一种摄像头参数计算方法及相机确定车体姿态的方法
【专利摘要】本发明是为了解决车载环视系统多台相机标定过程中效率低下精度粗放的问题。本发明在一个进程中利用较少的特征点将相机的内部参数和外部参数完全标定完毕。本发明采用解析数学算法对参数寻找最优值，相对于参数空间扫描方法本发明不需要一个接近真值的内部参数和外部参数的初始值。本发明考虑了相机设计生产过程中所产生的个体差异性。因此本发明对于不同厂商不同批次的车载环视广角相机都适应，而不需要为其单独配置任何内部参数。本发明考虑了车载相机装配过程中所产生的个体位置及角度差异，不需要操作员为每个类型的车辆预先设定任何外部参数。本发明利用各台相机与校正标志物之间的位置关系，推算车体的姿态，从而最大程度缓和了车辆与校正标志物高精度放置的严格要求，使车辆在一定范围内可以自由停放，提高了操作便利性与时间效率。
【专利说明】一种摄像头参数计算方法及相机确定车体姿态的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及车载多目摄像机环视系统，尤其涉及车载环视系统多台摄像机内部参数与外部参数的标定方法及车体姿态的计算方法。
【背景技术】
[0002]当今社会，汽车已成为一种必不可少的交通工具。人们在享受汽车带来的方便和快捷的同时，汽车交通事故，汽车尾气排放带来的环境污染以及交通阻塞带来的问题，已成为日益严峻的全球性社会问题。因此，利用各种先进的汽车安全技术、设备和理念减少交通事故和提高汽车安全有很大的市场潜能。
[0003]上一世纪90年代以后，随着电子技术、控制技术、传感器技术和新材料在汽车产品中的广泛应用，汽车安全技术得到了更加迅猛的发展。现如今，汽车安全技术的研究已由单一安全技术的研发，向各种安全技术相融合协同的集成化、系统化和智能化方向发展。智能化的汽车安全系统以现代探测技术、光电传感技术、计算机技术和自动控制技术为核心，具有特定的识别判断能力，能在各种复杂情况下自动协助驾驶员或自行控制汽车，确保行车安全。
[0004]车载环境感知系统利用各种传感器对车辆自身、周围环境及驾驶员状态等信息进行探测，通过与预先设定的标准进行比较，判别车辆是否处于危险状态及危险程度，必要时能够通过声、光等方式向驾驶员进行预警。
[0005]目前车载环境感知系统使用的传感器主要有:1)单目或多目摄像机系统，通过对实时采集来的环境图像进行处理得到相关距离，位置等信息；2)激光雷达或毫米波雷达，通过发出并接收红外激光或者电波，根据多普勒效应，计算周边障碍物的距离和位置等信息；3)声纳，通过定向发出并接收超声波，计算周边障碍物的距离和位置等信息。
[0006]比较起来，激光或毫米波雷达可测范围广，抗外界恶劣环境的能力强，但通常只有一层或数层扫描面，无法获得整个场景的三维立体信息，而且价格昂贵。声纳只适用于近距测量(比如倒车用)，而且只有照射方向上的一点信息。车载摄像机系统通过视觉得到信息，是目前应用最广泛也是最有前景的传感器之一。比如倒车摄像机是应用最普遍的一种车载视觉系统。它一般安装在车辆后部，方向朝侧下方。在驾驶员倒车时，系统自动接通车载显示屏，为驾驶员提供后方广域景象。
[0007]为了让驾驶员更准确的了解车辆周边的障碍物等危险信息，系统通过视角的变换处理将原有的具有一定俯角的图像变换为垂直朝下的虚拟摄像机图像。
[0008]倒车摄像机多用于比较复杂的倒车环境，但一台摄像机的视野有限，在车辆前方侧方障碍物较多的情况下，通常采用多台摄像机构成车辆环视系统，为驾驶员提供无死角的车辆360度完整的环境感知信息。
[0009]车辆环视系统主要是通过安装在车辆前后左右的多台摄像机拍摄的图像，经过视点变换处理得到多张虚拟以车辆为参照中心垂直向下的俯视图，并通过合成算法拼接为一张完整环视俯视图。[0010]本专利所述车载多目摄像机环视系统是指车载环境感知的多目立体摄像机系统。
[0011](1)与本发明相关的现有技术一:单一视点变换技术
