車載雙目相機標定及參數驗證方法
【技術領域】
[0001 ]本發(fā)明設及視覺處理領域，特別地指一種車載雙目相機標定及參數驗證方法。
【背景技術】
[0002] 在圖像測量及機器視覺應用中，空間中物體Ξ維幾何位置與相機圖像對應像素點 存在著一一映射關系，通常使用雙目視覺模型進行測算。建立相機成像模型就是求解相機 內外參數。求解運些參數的過程稱為相機標定。張正友、Brown等人研究相機標定算法，使得 相機標定操作流程簡易、方便。但他們的實驗都是在實驗室的環(huán)境中。在工業(yè)應用上，由于 本身結構器件上會存在著工藝上的缺陷，所處的工作環(huán)境、放置角度、尤其是車身運動等都 會對整個幾何模型產生影響。嚴格來說，每次產生影響都要進行重新標定系統，在工業(yè)應用 中卻不易實現。通常將雙目相機視覺領域中待測祀標處在雙目相機成像的左邊界區(qū)域稱之 為左視野邊界;將雙目相機視覺領域中待測祀標處在雙目相機成像的右邊界區(qū)域稱之為右 視野邊界;而中軸即為雙目相機環(huán)境鏡頭光軸所在的直線；左視野邊界與中軸之間的區(qū)域 為左中區(qū)域;對應地右視野邊界與中軸之間的區(qū)域為右中區(qū)域。研究在上述各區(qū)域中，雙目 相機成像的不同特點也是研究重點之一。

【發(fā)明內容】

[0003] 本發(fā)明的目的提供一套用于實驗室外真實場景的車載雙目相機標定及參數驗證 方法。
[0004] 本發(fā)明是按如下技術方案實現的：
[0005] 車載雙目相機標定及參數驗證方法，包括標定階段和驗證階段，包括如下步驟：
[0006] 所述標定階段:將相機的雙目固定在汽車前擋風玻璃內側的副駕駛對應區(qū)域，將 所述相機與觸發(fā)盒和電源相連接;準備標祀道具，所述標祀道具包括若干錐形桶及棋盤標 祀;通過設置mac地址區(qū)分所述相機的左目、右目，雙目同一時刻所拍照片會保存至同一子 文件夾;并將觸發(fā)盒設置一定的頻率(根據項目需求進行設置，本例為20f/s)進行拍照；
[0007] 在靜置的所述汽車前，擺放棋盤標祀，采集40組不同方向上、不同距離的棋盤圖； 將上述步驟得到的40組棋盤圖，運用matlab中T(X)LB0X_cal化工具箱進行處理，得出雙目矯 正后得到相機的內外參數;所述內外參數包括Τχ，即右目相對于左目平移矩陣第一個參數； 所述內外參數還包括fc，即標定后左目相機焦距的第一個參數;并運用內外參數驗證編寫 圖像校正程序，運用圖像校正程序立體校正并保存校正后的左右目圖像；
[000引所述驗證階段:所述驗證階段包括靜態(tài)驗證；
[0009] 所述靜態(tài)驗證:包括內外參數驗證：
[0010] 在靜置的所述汽車前，標記出與所述汽車車頭垂直距離5m、10m、15m、20m、25m、 30m、35m的梯型直線，擺放一個錐形桶在所述梯型直線上，并隨機放置在左中區(qū)域、中軸、右 中區(qū)域運Ξ個視野區(qū)域中，獲取同一場景同一距離中同一錐形桶的左、右目相機照片，取錐 形桶頂點或左側邊緣點或右側邊緣點，為目標點，人工讀取左目取點坐標、右目取點坐標記 錄在表格中，所述左目取點坐標、右目取點均包括X軸、Υ軸坐標;并計算視差d，即左、右目取 點坐標X軸差值；
[0011] 再通過所述標定階段得到的內外參數，視差d，運用雙目測距計算公式^ = ^>計 算得到各個觀測點計算距離，記入表格中，比較真實距離和計算距離的誤差，其中真實距 離即為錐形桶到所述汽車車頭的垂直距離;并按照公式巧巧誤差=I真實距離t *100% 具決姐爲 計算相對誤差，記入表格;若其中某一距離的觀測點誤差過大，對該點重新取點驗證，若多 于一點誤差過大，對整個系統進行檢查;其中真實距離15m內的觀測點相對誤差不小于3% 的，真實距離15m-25m的觀測點相對誤差不小于5%的，W及真實距離25m-30m的觀測點相對 誤差不小于10%的，W及真實距離30m-35m的觀測點相對誤差不小于15%的均判斷為誤差 過大；
[0012] 所述靜態(tài)驗證還包括相機成像角度驗證:將5個錐形桶分別擺放在同一垂直距離 的左視野邊界、中軸、右視野邊界或左中區(qū)域、右中區(qū)域中隨機位置，收集記錄所述內外參 數驗證流程所述數據及每個錐形桶所在視野區(qū)域及距離中軸的垂直距離，分析左、右視野 邊界的錐形桶是否誤差過大。
[0013] 所述靜態(tài)驗證還包括靜態(tài)驗證數據分析過程，包括如下步驟：
[0014] 步驟一、將所述相機成像角度驗證中相同距離的5個點按照它們坐標分布畫出曲 線圖，可運用統計分析法分析真實Ξ維場景與圖片二維場景之間的聯系；
[0015] 步驟二、分別將不同距離的左、右視野邊界點在笛卡爾坐標系中分布描出；
[0016] 步驟Ξ、用曲線線性擬合出左右邊界線，根據曲線的曲率計算出相機的成像角度 及視野范圍。
[0017] 所述驗證階段還包括動態(tài)驗證，包括如下步驟：
[0018] 步驟一、在真實路面中按所述內外參數驗證流程擺好標記物，同時在路牙位置標 記30m長度W上的距離刻度標尺，分度值在1分米W內，其中距所述汽車車頭方向最遠端的 刻度為Om;
