[发明专利]一种基于无共视区域的多双目相机运动标定方法

摘要

本发明公开了一种基于无共视区域的多双目相机运动标定方法，涉及移动机器人视觉SLAM领域。本发明装置包括两个双目相机、相机平面标定板和控制计算机。本发明方法分为三部分，首先利用张正友标定法分别获取两个待测相机的内外参数以及畸变系数，然后根据双目相机运动后看到的共视点计算双目相机转换关系，最后利用图优化理论将变换矩阵优化最终得到高精度的标定结果。本发明不但可以用于视觉SLAM领域的多双目相机的标定计算，还可以用于其他视觉测量领域，而且不局限于双目相机的个数，具有装置简单、使用灵活方便、鲁棒性好，检测结果准确可靠、使用范围广泛的优点。

主权项

1.一种基于无共视区域的多双目相机运动标定方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：S1:获取标定板图像将标定板放入双目相机Ⅰ和双目相机Ⅱ的各自的视场中，所述双目相机Ⅰ和双目相机Ⅱ在无共视区域内运动，所述双目相机Ⅰ和双目相机Ⅱ分别对标定板进行多次拍摄，每次拍摄时双目相机Ⅰ和双目相机Ⅱ与标定板的相对位置各不相同，分别获得双目相机Ⅰ拍摄的一组标定板图像和双目相机Ⅱ拍摄的另一组标定板图像；S2:提取标定板图像中的角点特征点使用Harris角点提取算法提取双目相机Ⅰ拍摄的一组标定板图像的特征点和双目相机Ⅱ拍摄的另一组标定板图像的特征点；S3:求双目相机内外参数双目相机Ⅰ拍摄的一组标定板图像的特征点和双目相机Ⅱ拍摄的另一组标定板图像的特征点分别与已知的世界坐标带入相机模型利用张正友标定法求解、获取双目相机Ⅰ的内外参数和双目相机Ⅱ的内外参数；S4:双目相机畸变校正将双目相机Ⅰ拍摄的一组标定板图像和双目相机Ⅱ拍摄的另一组标定板图像分别通过径向畸变校正和切向畸变校正，分别获得双目相机Ⅰ和双目相机Ⅱ的5个畸变参数{k₁，k₂，k₃，p₁，p₂}；其中k₁，k₂，k₃是径向畸变系数，p₁，p₂是切向畸变系数；S5:双目相机I视觉里程计的获得当双目相机I再次运动，从初始位置S₁、初始时刻t₁开始拍摄周围环境图像，提取周围环境图像中的ORB特征点，双目相机I在停止时刻t_n，运动到停止位置S_n与双目相机Ⅱ保持不动的初始位置S₂有共视时，双目相机I左目和右目通过极线对齐操作和获得匹配点的三维坐标之后，剔除误匹配点，对剩余匹配点使用pnp算法，获得双目相机I的t₁时刻到t_n时刻的变换矩阵；S6:双目相机I和双目相机Ⅱ在共视时的变换矩阵的获得双目相机I在停止时刻t_n，停止位置S_n，拍摄的图像与双目相机Ⅱ在保持不动的初始位置S₂有共视时拍摄的图像进行匹配，剔除误匹配点，对剩余的匹配特征点使用pnp算法，求解得到双目相机I在初始位置S₁和双目相机Ⅱ初始位置S₂之间的变换矩阵。