现有技术一(国际公开专利W000-07373，日本专利JP3625059)可以利用装配在车体前后左右的4台相机的内部参数与外部参数对各台相机的所摄取的图像做单一视点变换使其变换成为以车体为参照中心的俯视图，然后再对这4幅由各个相机所得到的俯视图做拼接生成一幅由4台相机图像无缝拼接的俯视图。
[0012](2)与本发明相关的现有技术二:摄像机外部参数姿势的标定 现有技术二(日本专利JP 2011-151666)
现有技术二在车辆的左前角，右前角，左后角，右后角处按照既定位置放置4块正三角校正标志物。在实施过程中要严格确保车辆与正三角校正标志物的位置关系。这样的放置方式可以保证每台摄像头可以摄取两个正三角形校正标志物于其图像中。现有技术二然后利用图像中正三角校正标志物的顶点信息经过一定的演算对摄像头的姿势进行标定。4台摄像头的姿势全部被标定完毕之后，就可以利用视点变换技术生成合成俯视图。现有技术二以一幅由车辆中央上方空中摄像头取得的真实俯视图为基准与经过视点变换而合成俯视图进行比较来确定标定结果是否正确。
[0013](3)与本发明相关的现有技术三:对少数相机内外参数的标定 现有技术三(日本专利JP 2011-185753)
现有技术三使用道路白线作为校正标志物，采用参数空间扫描的方式首先对相机的内部参数中的畸变参数kl进行标定然后对外部参数中的上下俯角进行标定。
[0014](4)与本发明相关的现有技术四:对相机外部参数中的姿势角度与水平位置标定 现有技术四(日本专利JP 2009-288152)
现有技术四使用在水平面上铺设的6块既定尺寸与位置关系的矩形校正标志物对相机使用试行错误参数空间扫描法进行外部参数中的转角与水平位置标定。
[0015](5)与本发明相关的现有技术五:用参数空间扫描方式顺序寻找相机内部参数与外部参数
现有技术五(日本专利JP 2012-15576)
现有技术五在水平路面上设置两组距离关系即知的平行线，这两组平行线又相互直交。车辆上安装的前后左右每台摄像机的图像内必须含有至少两条平行线与一条与他们直交的直线。现有技术五首先从一组默认相机内部参数出发对每台相机的内部参数进行校正，其评价标准是失真校正之后的图像上面各条直线的直线度。相机内部参数校正完毕之后现有技术五再从一组默认的外部参数出发对相机外部参数做校正，其校正目标是寻找一组外部参数使得通过视点变换得到的俯视图中的直线间的平行关系，直交关系，距离关系与实际值相符合。
[0016]现有技术五使用试行错误参数空间扫描的方法从一组即知的内部参数(通常为设计内部参数)出发按照某一确定的步长扫描这组即知的内部参数附近的参数空间，对于每一个扫描的参数空间点生成一幅其相应的失真校正图像，以这幅失真校正图像上的直线的直线度作为这个被扫描的参数空间点的评价指标。现有技术五使用试行错误参数空间扫描法确定了每台相机的内部参数之后，也使用试行错误参数空间扫描法从一组即知的外部参数(通常是设计的摄像头装配在车体上的三维位置与姿势)出发按照某一确定的步长扫描这组即知的外部参数附近的参数空间，对于每一个扫描的参数空间点生成一幅其相应的视点变换俯视图，以这幅俯视图上的直线的平行度，直交度，距离和同一直线性作为参数点的评价指标。
[0017](6)现有技术的缺点:
现有技术一的前提是相机的内部参数与外部参数即知，车体按照既定位置停放或者车体的姿态即知。
[0018]现有技术二的缺点:车辆与校正标志物之间的位置关系要严格确保，相机的内部参数必须既知，摄像头相对于车体的位置信息必须既知。
[0019]现有技术三的缺点:现有技术三所标定的内部参数和外部参数太少，只能用于单台相机的粗略标定，不适应4台相机的无缝环视系统的标定；现有技术三所采用的参数空间扫描算法必须保证所期望之真值落于所扫描之参数空间之内，这就要求初始值必须与真值接近。
