[发明专利]一种基于车载双相机系统的运动目标位置与速度估计方法

说明书

本发明公开了一种基于车载双相机系统的运动目标位置与速度估计方法。包括：确定运动目标的多个特征点，车载双相机系统对运动目标进行拍摄，分别获得第一、第二参考帧图像，根据两个图像中的多个特征点计算两个相机之间的尺度化平移向量和景深之比；接着计算其中一个特征点在两个相机的当前时刻坐标系下对应的景深；再选择基准相机，确定当前特征点在车辆坐标系下的三维坐标；然后基准相机再拍摄运动目标，获得实时运动目标图像，从而计算运动目标的实时位置；构造视觉特征，再构造非线性观测器，求解并获得视觉特征导数的估计值，最终求解运动目标的实时速度。本发明粗略设定参数即可实现较好的观测效果，适用于智能车辆的实际应用场景。

技术领域

本发明属于计算机视觉和自动化的交叉领域的一种运动目标位置与速度估计方法，涉及一种基于车载双相机系统的运动目标位置与速度估计方法。

背景技术

智能车是自动化、计算机、通信、模式识别等多学科交叉的新型领域，既有极高的学术价值又有广阔的应用前景，全世界范围内已经有众多发达国家政府以及高科技企业正在持续投入、大力发展智能车技术。在智能车的应用中，估计周围运动目标的位置与速度显得至关重要，这有助于其自主进行动态避障与轨迹规划等任务。由于相机具有成本低廉、配置方便、底层算法成熟等特点，且其可以如人眼一般获取丰富的色彩及纹理信息，相比其他传感器更适合用于对周围环境中的运动目标进行相关估计。

由于相机在将三维场景中的点映射到成像平面时丢失了景深信息，单目相机一般无法恢复出运动目标的真实位置与速度，现有方法一般通过引入辅助传感器、利用移动目标先验信息。Dani等人(A.P.Dani,N.R.Fischer,and W.E.Dixon,“Single camerastructure and motion,”IEEE Transactions on Automatic Control,vol.57,no.1,pp.238–243,Jan.2012)假设相机一个轴向的速度可测，Chitrakaran等人(V.K.Chitrakaran,D.M.Dawson,W.E.Dixon,and J.Chen,“Identification of a movingobject’s velocity with a fixed camera,”Automatica,vol.41,no.3,pp.553–562,Mar.2005)则假设运动目标上一个特定的长度已知。为了消除对先验信息的依赖，Chwa等人(D.Chwa,A.P.Dani,and W.E.Dixon,“Range and motion estimation of a monocularcamera using static and moving objects,”IEEE Transactions on Control Systemsand Technology,vol.24,no.4,pp.1174–1183,Jul.2016)考虑一个同时存在动-静两个物体的场景，而Chen等人(J.Chen,K.Zhang,B.Jia,and Y.Gao,“Identification of amoving object’s velocity and range with a static-moving camera system,”IEEETransactions on Automatic Control,vol.63,no.7,pp.2168–2175,Jul.2018)则使用了一个动-静相机系统。显然，这些方法由于要用到静态的物体或相机，均不适用于智能车的实际应用。

综上所述，现有针对未知相机外参的工作尚存一些不足，因此本工作将考虑基于车载的双相机系统来对运动目标的位置及速度进行在线估计。

发明内容