【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能驾驶，特别是涉及一种车灯控制角度的标定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、在智能驾驶领域中，随着新技术的不断发展，出现了智能车灯。其中，自适应远光灯系统（adaptive driving beam，adb）是智能车灯中的一种主要功能。自适应远光系统中通过感知系统（如相机）对前方车辆的位置进行感知，将相关障碍物的3d信息发送给控制模块，由控制模块计算熄灭车灯中的部分led光源，从而避免对其他道路使用者的影响。
2、但是在该功能中，车灯系统和感知系统（相机）的位置往往并不重合，因此感知系统感知到的物体无法直接与车灯系统的最小控制单元（灯珠或者灯光分区）对应起来，从而难以准确地确定需要熄灭车灯系统的哪些灯珠或灯光分区。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述车灯系统和感知系统的位置不重合而导致难以准确地确定感知的物体与车灯之间的映射关系的技术问题，提供一种车灯控制角度的标定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种车灯控制角度的标定方法，应用于自适应远光灯系统，所述自适应远光灯系统包括相机和车灯。所述方法包括：
3、通过所述相机，采集参考图像和所述车灯中的灯珠对应的标定图像；所述参考图像为针对预置的棋盘格未被灯珠照射时采集的图像，所述标定图像为针对预置的棋盘格被所述灯珠照射时采集的包含光斑的图像；
4、对比所述灯珠对应的标定图像和所述参考图像，得
5、通过像素坐标系与车灯坐标系之间的转换矩阵，对所述灯珠对应的光斑在像素坐标系下的位置信息进行转换，得到所述灯珠对应的光斑在车灯坐标系下的位置信息；
6、基于所述灯珠对应的光斑在车灯坐标系下的位置信息，确定所述灯珠对应的控制角度。
7、在其中一个实施例中，所述对比所述灯珠对应的标定图像和所述参考图像，得到所述灯珠对应的光斑在像素坐标系下的位置信息，包括：
8、对比所述灯珠对应的标定图像与所述参考图像，得到所述灯珠对应的光斑图像；
9、对所述光斑图像进行校正处理，得到所述灯珠对应的校正图像；
10、检测所述校正图像中的光斑，得到所述灯珠对应的光斑在棋盘格坐标系下的位置信息；
11、通过棋盘格坐标系与像素坐标系之间的映射关系，将所述光斑在棋盘格坐标系下的位置信息转换为所述光斑在像素坐标系下的位置信息。
12、在其中一个实施例中，所述对所述光斑图像进行校正处理，得到所述灯珠对应的校正图像，包括：
13、对所述光斑图像进行角点检测，得到预设数目的角点；
14、对所述预设数目的角点进行校正处理，得到预设数目的校正角点；
15、通过所述预设数目的角点的位置信息和所述预设数目的校正角点的位置信息，确定从所述光斑图像转换至所述校正图像的单应矩阵；
16、通过所述单应矩阵对所述光斑图像中的其余角点进行校正，得到所述校正图像。
17、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
18、获取所述校正图像的尺寸信息，以及所述校正图像中的目标角点的位置信息；所述目标角点为用于确定所述光斑图像的单应矩阵的角点；
19、基于所述尺寸信息和所述目标角点的位置信息，建立所述棋盘格坐标系与所述像素坐标系之间的映射关系。
20、在其中一个实施例中，所述像素坐标系与所述车灯坐标系之间的转换矩阵通过下述方式确定：
21、获取所述像素坐标系与相机坐标系之间的第一转换矩阵，以及，获取所述相机坐标系与所述车灯坐标系之间的第二转换矩阵；
22、对所述第一转换矩阵与所述第二转换矩阵进行相乘处理，得到所述像素坐标系与车灯坐标系之间的转换矩阵。
23、在其中一个实施例中，所述获取所述相机坐标系与所述车灯坐标系之间的第二转换矩阵，包括：
24、通过二维坐标到三维坐标之间的转换关系，确定所述相机坐标系与棋盘格坐标系之间的转换矩阵；基于所述转换矩阵，确定所述相机坐标系与所述车灯坐标系之间的旋转矩阵；
25、获取所述相机坐标系与所述车灯坐标系之间的平移矩阵；
26、对所述旋转矩阵与所述平移矩阵进行相乘处理，得到所述相机坐标系与所述车灯坐标系之间的第二转换矩阵。
27、在其中一个实施例中，所述车灯包括的灯珠有多个；所述基于所述灯珠对应的光斑在车灯坐标系下的位置信息，确定所述灯珠对应的控制角度之后，还包括：
28、获取障碍物在所述车灯坐标系下的角度信息；
29、基于所述角度信息，查找各个灯珠对应的控制角度，从所述各个灯珠中确定出所述角度信息对应的目标灯珠；
30、将所述目标灯珠，确定为影响所述障碍物的灯珠。
31、第二方面，本申请还提供了一种车灯控制角度的标定装置，应用于自适应远光灯系统，所述自适应远光灯系统包括相机和车灯。所述装置包括：