[0020]现有技术四的缺点:现有技术四使用参数空间扫描的方法来寻找相机的外部参数。此种方法必须有一组距离真值较近的外部参数的初始值。对于不同类型的车体或者不同的相机装配位置其外部参数初始值也不同。这就要求实际实施的时候要根据具体使用的车体类型和相机装配位置姿态(姿势与位置)选择不同的外部参数的初始值。现有技术四由于使用参数扫描的方式来寻找真值，在参数维度巨大时其扫描需要耗费很大的计算与存储成本，从而给嵌入式实时处理造成很大压力。另外扫描的步长也会对结果造成微妙的影响，有时甚至不能收敛。
[0021]现有技术五的缺点:现有技术五使用试行错误参数空间扫描的方法来寻找相机的内部参数与外部参数。此种方法必须有一组距离真值较近的内部参数和外部参数的初始值。对于不同批次不同厂家的相机其内部参数初始值不同；对于不同类型的车体或者不同的相机装配位置其外部参数初始值也不同。这就要求实际实施的时候要根据具体使用的相机类型车体类型等选择不同的内部参数和外部参数的初始值。现有技术五由于使用参数扫描的方式来寻找真值，在参数维度巨大时(根据不同的相机模型内参在10维左右；每个相机的外参是6维，4台相机外参是6X4=24维)其扫描需要耗费很大的计算与存储成本，从而给嵌入式实时处理造成很大压力。另外扫描的步长也会对结果造成微妙的影响，有时甚至不能收敛。现有技术五使用设置直线的方式所需操作空间及工作量较大，对于不同类型的车辆更换直线配置时需要的改动工作较大。
【发明内容】
[0022]以往车载环视系统多台相机标定技术要求车辆与校正标志物之间的位置关系要按照既定位置关系高精度停放或者摆放。在实际操作中，或者将车辆先停放好然后以车辆的位置为基准摆放校正标志物，或者先将校正标志物先摆放好然后以校正标志物为基准停放车辆。这种方法在实际操作时需要用尝试错误方式花费很长时间才能将车辆和校正标志物完全按照既定位置关系放置好。其缺点是效率低下。
[0023]本发明是为了解决车载环视系统多台相机标定过程中效率低下精度粗放的问题。
[0024]本发明在一个进程中利用较少的特征点将相机的内部参数和外部参数完全标定完毕。本发明采用解析数学算法对参数寻找最优值，相对于参数空间扫描方法本发明不需要一个接近真值的内部参数和外部参数的初始值。本发明考虑了相机设计生产过程中所产生的个体差异性。因此本发明对于不同厂商不同批次的车载环视广角相机都适应，而不需要为其单独配置任何内部参数。本发明考虑了车载相机装配过程中所产生的个体位置及角度差异，不需要操作员为每个类型的车辆预先设定任何外部参数。
[0025]本发明利用各台相机与校正标志物之间的位置关系，推算车体的姿态，从而最大程度缓和了车辆与校正标志物高精度放置的严格要求，使车辆在一定范围内可以自由停放，提高了操作便利性与时间效率。
[0026]
【专利附图】
【附图说明】
[0027]图1:校正用标志物示意图。
[0028]图2:4块校正用标志物的设置方式示意图。
[0029]图3:停放入标定区域内的车辆的示意图。
[0030]图4:车辆停放入标定区域内时各个车载摄像机的视域范围示意图。
[0031]图5:各个摄像头所摄取的标定用图像实例。
[0032]图6:满足车辆停放约束条件的一种车辆停放示例。
[0033]图7:在图像上选取特征点坐标示例图。
[0034]图8:单台相机的标定流程。
[0035]图9:单台相机标定完毕之后投影变换所得特征点 图10:各坐标系关系
【具体实施方式】
[0036]下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。车载环视处理系统是由装配在车体上前后左右的多台广角摄像机构成，每台摄像机覆盖一定区间，图像经过视点变换生成俯视图，并进行拼接得到车辆环视俯瞰图。为了使上述装配在车体上的多台广角摄像机所摄取的图像经过视点变换能够生成没有畸变的无缝拼接的合成俯瞰环视图，上述装配在车体上的广角摄像机的内部参数(摄像机的镜头和感光器件的参数)与外部参数(摄像机坐标系，世界坐标系和车体坐标系的相对位置关系)必须被精确标定。摄像机的内部参数是否精确直接影响合成图的畸变校正效果。摄像机的外部参数是否精确会影响合成图中各个相机图像连接处是否错位，也会影响最终合成图中俯瞰环视图与车体的相对位置关系是否正确。
