[发明专利]一种基于虚车道线的车载相机自动标定方法

说明书

本发明公开了一种基于虚车道线的车载相机自动标定方法，包括步骤：在车辆后轴中心垂直向下与地面交点处建立世界坐标系，车辆正前方为Z轴，前进方向右侧为X轴，竖直向下为Y轴；建立相机坐标系；用相机在车辆正前方车道中心拍摄单张照片，测量车道宽度，在世界坐标系的俯视视角下，选取两侧虚车道线所形成的矩形框作为标定图形，根据矩形性质得到矩形四个特征点与车道宽度的关系，再由正交矩阵性质和相机坐标系和世界坐标系之间的坐标变换关系得出基于相机坐标系的旋转矩阵方程；利用相机内参把相机坐标转换为像素坐标，再从图像中获取四个特征点的像素坐标后，求出关于相机外参的旋转矩阵和平移矩阵的ψ、θ、φ和h四个参数。

技术领域

本发明属于交通领域，具体涉及一种基于虚车道线的车载相机自动标定方法。

背景技术

到目前为止，交通领域(包括车载相机和交通监控相机等)的自动标定算法依据标识物大致可以分为基于车道线等静态目标的标定算法和基于车辆行人等运动目标的标定算法。相对于基于静态目标的标定算法来说，基于运动目标的算法要复杂得多，它不仅要求画面中出现车辆或行人等目标，还需要对一个视频序列进行分析获取移动轨迹进而得到消失点，部分算法甚至对移动的方向和速度还有要求，因此这种方法更适合于静止不动的交通监控相机。对于车载相机来说，场景中可能会有大量车辆出现，但由于车辆之间复杂的相对运动，难以找到一个合适的目标进行轨迹分析，而车道线作为静止物，更适合用来作为车载相机自动标定的标识物。

在相机成像过程中，三维世界中某点转化为二维图像中的像素点，可以使用几何方法建立模型描述该过程，相机参数即几何模型中涉及到的一些参数。相机内参包括焦距、光心位置、畸变系数等；相机外参包括旋转矩阵和平移矩阵。相机标定的目的就是得到相机参数，而标定精度将直接影响自动驾驶车辆的视觉感知与定位。传统的相机标定方法需要利用标定板上的特定点来确定相机参数，因此这种方法只适用于静态条件下，一般用于标定相机内参。而车载相机在车辆行驶过程中，其外部参数可能会由于各种因素例如道路颠簸、车体振动等发生变化(相机内参不变)，这时则需要对外参进行重新标定。而车道线在行车场景中普遍存在，可以利用车道线的平行性以及车道宽度已知等特征对相机外参进行自动标定。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提供了一种基于虚车道线的车载相机自动标定方法。

本发明采用如下技术方案来实现的：

一种基于虚车道线的车载相机自动标定方法，包括以下步骤：

1)在车辆后轴中心垂直向下与地面交点处建立世界坐标系，车辆正前方为Z轴，前进方向右侧为X轴，竖直向下为Y轴；建立相机坐标系，相机坐标系原点在世界坐标系中的坐标为(d,h,l)；

2)用相机在车辆正前方车道中心拍摄单张照片，测量车道宽度，在世界坐标系的俯视视角下，选取两侧虚车道线所形成的矩形框作为标定图形，根据矩形性质得到矩形四个特征点与车道宽度的关系，再由正交矩阵性质和相机坐标系和世界坐标系之间的坐标变换关系得出基于相机坐标系的旋转矩阵方程；

3)由车辆行驶过程中相机内参不变，利用相机内参把相机坐标转换为像素坐标，再从图像中获取四个特征点的像素坐标后，求出关于相机外参的旋转矩阵和平移矩阵的ψ、θ、φ和h四个参数。

本发明进一步的改进在于，步骤2)的具体实现方法如下：

101)引入世界坐标系W与相机坐标系C之间的变换模型如下式

P_c＝R·P_w+T

其中R表示旋转矩阵，T表示平移矩阵；

由于旋转矩阵R为正交矩阵，根据正交矩阵的性质将公式改写为下式：