[发明专利]一种简易标定环境下的车载环视相机标定方法

权利要求书

1.一种简易标定环境下的车载环视相机标定方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤S1、确定标定场地

标定场地包括标定图案、车辆停放区域；所述车辆停放区域位于标定场地中心，相机标定时，车辆停放在车辆停放区域的正中心，车辆方向和车辆停放区域一致；

步骤S2、采用角点检测方法对图像上的特征点进行检测，之后将标定图案中特征点的图像坐标系转换到相机的归一化平面坐标系，去畸变；

步骤S3、初始外参标定

由于地面上的点在世界坐标系中的Z坐标值为0，因此地面特征点去除Z值后的齐次世界坐标(X_w，Y_w，1)和特征点去畸变后的相机归一化平面坐标(x，y，1)之间的线性变换关系，可以用一个单应矩阵来表示；

利用四对及四对以上的特征点可以计算得到单应矩阵H，根据单应矩阵H得到相机外参R,t；

步骤S4、根据重投影误差迭代地进行同一标定图案上所有特征点的整体调整；

步骤S4.1、计算每个标定图案上所有特征点的重投影误差

步骤S4.2、选择重投影误差最大的标定图案，对特征点的世界坐标进行整体调整；

标定图案世界坐标的调整可以分解为围绕中心旋转、中心平移两部分；

其中，P_wi(X_wi，Y_wi)为标定图案上的某个特征点i的世界坐标，P′_wi(X′_wi，Y′_wi)为特征点i调整后的世界坐标；为标定图案中心的世界坐标；

n为每个标定图案上的特征数量；

标定图案位置的调整方程包含三个未知量：旋转角度θ，平移量T_x、T_y；

具体的优化过程如下：

(1)固定两个相机的外参为当前计算值，利用非线性优化方法，计算使得重投影误差最小的参数θ，T_x，T_y值；

(θ，T_x，T_y)^*＝arg min err(θ，T_x，T_y)

(2)利用θ，T_x，T_y的最优化值，根据公式计算特征点调整后的世界坐标值P′_wi，之后按照步骤S3的方法重新计算两相机的外参；

(3)按照步骤S4.1方法重新计算标定图案的重投影误差，并更新标定图案的重投影误差值；

(4)将以上过程进行重复的迭代优化，迭代结束条件包括两条：(a)迭次次数超过一定数值；(b)重投影误差不再减少，或者减少量小于阈值；满足其中的一条，则迭代结束；

步骤S5、根据重投影误差迭代地进行特征点的独立调整；

步骤S5.1、计算每个特征点的重投影误差；

步骤S5.2、选择重投影误差最大的特征点，对特征点的世界坐标进行独立调整；

计算每一个特征点的重投影误差，选取重投影误差最大的特征点，调整此特征点的位置，调整公式如下：

特征点位置的调整包含两个未知量：平移量T_x、T_y；

具体的优化过程如下：

(1)固定两个相机的外参为当前计算值，利用非线性优化方法，计算使得重投影误差最小的参数T_x，T_y值；

(2)利用T_x，T_y的最优化值，根据公式计算特征点调整后的世界坐标值P′_wi，之后按照步骤S3的方法重新计算两相机的外参；

(3)按照步骤S5.1方法重新计算特征点的重投影误差；

(4)将以上过程进行重复的迭代优化，迭代结束条件包括两条：(a)迭次次数超过一定数值；(b)重投影误差不再减少，或者减少量小于阈值,满足其中的一条，则迭代结束；

步骤S6、世界坐标系和车辆坐标系变换

根据步骤S5计算出来的相机外参，可得到四路相机在世界坐标系中的位置，由于相机装配在车体上的位置是设计好的，因此可以确定四路相机在车体坐标系上的位置；根据相机在两个坐标系位置的不同，可以确定车体坐标系和世界坐标系之间的转换矩阵T_WB，如果某路相机相对世界坐标系的外参为R_CW，t_CW，令

T_CW称为相机相对于世界坐标系的变换矩阵；

那么，此相机相对于车体坐标系的变换矩阵为

T_CB＝T_CW·T_WB。