[发明专利]一种相机自动标定优化方法及相关系统、设备

权利要求书

1.一种相机自动标定优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：根据空间中多个标记点的第一投影二维坐标与相机接收到的所述多个标记点的第一二维坐标进行匹配，计算两者之间的欧氏距离，所述第一投影二维坐标为将通过相机标定获得的标记点三维坐标投影到相机中，得到对应的第一投影二维坐标；

S2：判断所述欧氏距离是否大于预设的第二阈值，若是，进入步骤S3，若否，进入步骤S4；

S3：若所述欧氏距离大于预设的第二阈值，重新进行所述相机标定，并返回步骤S1；

S4：若所述欧氏距离大于预设的第一阈值且小于或等于预设的第二阈值，则将对应相机确定为待优化的相机，其中，第一阈值小于第二阈值；

若所述欧氏距离小于或等于预设的第一阈值，则将对应相机确定为正常相机，所述正常相机为无需标定优化的相机；

S5：将所述正常相机获得的所述标记点三维坐标投影到所述待优化相机中，得到对应的第二投影二维坐标，将所述第二投影二维坐标与所述待优化相机接收到的第二二维坐标进行匹配，得出优化后的相机标定结果。

2.根据权利要求1所述的相机自动标定优化方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

若所述欧氏距离大于预设的第二阈值，则重新进行所述相机标定，得到相机之间新的位置关系，根据所述相机之间新的位置关系得到所述标记点新的三维坐标，将所述新的三维坐标投影到相机中，得到对应的新的所述第一投影二维坐标；

返回步骤S1，以使所述通过相机标定获得的新的所述第一投影二维坐标与所述第一二维坐标之间的欧氏距离不大于预设的第二阈值。

3.根据权利要求1所述的相机自动标定优化方法，其特征在于，所述步骤S5包括：采用梯度下降法得出优化后的相机标定结果，具体方法为：

根据所述第二投影二维坐标与所述第二二维坐标的匹配关系，计算所述第二投影二维坐标与所述第二二维坐标之间的投影差值，根据所述投影差值逆投影，得到旋转矩阵和平移矩阵；

将所述旋转矩阵和平移矩阵更新为相机当前的标定数据，并根据所述当前的标定数据循环计算所述当前的投影差值，直至所述当前的投影差值小于预设阈值时，则将对应的所述旋转矩阵和平移矩阵作为优化后的相机标定结果。

4.根据权利要求3所述的相机自动标定优化方法，其特征在于，所述根据所述第二投影二维坐标与所述第二二维坐标的匹配关系，计算所述第二投影二维坐标与所述第二二维坐标之间的投影差值，根据所述投影差值逆投影，得到旋转矩阵和平移矩阵包括：

计算所述多个标记点的第二投影二维坐标与所述第二二维坐标之间的欧式距离值，所述欧式距离值越小，则确定对应的所述第二投影二维坐标与所述第二二维坐标之间存在匹配关系；

根据所述匹配关系计算所述第二投影二维坐标与所述第二二维坐标之间的投影差值，根据所述投影差值逆投影，得到旋转矩阵和平移矩阵。

5.如权利要求3所述的相机自动标定优化方法，其特征在于，所述标定数据包括旋转信息和/或位置信息，所述旋转信息、所述位置信息分别用于标定任意一相机相对于空间坐标系的旋转状态和偏移状态。

6.如权利要求1所述的相机自动标定优化方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

逐一屏蔽每个所述待优化相机，或者同时屏蔽多个所述待优化相机，以使所述待优化相机不参与计算所述标记点三维坐标，将所述正常相机获得的所述标记点三维坐标投影到所述待优化相机中，得到对应的第二投影二维坐标，将所述第二投影二维坐标与所述待优化相机接收到的第二二维坐标进行匹配，得出优化后的相机标定结果。

7.根据权利要求1-6任一项所述的相机自动标定优化方法，其特征在于，所述步骤S5之后，还包括：

判断步骤：多次重复所述步骤S1-S5，以进行迭代更新，直至判断出计算得到的所述欧氏距离是否小于或等于预设的第一阈值，若是，进入结束步骤，若否，返回步骤S1。

结束步骤：停止所述相机自动标定优化过程。