CN107103627A - 一种基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法,在用车道线进行标定前,需要对本车型的实车进行测量,得到外部参数的初值,让车辆在平整的车道上缓慢行驶,保持车辆与车道的相对位置不变,进入外部参数标定模式,属于汽车全景摄像头外部参数标定方法技术领域。目的是提供一种基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种汽车全景摄像头外部参数标定方法,特别是基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法。
背景技术
360度全景泊车系统需要对摄像头的外部参数进行标定,传统的方法是利用特定场地的棋盘格对摄像头进行标定。而现有的标定方法有两个主要问题:一、需要建立专门的场地来标定摄像头,且产品出厂前必须进行标定,既增加了场地成本,又增加了时间成本。二、标定的时候一般是空车,跟行车实际环境也有一定差异,因此行车效果也不是很理想。
发明内容
本发明的目的是在于解决现有的标定方法,一方面场地成本和时间成本较高,另外一方面行车的效果还不太理想,而提供一种基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法。
一种基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法,在用车道线进行标定前,需要对本车型的实车进行测量,得到外部参数的初值,让车辆在平整的车道上缓慢行驶,保持车辆与车道的相对位置不变,进入外部参数标定模式,所述的方法为:
A、从视频源里抓取四个摄像头的图像,并提取每个摄像头在车道线上的点,直到数据足够完成外部参数的标定;
B、从视频源里抓取一帧鱼眼图像;
C、根据摄像头内部参数和外部参数初值,计算得到鱼眼图像的带车道线区域的顶视图图像;
D、对顶视图图像用canny算子进行边缘提取;
E、对边缘点用hough变换进行直线检测,判断检测到的直线是否为车道线,如果是车道线,则保存此车道线上的关键点;
F、重复A至E的步骤,直到所有摄像头的对应车道线都找到;
G、根据找到的车道线上的点,对摄像头外部参数进行标定。
进一步的,在所述C步骤中顶视图图像确定的步骤如下:
(1)、生成一定密度的顶视图的所有点的物理坐标LUT;
(2)、根据鱼眼摄像头的成像公式,把所有物理坐标转化为图像坐标LUT;
(3)、根据图像坐标LUT,生成一个顶视图图像。
进一步的,在所述E步骤中判断车道线的标准如下:
(1)、一根车道线对应两条直线;
(2)、两条直线物理距离10至30厘米;
(3)、直线为距离车20至200厘米的最近的线。
进一步的,在所述G步骤中外部参数的标定如下:
(1)、标定前摄像头,通过A至F步骤,已经得到了前摄像头车道线上的点的图像x、y坐标,因这些点的物理X坐标不能确定,故假设车道位置,从而得到假设的物理X坐标,并对摄像头外部参数进行标定,得到各自的平方残差和,然后选择平方残差和最小的作为前摄像头的外部参数;
(2)、根据前摄像头的内部参数和外部参数,求得各车道线的准确X坐标;
(3)、标定其他摄像头参数。根据A至F步骤已经得到的车道线上的点的图像x、y坐标,上面又得到了车道线X坐标,直接对摄像头外部参数进行标定。
采用上述技术方案的有益效果是:通过车道线对摄像头外部参数进行标定,省掉了专门的标定场地,节约了成本,而且,可以选择在合适的条件下进行标定,保证的标定环境跟行车环境的一致性。
具体实施方式
以下列举本发明优选的具体实施例对本发明的内容作进一步地说明。所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
在本方案中,一种基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法,在用车道线进行标定前,需要对本车型的实车进行测量,得到外部参数的初值,让车辆在平整的车道上缓慢行驶,保持车辆与车道的相对位置不变,进入外部参数标定模式,所述的方法为:
第一步,从视频源里抓取四个摄像头的图像,并提取每个摄像头在车道线上的点,直到数据足够完成外部参数的标定;
第二步,从视频源里抓取一帧鱼眼图像;
第三步,根据摄像头内部参数和外部参数初值,计算得到鱼眼图像的带车道线区域的顶视图图像;顶视图图像的具体确定步骤如下:
(1)、生成一定密度的顶视图的所有点的物理坐标LUT;
(2)、根据鱼眼摄像头的成像公式,把所有物理坐标转化为图像坐标LUT;
(3)、根据图像坐标LUT,生成一个顶视图图像;
第四步,对顶视图图像用canny算子进行边缘提取;
第五步,对边缘点用hough变换进行直线检测,判断检测到的直线是否为车道线,如果是车道线,则保存此车道线上的关键点;判断是否是车道线的标准如下:
(1)、一根车道线对应两条直线;
(2)、两条直线物理距离10至30厘米;
(3)、直线为距离车20至200厘米的最近的线;
第六步,重复第一步至第五步的步骤,直到所有摄像头的对应车道线都找到;
第七步,根据找到的车道线上的点,对摄像头外部参数进行标定,在本方案中,所述参数的标定如下:
(1)、标定前摄像头,通过第一步至第六步的步骤,已经得到了前摄像头车道线上的点的图像x、y坐标,因这些点的物理X坐标不能确定,故假设车道位置,从而得到假设的物理X坐标,并对摄像头外部参数进行标定,得到各自的平方残差和,然后选择平方残差和最小的作为前摄像头的外部参数;
(2)、根据前摄像头的内部参数和外部参数,求得各车道线的准确X坐标;
(3)、标定其他摄像头参数。根据第一步至第六步的步骤已经得到的车道线上的点的图像x、y坐标,上面又得到了车道线X坐标,直接对摄像头外部参数进行标定。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法,在用车道线进行标定前,需要对本车型的实车进行测量,得到外部参数的初值,让车辆在平整的车道上缓慢行驶,保持车辆与车道的相对位置不变,进入外部参数标定模式,其特征在于,所述的方法为:
从视频源里抓取四个摄像头的图像,并提取每个摄像头在车道线上的点,直到数据足够完成外部参数的标定;
B、从视频源里抓取一帧鱼眼图像;
C、根据摄像头内部参数和外部参数初值,计算得到鱼眼图像的带车道线区域的顶视图图像;
D、对顶视图图像用canny算子进行边缘提取;
E、对边缘点用hough变换进行直线检测,判断检测到的直线是否为车道线,如果是车道线,则保存此车道线上的关键点;
F、重复A至E的步骤,直到所有摄像头的对应车道线都找到;
G、根据找到的车道线上的点,对摄像头外部参数进行标定。
2.根据权利要求1所述的基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法,其特征在于,在所述C步骤中顶视图图像确定的步骤如下:
(1)、生成一定密度的顶视图的所有点的物理坐标LUT;
(2)、根据鱼眼摄像头的成像公式,把所有物理坐标转化为图像坐标LUT;
