系统点云建图方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于视觉环视系统点云建图方法，其首先选择环视系统中的其中一路摄像头视频信息，对其进行位姿优化和点云建图；然后利用优化好的单路摄像头位姿信息获取其余摄像头的位姿，并基于该位姿进行其余摄像头的点云建图；最后将环视系统中的所有摄像头的点云图进行融合处理，即得到环视系统的点云图。本发明专利技术采用车载环视系统的多个摄像头的视频信息共同构建点云图，从而有效提高了点云密度；而在构建各路摄像头的点云图时，仅优化一路摄像头的位姿，其余摄像头的位姿则由已优化的单路摄像头的位姿获取，从而加速了处理时间，提高了点云建图效率。提高了点云建图效率。提高了点云建图效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉环视系统点云建图方法


[0001]本专利技术涉及点云建图
，具体涉及一种基于视觉环视系统点云建图方法。

技术介绍

[0002]在高级驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System）中，运用各类传感器设备进行点云建图是非常重要的部分。智能汽车可通过建图数据来感知周围的环境、侦测与追踪、高精度定位等操作，并进行系统的运行和分析，让智能汽车更好的进行决策和驾驶，从而有效增加汽车智能驾驶的舒适性和安全性。因此，有效和快速点云建图技术已成为高级智能汽车不可缺少的部分。
[0003]目前，点云建图可大致分为四种方式：（1）基于激光雷达技术点云建图，速度快且精度高，但存在建图激光雷达传感器设备成本高的劣势。
[0004]（2）基于超声波技术点云建图，设备成本低，但容易受到噪声和离散点影响，抗干扰性较差，建图精度较低。
[0005]（3）基于4D成像雷达点云建图，对环境鲁棒性较好，且具有高分辨率，但对设备系统性能要求较高，技术难度大。
[0006]（4）基于单目视觉获取图像信息点云建图，设备成本低、建图速度快，但对环境的抗干扰能力低，点云密度低。
[0007]鉴于点云建图存在的上述问题，本专利技术人经过深入构思且积极研发试验，遂产生本案。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于提供一种基于环视系统多目视觉点云建图方法，其可以有效提高建图效率和建图点云密度。
[0009]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于视觉环视系统点云建图方法，其包括以下步骤：获取车载环视多目摄像头中的其中一路摄像头的视频信息，该路摄像头为第一路摄像头，并同步获取车辆运动轨迹信息、IMU运动信息；结合车辆运动轨迹信息、IMU运动信息和第一路摄像头的视频信息构建单路slam，进行位姿优化与点云建图，得到第一路摄像头的点云图；将优化后的第一路摄像头位姿和各路摄像头的相对位姿关系结合，计算出除第一路摄像头外的其他路摄像头的绝对位姿；根据其他路摄像头的绝对位姿进行其他路摄像头的视频信息的点云建图，得到其他路摄像头的点云图；将第一路摄像头的点云图和其他路摄像头的点云图进行融合，得到环视系统的点云图。
[0010]所述车载环视系统中各路摄像头的相对位姿获取如下：
对车载环视多目摄像头进行外参标定，在车身坐标系下，获取各路摄像头的安装位置参数；根据各路摄像头的安装位置参数获得各路摄像头的相对位姿关系；其他路摄像头的点云建图方法如下：对于每一路摄像头，对于场景重叠区域，进行相机之间的像素匹配，根据三角测量对像素点进行三维重构；对于场景非重叠区域，进行单相机图像序列相邻帧之间像素匹配，根据三角测量对像素点进行三维重构，以此进行该路摄像头的点云建图。
[0011]所述车辆运动轨迹信息的获取来自车身运动信息和/或IMU传感器信息。
