【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于相机标定，具体涉及一种基于多aruco码的多相机外参标定方法和系统。
技术介绍
1、多相机标定是机器视觉领域中的一个重要研究方向，广泛应用于物体三维重建、三维定位等重要机器视觉任务。多相机标定是指获取多个相机的内部参数和外部参数，内部参数(简称为内参)包括焦距、畸变参数，外部参数(简称为外参)包括相机的位姿，即平移和旋转。在多相机系统中，每个相机都有其自身的内部参数和外部参数，这些参数的获取和校准对于机器视觉任务的准确性和可靠性至关重要。
2、通常情况下，多相机系统的外参标定方法主要包括自标定方法以及基于标定物的标定方法。自标定方法是一种利用多幅图像之间的特征点匹配来估计相机外参的方法，该方法不需要使用额外的标定物，而是在任意环境中利用场景中的特征点进行相机标定，能够适应动态场景下的自动标定，但这种标定方法的精度相对较低，且标定时为了提取稳定的特征点而对图像质量要求高，在光照变化和遮挡等情况下极易对标定结果造成影响，为提高精度和稳定性通常需要复杂的算法支持。基于标定物的标定方法是一种常用的相机外参标定方法，它需要借助标定物的辅助，通过拍摄多张不同角度和位置的标定图像并利用图像中的特征点与标定物之间的几何关系进行相机外参标定。最常见的标定物为棋盘格标定板，尤其是对多相机系统进行外参标定时，一般会在各个相邻相机间反复移动标定板，同时拍摄含有标定板的图像，从而采集必要的标定数据，基于此数据采集方法，在棋盘格标定板上，每个角点都对应着一个空间中的三维坐标，通过拍摄含有标定板的图像，可以提取出角点的二维图像坐标，
3、因此，需要研发一种新型的多相机标定方法，能够方便快捷地采集标定数据，减少人工和时间成本，同时能准确地估计出大量相机的外部参数。
技术实现思路
1、鉴于上述，本专利技术的目的是提供一种基于多aruco码的多相机外参标定方法和系统，只需在场景中简单布置一组aruco码，使其静止并拍摄多相机的图像，获取aruco码的相对位姿并对aruco码的绝对位姿和相机的绝对位姿进行计算和更新得到初始化的绝对位姿，构建最小化重投影误差对所有初始化的绝对位姿进行全局优化，最终得到最优的多相机外参，实现低人工成本、低时间成本和精准的相机外参标定，适用于多相系统外参标定场景。
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供的技术方案如下：
3、本专利技术实施例提供的一种基于多aruco码的多相机外参标定方法，包括以下步骤：
4、布置多个aruco码并拍摄多相机图像，建立世界坐标系；
5、识别每张图像中aruco码的id并提取每个aruco码的二维角点坐标；
6、根据aruco码的二维角点坐标求得aruco码相对于相机的相对位姿；
7、构建aruco码位姿关系图，根据aruco码位姿关系图和aruco码相对于相机的相对位姿计算aruco码的本地坐标系到世界坐标系的变换矩阵得到初始化的aruco码绝对位姿；
8、构建相机位姿关系图，根据相机位姿关系图和aruco码相对于相机的相对位姿以及初始化的aruco码绝对位姿计算世界坐标系到相机的相机坐标系的变换矩阵得到初始化的相机绝对位姿；
9、构建重投影误差并将初始化的aruco码绝对位姿和初始化的相机绝对位姿作为初值输入，通过最小化重投影误差对所有绝对位姿进行全局优化得到最优相机外参。
10、优选地，所述布置多个aruco码并拍摄多相机图像，建立世界坐标系，包括：
11、准备一组aruco码，在多相机系统的视野中，布置m个不同的aruco码并使其静止，使每个相机捕捉到至少两个完整的aruco码，且两两相邻相机间能至少捕捉到一个共同且完整的aruco码；布置好aruco码后，使每个相机拍摄一张图像；在布置的aruco码中选择某个aruco码，记为m0，将m0的本地坐标系确立为世界坐标系w。
12、优选地，所述根据aruco码的二维角点坐标求得aruco码相对于相机的相对位姿，包括：
13、根据aruco码的二维角点坐标以及其在aruco码的本地坐标系的对应三维坐标，通过pnp算法求得aruco码相对于相机的相对位姿，记为即第j个aruco码mj到第i个相机ci的坐标变换矩阵。
14、优选地，所述构建aruco码位姿关系图，根据aruco码位姿关系图和aruco码相对于相机的相对位姿计算aruco码的本地坐标系到世界坐标系的变换矩阵得到初始化的aruco码绝对位姿，包括：
15、构建aruco码位姿关系图gm＝(vm,em)，其中vm为节点集合，em为边集合，aruco码位姿关系图中的节点代表aruco码，即节点集合其中m为aruco码的总个数，j为aruco码的序号，若第j个aruco码mj和第k个aruco码mk被至少一个相机同时捕捉到，则aruco码位姿关系图中的边(j,k)是连接的，即(j,k)∈em；
16、根据aruco码位姿关系图中边的连接关系及其对应的aruco码相对于相机的相对位姿计算得到两个aruco码间的坐标变换矩阵根据坐标变换矩阵对aruco码位姿关系图中每个节点对应aruco码计算其本地坐标系到世界坐标系的变换矩阵即为初始化的aruco码绝对位姿。