[0037]本发明提出在一个进程中用较少的特征点将相机的内部参数和外部参数完全标定完毕。
[0038]本发明利用各台相机与校正标志物之间的位置关系，最大程度缓和了车辆与校正标志物高精度放置的严格要求，使车辆在一定范围内可以自由停放。
[0039]本发明在水平路面上按照下述方式摆放校正标志物。本发明中的校正标志物为如图1所示的黑白方格。黑白方格的大小dX和dY既知，整个校正标志物中方格的数目nX和nY既知(图1中ηΧΧηΥ=2Χ2)。本发明中用到了 4块校正标志物，这4块标志物在水平面上按矩形方式摆放，标志物之间要求相互平行，如图2所示。图2中的4块标志物所围成的矩形的Width和Height要大于车体的宽度和长度，从而使车辆可以停放进如图2所示的尺寸为Width和Height的矩形区域中。
[0040]本发明所提出的标定方法要求被标定车辆停入图2所示的尺寸为Width和Height的矩形区域中，停放之后如图3所示意。具体的停放限制为:车载的前后左右4台摄像头CamF,CamE, CamB, Can^的视域范围 VFf，VFe, VFb, VFl 的重叠区域 VFkf，VFeb, VFlf, VFlb中必须有一块完整的校正用标志物，即每台相机所摄取的图像中都有两块完整的校正标志物，如图4所示。图5所示为车载的前后左右4台摄像头CamF, CamE, CamB, CamL按照上述校正标志物摆放方式与车辆停放方式所摄取的标定用图像的实例。本发明中车辆停放的约束条件为:车辆的停放要保证每台摄像头可以摄取两块完整的标志物图像。除此约束之外车辆可以自由停放，从而提高了操作的便利性与效率。图6是满足车辆停放约束条件的另一种停放示例。 [0041]下面阐述单台相机的内外参数标定方法。
[0042]对市场上现有的车载广角相机而言其内部参数包括:横向焦距fx，纵向焦距fy，感光芯片像素子的非正方度alpha，镜头光轴在感光芯片上的位置cx，cy,径向畸变与切向畸变kl，k2, k3, k4, k5,对于鱼眼镜头根据选用的相机模型还有另外的模型参数要加入。现在对于鱼眼镜头相机已经存在几种通用模型可以选择，根据实施便利性可以从中选取。
[0043]对相机内部参数进行标定的必要性:一，相机在生产装配过程中由于工艺误差使得最终成品的相机的内部参数值在设计值附近波动。如果不考虑这种工艺误差而只用设计值来对相机进行畸变校正的话，其校正结果仍然会含有畸变成分。二，不同的供货商可能采用不同的相机模型，如果对每一个供货商都使用其特定的相机模型会导致相机与程序代码的相互依赖在一起，从而必须为每个供货商的相机单独设计代码，这样不利于产品的通用性，也不利于产品后期的维护工作。
[0044]本发明通过使用通用型的广角摄像机数学模型，避免了对特定厂家特定批次的相机的特定数学模型的依赖，从而可以在编写程序代码时不需要为对特定厂家特定批次的相机的特定数学模型编制特定的标定程序。
[0045]相机的外部参数包括校正标志物坐标系CSg在相机坐标系CS。中的位置(Xgc，Ygc,zgc)与旋转角度(rxg。，rygc, rzgc)
本发明通过数值求解算法调整相机内部参数与外部参数使真实三维空间中校正用标志物的特征点经过投影变换之后与相机所摄取图像中的校正标志物的特征点间位置坐标的整体残留误差最小。这种数值求解方式需要求取图像上所测得的特征点的坐标相对于相机内外参数的雅可比矩阵(Jacobian Matrix),然后利用卡尔曼滤波(Kalman Filtering)或者levenberg-marquardt算法等线性或非线性的最优化求解方法来寻找一组最优的内外参数。
