[发明专利]基于感知数据的车载多目测距设备标定校准方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于感知数据的车载多目测距设备标定校准方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤1，通过云端的异常识别模块获取云端的多目测距设备和其他感知设备的一种或多种感知数据，并根据上述感知数据判断多目测距设备是否需要校准；步骤2，通过云端的标定参数校准模块计算求解新的标定参数；步骤3，通过云端的参数下发模块将步骤2中所获得的标定参数下发到车机端。

技术领域

本发明属于汽车传感器校准领域，具体涉及一种基于感知数据的车载多目测距设备标定校准方法及系统。

背景技术

随着自动驾驶的快速发展，多种环境感知传感器搭载到量产车上，用于支撑自动驾驶，其中多目测距设备为环境感知传感器中最重要的传感器之一。多目视觉设备在受车辆震动影响下，各图像采集设备之间的相互位置会发生变化，也即外参数会变化，从而影响测距精度，进而影响自动驾驶策略，形成驾驶隐患。而终端车主不具备发现标定参数异常的能力，也不具备多目视觉测距设备的标定设备和能力，只能通过维保机构解决，增加了识别问题的周期、解决问题的周期和成本。

目前，公开号为111402309的中国专利公开了一种多目立体相机的校准及深度图像处理方法。包括：在多目相机设备中选取基准相机和待修正相机，并获取相应的基准相机图像和对待修正相机图像；根据所述基准相机图像和对待修正相机图像对所述待修正相机的内参量和外参量进行优化；得到最终的深度图像。该方法利用匹配特征的深度计算结果实现对相机参量的优化，使多个深度图像的交界部分过渡平滑，可以根据优化的参量对未重合部分的深度图像进行进一步的精化调整，并且通过不同双目间的相互约束，保证最终深度结果一致性与稳定性。该校准方式存在无法及时地识别多目参数是否需要校准的问题；同时，需选取基准相机，基准相机的选取对校准结果影响较大，存在校准结果不够精确的问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种能够及时对多目测距设备进行及时校准，且校准结果精确的基于感知数据的车载多目测距设备标定校准方法及系统。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于感知数据的车载多目测距设备标定校准方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，通过云端的异常识别模块获取云端的多目测距设备和其他感知设备的一种或多种感知数据，并根据上述感知数据判断多目测距设备是否需要校准；若需要校准，则进入下一步；

步骤2，通过云端的标定参数校准模块计算求解新的标定参数，具体步骤如下：步骤2.1，获取多目测距设备系统中每一个图像采集设备的内参数；步骤2.2，获取步骤1中所选择的感知设备识别的标定目标的感知坐标；步骤2.3，获取多目测距设备所采集的标定目标图像，并计算每个目标图像的图像坐标，得到图像坐标集合；步骤2.4，重复步骤2.2-2.3中步骤，获取多组标定目标的感知坐标及图像坐标集合；步骤2.5，将所得到的图像坐标集合与图像采集设备内参数、标定目标坐标建立关于标定参数的联合方程组，并将联合方程组求解后，获得新的标定参数；

步骤3，通过云端的参数下发模块将步骤2中所获得的标定参数下发到车机端。

进一步的，步骤2.5中，所获得的每一组标定目标的感知坐标及图像坐标为同一目标，且各组所采集的标定目标的感知坐标及图像坐标是在不同时刻所采集的不同标定目标。

进一步的，步骤1中，通过云端的异常识别模块获取云端的多目测距设备和其他感知设备的一种或多种感知数据的具体步骤如下：先随机获取某个目标的多目测距设备感知坐标，并根据出厂的坐标系标定，转换为汽车坐标系下的目标坐标，所转换的目标坐标为多目感知坐标；然后获取多目测距设备以外的其他一种或多种传感器的目标感知坐标，并转换为汽车坐标系下的坐标，该坐标为标准感知坐标，传感器为标准传感器。

进一步的，多目测距设备所获取的目标与目标感知坐标所感知的目标为同一时刻所采集的同一目标。