17、优选地，所述两个aruco码间的坐标变换矩阵的计算方法为：
18、
19、式中，第i个相机ci同时捕捉到了两个aruco码mj和mk，为aruco码mk本地坐标系到相机ci坐标系的坐标变换矩阵的逆，为aruco码mj本地坐标系到相机ci坐标系的坐标变换矩阵，为刚性运动平均函数；
20、所述初始化的aruco码绝对位姿的计算步骤包括：
21、i)将aruco码m0的本地坐标系到世界坐标系的变换矩阵取值为4×4的单位矩阵i4×4，使用深度优先搜索算法在aruco码位姿关系图gm中遍历一次，计算每个aruco码的绝对位姿
22、ii)依次对每个aruco码mj，更新其绝对位姿：
23、
24、式中，为aruco码节点j在aruco码位姿关系图gm中的邻近节点集，为刚性运动平均函数；
25、iii)循环n(n≥0)次步骤ii)，得到初始化的aruco码绝对位姿。
【技术保护点】
1.一种基于多Aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多Aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述布置多个Aruco码并拍摄多相机图像，建立世界坐标系，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多Aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述根据Aruco码的二维角点坐标求得Aruco码相对于相机的相对位姿，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多Aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述构建Aruco码位姿关系图，根据Aruco码位姿关系图和Aruco码相对于相机的相对位姿计算Aruco码的本地坐标系到世界坐标系的变换矩阵得到初始化的Aruco码绝对位姿，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多Aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述两个Aruco码间的坐标变换矩阵的计算方法为：
6.根据权利要求1所述的基于多Aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述构建相机位姿关系图，根据相机位姿关系图和Aruco码相对于相机的相对位姿以及初始化的Aruc
7.根据权利要求6所述的基于多Aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述两个相机间的坐标变换矩阵的计算方法为：
8.根据权利要求5或7所述的基于多Aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，刚性运动平均函数的具体计算方法为：
9.根据权利要求1所述的基于多Aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述构建重投影误差并将初始化的Aruco码绝对位姿和初始化的相机绝对位姿作为初值输入，通过最小化重投影误差对所有绝对位姿进行全局优化得到最优相机外参，包括：
10.一种基于多Aruco码的多相机外参标定系统，其特征在于，包括：多相机图像采集模块、Aruco码坐标提取模块、Aruco码相对位姿获取模块、Aruco码绝对位姿初始化模块、相机绝对位姿初始化模块和绝对位姿全局优化模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于多aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述布置多个aruco码并拍摄多相机图像，建立世界坐标系，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述根据aruco码的二维角点坐标求得aruco码相对于相机的相对位姿，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述构建aruco码位姿关系图，根据aruco码位姿关系图和aruco码相对于相机的相对位姿计算aruco码的本地坐标系到世界坐标系的变换矩阵得到初始化的aruco码绝对位姿，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述两个aruco码间的坐标变换矩阵的计算方法为：
6.根据权利要求1所述的基于多aruco码的多相机外参标定方法，其特征在于，所述构建相机位...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。