[0046]本发明对于单台相机的标定过程为:操作员在原始图像上选取两块校正标志物的特征点，每块标志物选取其4个顶点为特征点(如图7所示,其中在标志物顶点的4个小方框即是被选取的特征点)；标定算法以这8个点的坐标为测量数据，利用上述数值求解方法标定相机的内外参数；相机内外参数标定结束之后利用所得之相机内外参数对三维空间中的标志物特征点进行投影变换，将其投射到原始图像上，如果投射点的坐标与操作员选取的特征点的坐标吻合则表示标定正确，可以退出标定过程，否则继续标定。[0047]通过虚拟测量的方式将先验知识加入到标定框架内并用逐进标定的方式来解决对于测量维数等于或者小于标定维数的情况，很容易发生被标定参数间的耦合(coupling)与过拟合(over-fitting)的问题。
[0048]对于单台相机的标定，测量为8个2维点，即16个数据，而所需标定之外部参数有3个位移参数3个旋转参数共6个参数,所需标定的内部参数据上述对相机内部参数的阐述也有10个左右，因此总共所要标定的参数有16个左右。对于测量维数等于或者小于标定维数的情况，很容易发生被标定参数间的稱合(coupling)与过拟合(over-fitting)。对此本发明提出下述标定策略:增加先验知识与逐进标定。增加先验知识是指将如下先验知识加入到标定过程中:相机的横向焦距fx与纵向焦距fy数值接近，镜头光轴在感光芯片上的位置cx，cy应该在图像的中心位置附近。本发明透过虚拟测量技术将上述先验知识加入到标定过程中。所谓虚拟测量是指增加三个测量量fy，cx, cy,其测量值分别为fx，Imageffidth/2, ImageHeight/2,其中 ImageWidth 为相机图像的横向像素数，ImageHeight为相机图像的纵向像素数。所谓逐进标定是指本发明并不是对所有参数做批量标定，而是如图8所示将标定参数分组逐进对每组参数进行标定,在标定某一组参数时其他参数保持原有值不变。此逐进标定过程循环执行，直到标志物上特征点的残留误差小于某一个阈值或者循环次数超出某一个阈值。退出循环之后如果残留误差超出某一阈值，本发明则会给操作员发出消息要求其重新选取测量点进行再次标定。
[0049]图9所示为按照本发明方法对单台相机标定结束之后利用标定之结果将标志物特征点投射到图像上的效果。图9直观的显示出标志物特征点的残留误差已经非常小了。
[0050]
下面阐述确定车辆 坐标系，世界坐标系和摄像机坐标系位置关系的方法。
[0051]利用上述单台相机标定方法对每台相机标定完毕之后就可以利用投影变换技术将校正标志物坐标系CSg中三维空间中的任何一点投射到相机的图像坐标系CSinig中。对于上述车载环视监控系统而言，其目标是要寻找车辆坐标系CSv中的三维空间中的任何一点与相机的图像坐标系CSimg中的相应点的对应关系。本发明使用下述方法来确定这种对应关系。
[0052]选择将世界坐标系CSw放置于左后方校正标志物的右前角处，其姿态如图10所示；在单台相机标定时选择将相机CAM^的校正标志物坐标系CS&放置于左后方校正标志物的右后角处，其姿态如图10所示；在单台相机标定时选择将相机CAMf的校正标志物坐标系CSgF放置于左前方校正标志物的左后角处，其姿态如图10所示；在单台相机标定时选择将相机CAMk的校正标志物坐标系CSgK放置于右前方校正标志物的左前角处，其姿态如图10所示；在单台相机标定时选择将相机CAMb的校正标志物坐标系CSgB放置于右后方校正标志物的右前角处，其姿态如图10所示。
[0053]按照上述方式放置世界坐标系与各个校正标志物坐标系，由于各个校正标志物的尺寸大小和相对位置关系已经既知，则可以从这些信息求得校正标志物坐标系在世界坐标系中的位置与姿态，即前端相机校正标志物坐标系在世界坐标系中的位置与姿态(RgFw, TgFw),右端相机校正标志物坐标系在世界坐标系中的位置与姿态(RgKw，TgEw)，后端相机校正标志物坐标系在世界坐标系中的位置与姿态(RgBw，TgBw)，左端相机校正标志物坐标系在世界坐标系中的位置与姿态(Rgta，TgLw)0以(RgFw，TgFw)为例，其中RgFw为旋转矩阵，TgFw为位移向量。假设某一点前端相机校正标志物坐标系csgF的坐标为(XgF, YgF, ZgF),在世界坐标系中的坐标为(Xw，Yw, Zw),贝IJ