(3)、根据图像坐标LUT,生成一个顶视图图像。
3.根据权利要求1所述的基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法,其特征在于,在所述E步骤中判断车道线的标准如下:
(1)、一根车道线对应两条直线;
(2)、两条直线物理距离10至30厘米;
(3)、直线为距离车20至200厘米的最近的线。
4.根据权利要求1所述的基于车道线的汽车全景摄像头外部参数标定方法,其特征在于,在所述G步骤中外部参数的标定如下:
(1)、标定前摄像头,通过A至F步骤,已经得到了前摄像头车道线上的点的图像x、y坐标,因这些点的物理X坐标不能确定,故假设车道位置,从而得到假设的物理X坐标,并对摄像头外部参数进行标定,得到各自的平方残差和,然后选择平方残差和最小的作为前摄像头的外部参数;
(2)、根据前摄像头的内部参数和外部参数,求得各车道线的准确X坐标;
(3)、标定其他摄像头参数,根据A至F步骤已经得到的车道线上的点的图像x、y坐标,上面又得到了车道线X坐标,直接对摄像头外部参数进行标定。
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Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109117825A (zh) * | 2018-09-04 | 2019-01-01 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 车道线处理方法和装置 |
WO2019007263A1 (zh) * | 2017-07-06 | 2019-01-10 | 华为技术有限公司 | 车载传感器的外部参数标定的方法和设备 |
CN109584305A (zh) * | 2017-09-29 | 2019-04-05 | 宝沃汽车(中国)有限公司 | 全景系统标定方法、装置及车辆 |
CN110555884A (zh) * | 2018-05-31 | 2019-12-10 | 海信集团有限公司 | 一种车载双目相机的标定方法、装置及终端 |
CN111563421A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-08-21 | 汉腾汽车有限公司 | 一种基于车道线的全景影像系统的自动标定系统及其方法 |
US10984588B2 (en) | 2018-09-07 | 2021-04-20 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd | Obstacle distribution simulation method and device based on multiple models, and storage medium |
US11047673B2 (en) | 2018-09-11 | 2021-06-29 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd | Method, device, apparatus and storage medium for detecting a height of an obstacle |
US11126875B2 (en) | 2018-09-13 | 2021-09-21 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method and device of multi-focal sensing of an obstacle and non-volatile computer-readable storage medium |
US11205289B2 (en) | 2018-09-07 | 2021-12-21 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method, device and terminal for data augmentation |
US11307302B2 (en) | 2018-09-07 | 2022-04-19 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd | Method and device for estimating an absolute velocity of an obstacle, and non-volatile computer-readable storage medium |
US11718318B2 (en) | 2019-02-22 | 2023-08-08 | Apollo Intelligent Driving (Beijing) Technology Co., Ltd. | Method and apparatus for planning speed of autonomous vehicle, and storage medium |
US11780463B2 (en) | 2019-02-19 | 2023-10-10 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method, apparatus and server for real-time learning of travelling strategy of driverless vehicle |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101419705A (zh) * | 2007-10-24 | 2009-04-29 | 深圳华为通信技术有限公司 | 摄像机标定的方法及装置 |
CN104732542A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-24 | 安徽省道一电子科技有限公司 | 基于多摄像头自标定的全景车辆安全系统的图像处理方法 |
KR20150112656A (ko) * | 2014-03-28 | 2015-10-07 | 주식회사 하나비전테크 | 카메라 캘리브레이션 방법 및 그 장치 |
CN105976377A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-09-28 | 西安电子科技大学 | 车载鱼眼摄像头自标定的方法 |
-
2017
- 2017-04-27 CN CN201710286904.9A patent/CN107103627B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101419705A (zh) * | 2007-10-24 | 2009-04-29 | 深圳华为通信技术有限公司 | 摄像机标定的方法及装置 |
