【技术实现步骤摘要】
一种应用于自动驾驶的相机传感器建模方法
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，具体为一种应用于自动驾驶的相机传感器建模方法。
技术介绍
[0002]自动驾驶，又称无人驾驶、电脑驾驶或轮式移动机器人，是依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，完成完整、安全、有效的驾驶的一项前沿科技。在21世纪，由于汽车用户的不断增加，公路交通面临的拥堵、安全事故等问题越发严重。自动驾驶技术在车联网技术和人工智能技术的支持下，能够协调出行路线与规划时间，从而大程度提高出行效率，并在一定程度上减少能源消耗。自动驾驶同时还能帮助避免醉驾，疲劳驾驶等安全隐患，减少驾驶员失误，提升安全性。自动驾驶也因此成为各国近年的一项研发重点。作为自动化载具，自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航。作为一种可行的自动驾驶环境感知硬件，仿真相机是指自动驾驶的仿真系统中的感知输入的设备。
[0003]目前现有的自动驾驶的相机传感器在对环境进行感知时，容易受到干扰导致感知容易出现偏差的现象，从而影响相机传感器在对环境进行感知的精准性。>
技术实现思路
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用于自动驾驶的相机传感器建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过基准相机，采集测试场景的基准图像数据，然后数据实例分割预处理，需要获得经过实例分割的RGB图像和深度信息的先验，将视觉的信息区域分为稳定静态区域和非稳定的动态区域，该过程中，将从相机传感器获得的图像，采用实例分割算法处理后，分别得到掩膜的动态区域和未被掩膜的静态区域，并将其中的多个动态区域标记序号，最后将这两部分区域的图像作为新的输入分别给到下一阶段的跟踪算法中；S2、针对测试场景进行三维建模，得到测试场景的场景模型，通过仿真相机，对所述场景模型进行图像采集，得到所述测试场景的仿真图像数据，其中，所述仿真相机至少包括在自动驾驶的仿真系统中的相机，所述仿真相机的相机参数与所述基准相机的相机参数相同；S3、基于ORB
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SLAM2的RGB
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D的输入的开发框架，将连续两帧RGB
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D图像中的静态区域预先进行轻量级的里程计跟踪，获得初步粗略的相机位姿，然后通过基于直方图统计的评分算法HBOS进一步剔除由于实例分割失败或者误分割导致的异常点，最后，将获得的精确结果放入后端优化的步骤中；S4、利用恒速运动模型和区域重叠确定连续帧之间的不同的多个目标的跟踪区域，利用针对大运动优化的金字塔LK光流算法获取对应的光流跟踪，通过直接法计算出相机坐标系下的相对的目标位姿，将运动目标位姿放入后端优化方程中联合解算；S5、针对所述仿真图像数据和所述基准图像数据，确定出误差指标，依据所述误差指标，确定出所述基准相机和所述仿真相机之间的相似度，完成仿真相机验证。2.根据权利要求1所述的一种应用于自动驾驶的相机传感器建模方法，其特征在于：所述步骤S5中误差指标包...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶耀东，王旭亚，余飞，孙小进，刘海亮，钱迟，周彪，王景溢，
申请(专利权)人：华东光电集成器件研究所，
类型：发明
国别省市：
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