按照上述方式放置世界坐标系与各个校正标志物坐标系，由于各个校正标志物的尺寸大小和相对位置关系已经既知，则可以从这些信息也可以求得世界坐标系在校正标志物坐标系中的位置与姿态，即世界坐标系在前端相机校正标志物坐标系中的位置与姿态(RwgF, TwgF),世界坐标系在右端相机校正标志物坐标系中的位置与姿态(RwgK，TwgE),世界坐标系在后端相机校正标志物坐标系中的位置与姿态(RwgB，TwgB)，世界坐标系在左端相机校正标志物坐标系中的位置与姿态(RwgL, T_)。
[0054]以(RwgF，TwgF)为例，其中Rwsf为旋转矩阵，Twsf为位移向量。假设某一点前端相机校正标志物坐标系CSgF的坐标为(XgF，YgF, ZgF)，在世界坐标系中的坐标为(Xw，Yw, Zw)，则
对单台相机标定完毕之后，校正标志物坐标系CSg在相机坐标系CS_中的位置和姿态可以通过外部参数计算得到，即前端标志物坐标系在前端相机坐标系中的位置和姿态为(RgFc, TgFc),右端标志物坐标系在右端相机坐标系中的位直和姿态为(RgK。，TgR。)，后端标志物坐标系在后端相机坐标系中的位置和姿态为(RgB。，TgBc)，左端标志物坐标系在左端相机坐标系中的位置和姿态为(R_，U。以(RgFc;，TgF。)为例，假设某一点在前端相机校正标志物坐标系CSgJA坐标为(XgF，YgF, ZgF)，在前端相机坐标系CS_F中的坐标为(Xcj, YcF, Zcf),则
在算得(RgF。，TgFc)，(RgEc, TgEc)，(RgBc, TgBc)，(RgLc, TgLc)之后可根据上述公式求得相机坐标系CS.在其校正标志物坐标系CSg中的位置和姿态，即前端相机坐标系在前端标志物坐标系中的位置和姿态为(R。#，TcgF)，右端相机坐标系在右端标志物坐标系中的位置和姿态为(Rcgli，T(；gR)，后端相机坐标系在后端标志物坐标系中的位直和姿态为(RcgB，T。#)，左端相机坐标系在左端标志物坐标系中的位置和姿态为(R。-!^)。以(R。#，!^)为例，其计算方法为:
以为例，假设某一点在前端相机校正标志物坐标系CSgj^坐标为(XgF，YgF,ZgF)，在前端相机坐标系CSmdif中的坐标为(XcF，YcF, Zcj)，贝IJ
如图10所示，各个相机自身的坐标系位于相机镜头光轴线的原点出，因此取相机坐标系中的原点(0，0，0)将其转换成世界坐标系的值，即可得出相机在世界坐标系中的位置。以前端相机为例，其在世界坐标系中的位置的计算过程为:
即前端相机在世界坐标系中的位置为。同样的方法可以计算出右端相机在世界坐标系中的位置为，后端相机在世界坐标系中的位置为，左端相机在世界坐标系中的位置为。
[0055]在线计算车体尺寸的方法。由于相机是装配在车体上的而且其装配位置是事先设计好的，则可根据4台相机在世界坐标系中的位置来确定车体的尺寸大小。此处假设左右相机装配于车体左右后视镜对称位置，前端相机装配于车体前端中间位置，后端相机装配于车体后端中间位置，则车体的宽度Widthv可以用左右相机的距离近似，车体的长度Iengthv可以用前后相机的水平距离近似，即
由于本发明使用前述在线计算车体尺寸的方法，从而使本发明可以通用于各种尺寸的车辆(从十几厘米的模型车到十几米的大客车都可以用本发明进行标定)，而不必在程序代码中为每个类型的车辆设置特别的尺寸。
[0056]用前述在线车体尺寸计算方法得到了车体尺寸之后可以根据此计算得到的车体尺寸确定环视系统所要显示的范围区域，而不是用固定的数值将显示区域锁定。