KR20150112656A (ko) * | 2014-03-28 | 2015-10-07 | 주식회사 하나비전테크 | 카메라 캘리브레이션 방법 및 그 장치 |
CN104732542A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-24 | 安徽省道一电子科技有限公司 | 基于多摄像头自标定的全景车辆安全系统的图像处理方法 |
CN105976377A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-09-28 | 西安电子科技大学 | 车载鱼眼摄像头自标定的方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
刘明晴: "车载单目相机的在线自标定算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库.工程科技Ⅱ辑》 * |
陈小燕: "基于单目视觉的车道线实时检测研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库.工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11670193B2 (en) | 2017-07-06 | 2023-06-06 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Extrinsic parameter of on-board sensor |
WO2019007263A1 (zh) * | 2017-07-06 | 2019-01-10 | 华为技术有限公司 | 车载传感器的外部参数标定的方法和设备 |
CN109584305A (zh) * | 2017-09-29 | 2019-04-05 | 宝沃汽车(中国)有限公司 | 全景系统标定方法、装置及车辆 |
CN110555884A (zh) * | 2018-05-31 | 2019-12-10 | 海信集团有限公司 | 一种车载双目相机的标定方法、装置及终端 |
CN110555884B (zh) * | 2018-05-31 | 2023-06-13 | 海信集团有限公司 | 一种车载双目相机的标定方法、装置及终端 |
US11113546B2 (en) | 2018-09-04 | 2021-09-07 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Lane line processing method and device |
CN109117825A (zh) * | 2018-09-04 | 2019-01-01 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 车道线处理方法和装置 |
US10984588B2 (en) | 2018-09-07 | 2021-04-20 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd | Obstacle distribution simulation method and device based on multiple models, and storage medium |
US11205289B2 (en) | 2018-09-07 | 2021-12-21 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method, device and terminal for data augmentation |
US11307302B2 (en) | 2018-09-07 | 2022-04-19 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd | Method and device for estimating an absolute velocity of an obstacle, and non-volatile computer-readable storage medium |
US11047673B2 (en) | 2018-09-11 | 2021-06-29 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd | Method, device, apparatus and storage medium for detecting a height of an obstacle |
US11519715B2 (en) | 2018-09-11 | 2022-12-06 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method, device, apparatus and storage medium for detecting a height of an obstacle |
US11126875B2 (en) | 2018-09-13 | 2021-09-21 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method and device of multi-focal sensing of an obstacle and non-volatile computer-readable storage medium |
US11780463B2 (en) | 2019-02-19 | 2023-10-10 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method, apparatus and server for real-time learning of travelling strategy of driverless vehicle |
US11718318B2 (en) | 2019-02-22 | 2023-08-08 | Apollo Intelligent Driving (Beijing) Technology Co., Ltd. | Method and apparatus for planning speed of autonomous vehicle, and storage medium |
CN111563421A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-08-21 | 汉腾汽车有限公司 | 一种基于车道线的全景影像系统的自动标定系统及其方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107103627B (zh) | 2020-12-11 |
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