[0019] 步驟二、將所述相機左目、右目照片采集程序設置為連續(xù)采集存圖模式；
[0020] 步驟Ξ、將所述汽車從距離Om標記處50m-80m距離處啟動，達到目標速度后，保持 勻速通過標記路段并對錐形桶標記物進行拍照，改變目標速度，重復上述過程，所述目標速 度包括30km/h、50km/h、70km/h、80km/h、1 OOkm/h、120km/h;
[0021] 步驟四、整理上述過程得到的照片，通過存圖中的刻度標記及路牙景物靜態(tài)還原 拍照時刻的拍攝現場，通過現場測量還原所得的拍攝現場中的真實距離，收集記錄所述內 外參數驗證流程所述數據及拍攝時的速度；
[0022] 步驟五、相對誤差過大時，檢查相機模型結構和標定參數，仍然存在時則重新標定 相機參數或相機安裝固定裝置或同步頻率與采集頻率是否一致。
[0023] 成功通過所述驗證階段后的車載雙目相機模型后續(xù)運用于其他場景的視覺處理 實驗時，僅需進行單獨一組錐形桶靜態(tài)驗證W驗證車載雙目相機模型的內外參數是否發(fā)生 改變;所述其他場景的視覺處理實驗包括Ξ維場景重建、視差圖繪制、區(qū)域定位W及視覺 slam〇
[0024] 所述相機左目、右目之間距離設置為20-50cm。
[00巧]優(yōu)選地，所述相機左目、右目之間距離設置為25-35cm。
[0026] 本發(fā)明基于雙目相機測距原理，構建了用于戶外真實場景的車載雙目相機測距模 型，為雙目相機視覺處理領域，真實Ξ維場景的重構提供了操作基礎。而在車載相機同時也 是實現智能駕駛的重點研究方向之一。智能駕駛通常使用高精度雷達能獲得高質量的感知 效果，但是成本也非常高（如Google使用的Lidar高達7萬美金）。使用普通雷達成本相對低 廉，但普通雷達只能識別到20米。普通雷達對于20米W內的物體測距不穩(wěn)定或者根本無法 測量，因此使用本發(fā)明能通過低成本雷達配合攝像機將車輛智能識別精度提高到1米W內。
【附圖說明】
[0027] 圖1為車載雙目相機結構側面結構示意圖
[0028] 圖2為車載雙目相機拆解結構示意圖。
[0029] 圖3為車載雙目相機車內放置位置示意圖
[0030] 圖4為棋盤圖示意圖。
[0031 ]圖5為同一場景左、右目成像對比示意圖。
[0032] 圖6為內外參數驗證示意圖。
[0033] 圖7為相機成像角度驗證示意圖。
[0034] 圖8為動態(tài)驗證示意圖。
[0035] 圖9為內外參數驗證不同距離觀察點相對誤差示意圖
[0036] 圖10為車載雙目相機標定及參數驗證方法流程示意圖。
[0037] 圖中：汽車0;前擋風玻璃1;邊緣固定裝置2;固定基座裝置3;旋鈕螺絲4;相機支架 裝置5;中孔桐板51;相機框52;水平橫桿53;緩沖裝置6;數據接口 7;電源接口 8;相機9;相機 左目9a;相機右目9b;激光燈10。
【具體實施方式】
[0038] W下結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步地詳細描述，但該實施例不應該理解為 對本發(fā)明的限制，僅作舉例而已，同時通過說明本發(fā)明的優(yōu)點將變得更加清楚和容易理解。
[0039] 如附圖所示，在汽車0副駕駛對應前擋風玻璃1通過吸盤連接固定基座裝置3;所述 固定基座裝置3通過旋鈕螺絲4連接有相機支架裝置5;所述相機支架裝置5下端連接有相機 9;所述相機車尾端設置有數據接口 7、及電源接口 8;所述相機9車頭端頂部還設置有緩沖裝 置6;所述吸盤邊緣設置有邊緣固定裝置;所述固定基座裝置3為玻纖增強PPS固定基座裝 置;所述相機支架裝置5包括中孔桐板51，相機框52、水平橫桿53;所述中孔桐板51設置有連 接通孔陣列，所述連接通孔陣列通過所述旋鈕螺絲4與所述固定基座裝置3連接;所述中孔 桐板51與所述水平橫桿53相連接;所述相機框52設置有兩個;所述相機框52與所述水平橫 桿53滑動配合所述相機9左目、右目分別裝入兩個相機框52內；相機9左目、右目之間距離設 置為一般設置為20-50cm，優(yōu)選設置在25-35cm之間。
[0040] 車載雙目相機標定及參數驗證方法，包括標定階段和驗證階段：
[0041] 標定階段:將相機9的雙目固定在汽車0前擋風玻璃內側的副駕駛對應區(qū)域，將相 機9與觸發(fā)盒和電源相連接;準備標祀道具，標祀道具包括若干錐形桶及棋盤標祀;通過設 置mac地址區(qū)分相機9的左目、右目，雙目同一時刻所拍照片會保存至同一子文件夾;并將觸 發(fā)盒設置為W20f/s的頻率進行拍照；
[0042] 在靜置的汽車0前，擺放棋盤標祀，采集40組不同方向上、不同距離的棋盤圖；將上 述步驟得到的40組棋盤圖，運用matlab中T(X)LB0X_cal化工具箱進行處理，得出雙目矯正后 得到相機9的內外參數；內外參數包括Τχ，即右目相對于左目平移矩陣第一個參數；內外參 數還包括fc，即標定后左目相機焦距的第一個