[0057]用前述在线车体尺寸计算方法得到了车体尺寸之后可以根据此计算得到的车体尺寸计算环视系统显示时车体图标的大小，而不是在程序代码中根据不同的车辆类型事先固定图标的大小。
[0058]在线确定车辆坐标系与世界坐标系的关系。由于相机是装配在车体上的而且其装配位置是事先设计好的，则可根据4台相机在世界坐标系中的位置来确定车辆坐标系在世界坐标系中的方位。下面举出依据此原则来确定车辆坐标系的一个示例。 [0059]车辆坐标系的姿态用如下方法确定:车辆坐标系CSv的x-y平面选择在车辆所停放的水平面，Z-轴竖直向上，y_轴方向与车体纵向方向平行。车体的纵向方向可以根据装配在车体上的前后左右4台相机在世界坐标系中的位置确定。车体纵向方向与世界坐标系的1-轴方向的夹角即是车体坐标系CSv的Z-轴相对于世界坐标系CSw的Z-轴的旋转角度。此处例子选择用左右相机的位置来确定:
则车辆坐标系CSv在世界坐标系CSw中的姿态Rvw为:
车辆坐标系CSv在世界坐标系CSw中的位置Tvw，在此示例中选择放置于前端相机在水平面的投影出，即
贝IJ，车辆坐标系CSv在世界坐标系CSw的位置与姿态为(Rvw，Υ?)0假设某一点在车辆坐标系CSv的坐标为(Xv，Yv, Ζν)，在世界坐标系CSw中的坐标为(Xw，Yw, Zw)，则
利用上述坐标转换过程即可求得车辆坐标系中的点与相机图像坐标系中的点的对应关系，然后利用视点变换技术将车辆坐标系中的点生成环视图。
【权利要求】
1.ー种摄像头參数计算方法，其特征在于，所述方法包括:在一个进程中用较少的特征点将相机的内部參数和外部參数完全标定完毕。
2.本发明通过虚拟测量的方式将先验知识加入到标定框架内并用逐进标定的方式来解决对于测量维数等于或者小于标定维数的情况下很容易发生被标定參数间的耦合(coupling)与过拟合(over-fitting)的问题。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括: 使用通用型的广角摄像机数学模型，避免了对特定厂家特定批次的相机的特定数学模型的依赖，从而可以在编写程序代码时不需要为对特定厂家特定批次的相机的特定数学模型编制特定的标定程序。
4.一种在线计算车体尺寸的方法，其特征在于，所述方法包括: 由于相机是装配在车体上的而且其装配位置是事先设计好的，则可根据4台相机在世界坐标系中的位置来确定车体的尺寸大小。
5.此处假设左右相机装配于车体左右后视镜对称位置，前端相机装配于车体前端中间位置，后端相机装配于车体后端中间位置，则车体的宽度widthv可以用左右相机的距离近似，车体的长度Iengthv可以用前后相机的水平距离近似。
6.ー种在线计算环视系统显示范围的方法，其特征在于，所述方法包括: 用前述在线车体尺寸计算方法得到了车体尺寸之后可以根据此计算得到的车体尺寸确定环视系统所要显示的范围区域，而不是用固定的数值将显示区域锁定。
7.—种在线计算环视系统显示用车体图标尺寸的方法，其特征在于，所述方法包括: 用前述在线车体尺寸计算方法得到了车体尺寸之后可以根据此计算得到的车体尺寸计算环视系统显示时车体图标的大小，而不是在程序代码中根据不同的车辆类型事先固定图标的大小。
8.—种在线确定车辆坐标系与世界坐标系的关系的方法，其特征在于，所述方法包括: 由于相机是装配在车体上的而且其装配位置是事先设计好的，则可根据4台相机在世界坐标系中的位置来确定车辆坐标系在世界坐标系中的方位，最大程度缓和了车辆与校正标志物高精度放置的严格要求，使车辆在一定范围内可以自由停放。
【文档编号】G06T7/00GK103593836SQ201210287115
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2012年8月14日 优先权日:2012年8月14日
【发明者】董延超 申请人:无锡维森智能传感技术有限公司