[0012]采用上述方案后，本专利技术首先选择环视系统中的其中一路摄像头视频信息，对其进行位姿优化和点云建图；然后利用优化好的单路摄像头位姿信息获取其余摄像头的位姿，并基于该位姿进行其余摄像头的点云建图；最后将环视系统中的所有摄像头的点云图进行融合处理，即得到环视系统的点云图。本专利技术采用车载环视系统的多个摄像头的视频信息共同构建点云图，从而有效提高了点云密度；而在构建各路摄像头的点云图时，仅优化一路摄像头的位姿，其余摄像头的位姿则由已优化的单路摄像头的位姿获取，从而加速了处理时间，提高了点云建图效率。
附图说明
[0013]图1为本专利技术的点云建图方法流程图；图2为本专利技术详细的点云建图方法流程图。
具体实施方式
[0014]如图1和图2所示，本专利技术揭示了一种基于视觉环视系统点云建图方法，该方法包括以下步骤：步骤1、对车载环视多目摄像头进行外参标定，在车身坐标系下，获取各路摄像头的安装位置参数；根据各路摄像头的安装位置参数获得各路摄像头的相对位姿关系。
[0015]步骤2、获取车载环视多目摄像头中的其中一路摄像头的视频信息，该路摄像头为第一路摄像头，并同步获取车辆运动轨迹信息、IMU运动信息；结合车辆运动轨迹信息、IMU运动信息和第一路摄像头的视频信息构建单路slam，进行位姿优化与点云建图，得到第一路摄像头的点云图。
[0016]上述车辆运动轨迹信息的获取来自车身运动信息、IMU传感器信息等。
[0017]步骤3、将优化后的第一路摄像头位姿和各路摄像头的相对位姿关系结合，计算出除第一路摄像头外的其他路摄像头的绝对位姿；根据其他路摄像头的绝对位姿进行其他路摄像头的视频信息的点云建图，得到其他路摄像头的点云图。
[0018]对于每一路摄像头，对于每一路摄像头，对于场景重叠区域，进行相机之间的像素匹配，根据三角测量对像素点进行三维重构；对于场景非重叠区域，进行单相机图像序列相邻帧之间像素匹配，根据三角测量对像素点进行三维重构，以此进行该路摄像头的点云建图。
[0019]步骤4、将第一路摄像头的点云图和其他路摄像头的点云图进行融合，得到环视系统的点云图。
[0020]在融合处理后，需要进行点云滤波处理，以提高点云图质量。
[0021]综上，本专利技术首先选择环视系统中的其中一路摄像头视频信息，对其进行位姿优化和点云建图；然后利用优化好的单路摄像头位姿信息获取其余摄像头的位姿，并基于该位姿进行其余摄像头的点云建图；最后将环视系统中的所有摄像头的点云图进行融合处理，即得到环视系统的点云图。本专利技术采用车载环视系统的多个摄像头的视频信息共同构建点云图，从而有效提高了点云密度；而在构建各路摄像头的点云图时，仅优化一路摄像头的位姿，其余摄像头的位姿则由已优化的单路摄像头的位姿获取，从而加速了处理时间，提高了点云建图效率。
[0022]以上所述，仅是本专利技术实施例而已，并非对本专利技术的技术范围作任何限制，故凡是依据本专利技术的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本专利技术技术方案的范围内。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉环视系统点云建图方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：获取车载环视多目摄像头中的其中一路摄像头的视频信息，该路摄像头为第一路摄像头，并同步获取车辆运动轨迹信息、IMU运动信息；结合车辆运动轨迹信息、IMU运动信息和第一路摄像头的视频信息构建单路slam，进行位姿优化与点云建图，得到第一路摄像头的点云图；将优化后的第一路摄像头位姿和各路摄像头的相对位姿关系结合，计算出除第一路摄像头外的其他路摄像头的绝对位姿；根据其他路摄像头的绝对位姿进行其他路摄像头的视频信息的点云建图，得到其他路摄像头的点云图；将第一路摄像头的点云图和其他路摄像头的点云图进行融合，得到环视系统的点云图。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉环视系统点云建图方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：李龙喜，林少锋，王宝杰，杨文钦，张范有，
申请(专利权)人：同致电子科技厦门有限公司，
类型：发明
国别省市：