32、图像采集模块，用于通过所述相机，采集参考图像和所述车灯中的灯珠对应的标定图像；所述参考图像为针对预置的棋盘格未被灯珠照射时采集的图像，所述标定图像为针对预置的棋盘格被所述灯珠照射时采集的包含光斑的图像；
33、位置确定模块，用于对比所述灯珠对应的标定图像和所述参考图像，得到所述灯珠对应的光斑在像素坐标系下的位置信息；
34、位置转换模块，用于通过像素坐标系与车灯坐标系之间的转换矩阵，对所述灯珠对应的光斑在像素坐标系下的位置信息进行转换，得到所述灯珠对应的光斑在车灯坐标系下的位置信息；
35、角度确定模块，用于基于所述灯珠对应的光斑在车灯坐标系下的位置信息，确定所述灯珠对应的控制角度。
36、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
37、通过相机，采集参考图像和车灯中的灯珠对应的标定图像；所述参考图像为针对预置的棋盘格未被灯珠照射时采集的图像，所述标定图像为针对预置的棋盘格被所述灯珠照射时采集的包含光斑的图像；
38、对比所述灯珠对应的标定图像和所述参考图像，得到所述灯珠对应的光斑在像素坐标系下的位置信息；
39、通过像素坐标系与车灯坐标系之间的转换矩阵，对所述灯珠对应的光斑在像素坐标系下的位置信息进行转换，得到所述灯珠对应的光斑在车灯坐标系下的位置信息；
40、基于所述灯珠对应的光斑在车灯坐标系下的位置信息，确定所述灯珠对应的控制角度。
41、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
42、通过相机，采集参考图像和车灯中的灯珠对应的标定图像；所述参考图像为针对预置的棋盘格本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车灯控制角度的标定方法，其特征在于，应用于自适应远光灯系统，所述自适应远光灯系统包括相机和车灯，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对比所述灯珠对应的标定图像和所述参考图像，得到所述灯珠对应的光斑在像素坐标系下的位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述光斑图像进行校正处理，得到所述灯珠对应的校正图像，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素坐标系与所述车灯坐标系之间的转换矩阵通过下述方式确定：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述相机坐标系与所述车灯坐标系之间的第二转换矩阵，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车灯包括的灯珠有多个；所述基于所述灯珠对应的光斑在车灯坐标系下的位置信息，确定所述灯珠对应的控制角度之后，还包括：
8.一种车灯控制角度的标定装置，其特征在于，应用于自适应远光灯系统，所述自适应远光灯系统包括相机和车
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的车灯控制角度的标定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的车灯控制角度的标定方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种车灯控制角度的标定方法，其特征在于，应用于自适应远光灯系统，所述自适应远光灯系统包括相机和车灯，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对比所述灯珠对应的标定图像和所述参考图像，得到所述灯珠对应的光斑在像素坐标系下的位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述光斑图像进行校正处理，得到所述灯珠对应的校正图像，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素坐标系与所述车灯坐标系之间的转换矩阵通过下述方式确定：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述相机坐标系与所述车灯坐标系之间...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志根，宋子恒，周涤非，
申请(专利权)人：深圳市欧冶半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
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