CN109712198A - 一种高级驾驶辅助系统的标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高级驾驶辅助系统的标定方法，用于安装有摄像装置的车辆中，根据摄像装置的安装位置来设定靶标的放置位，靶标呈矩形状放置，形成标靶阵；获取标靶阵的长、宽、以及靶标中心相对于地面的高度；根据摄像装置所获取的各靶标图像来获得各靶标的靶标位置；基于所获取的标靶阵的长、宽、靶标中心相对于地面的高度以及各靶标的靶标位置来获得对应的三维世界坐标；将三维的世界坐标转换为二维的像素坐标，以获取标定参数。本方法操作简易，使用的工具价格低廉，能在缩短标定时间的同时保证较高的标定精度，适用于前装或后装的ADAS系统。

Description

一种高级驾驶辅助系统的标定方法

技术领域

本发明属于高级辅助驾驶和无人驾驶技术领域，特别是涉及一种单目视觉高级辅助驾驶系统的标定方法。

背景技术

近年来，随着传感器成本的降低和计算机视觉技术的突破进展，将无人驾驶技术应用于工业生产和实际生活中已成为了可能，在此背景下产生了基于视觉的高级辅助驾驶系统(ADAS)，该系统一般具有车道偏离检测，碰撞检测，车辆识别等功能。

标定是ADAS的重要基础，系统可根据标定的参数将图像坐标映射到三维的世界坐标，保证车道线偏离和碰撞报警的准确性。标定的主要目的是确定ADAS相机的外部参数，现阶段主要有两种方法：一、采用相机标定板，在工厂装配时标定，优点是精度高，结果准确，但使用复杂，需要经过培训的专业人员操作，只能应用在原装ADAS系统；二、另一种方法要求用户扭动摄像头对准地平线，采用肉眼的方式标定，优点是操作简单，可用于后装的ADAS系统，但要求在开阔平直的长马路上进行，精度较低，不可靠。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种高级驾驶辅助系统的标定方法，可适用于预装或后装的ADAS系统，且操作简单，精度高。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种高级驾驶辅助系统的标定方法，用于安装有摄像装置的车辆中，包括：

根据摄像装置的安装位置来设定靶标的放置位，靶标呈矩形状放置，形成标靶阵；

获取标靶阵的长、宽、以及靶标中心相对于地面的高度；

根据摄像装置所获取的各靶标图像来获得各靶标的靶标位置；

基于所获取的标靶阵的长、宽、靶标中心相对于地面的高度以及各靶标的靶标位置来获得对应的三维世界坐标；

将三维的世界坐标转换为二维的像素坐标，以获取标定参数

所述靶标为圆形。

所述根据摄像装置所获取的各靶标图像来获得各靶标的靶标位置参数包括：

首先对图像进行边缘检测，获得轮廓，并计算每条轮廓的不变矩特征，根据以下公式得到E值，当轮廓的E值大于设定值时，即认为该轮廓为圆形。

其中，x,y是轮廓点图像坐标，f(x,y)是轮廓灰度值，对于二值化图像，f(x,y)为1,m_pq、μ_pq分别是轮廓的空间矩和中心矩，为轮廓点坐标均值；m₀₀是轮廓的空间矩，μ₀₂、μ₂₀、μ₁₁是轮廓的中心矩，为轮廓点坐标均值；

然后采用采用RANSAC算法对识别为圆的轮廓进行拟合得到圆心位置，若有2条轮廓的圆心相距较近，则认为它们构成靶标中心，求它们圆心在图像中的坐标均值作为靶标位置。所述靶标为黑白相间的同心圆，且高度可调。

所述靶标放置车辆前方的4个位置上，呈矩形状，两边的靶标位于该侧车胎外侧的延长线上，靠近车辆的两个靶标与车辆前端对齐。

所述基于所获取的标靶阵的长、宽、靶标中心相对于地面的高度以及各靶标的靶标位置来获得对应的三维世界坐标包括：

以车辆前端中间的竖直线与地面的交点为原点建立世界坐标系，竖直向上为X方向，向右为Y方向，车辆前进方向为Z方向，然后标定系统按4个靶标在摄像装置图像中的排列和所获取的标靶阵的长、宽、以及靶标中心相对于地面的高度的三个参数来计算出每个靶标的世界坐标。

本发明与现有技术相比，其有益效果在于：

本发明的方法操作简易，使用的工具价格低廉，能在缩短标定时间的同时保证较高的标定精度，适用于前装或后装的ADAS系统。采用圆形靶标，可采用圆形轮廓识别算法自动识别定位，定位准确，可得到亚像素级精度；靶标放置方式简单，操作容易，用户只需测量3个参数即可精确地完成标定；求解标定参数时采用LM迭代算法最小化图像空间坐标误差，保证了结果的精确度；根据靶标位置和标定参数计算车辆的宽度与摄像头与车头之间距离，可用于碰撞报警。

附图说明

图1为本发明实施例提供的高级驾驶辅助系统的标定方法的流程图；

图2为本发明实施例所采用的靶标示意图；

图3为本发明实施例所采用的靶标放置示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。

实施例：

参阅图1所示，本实施例提供的高级驾驶辅助系统的标定方法，该标定方法主要由标定系统来执行，该标定系统属于安装在汽车中的辅助驾驶系统中的部分，该汽车中包含摄像头。

具体地，本标定方法包括：

S1、根据摄像装置的安装位置来设定靶标的放置位，靶标呈矩形状设置，形成标靶阵，并使得靶标阵位于摄像装置图像检测区域内。具体地，在本实施例中，标定方法采取如图2所示的黑白相间同心圆作为靶标，以便于获取其轮廓，直径在20至30厘米之间，靶标高度应当与ADAS摄像头安装的高度相近，以保证靶标位于图像的中间位置。如图3所示，靶标一共放置有4个，4个位置位于车辆前方，呈矩形状，其中位置0和1的连线应和车头前端贴合，位置0、3和位置1、2应分别与车辆左右两边车胎的外侧对齐。前后两个点对的距离需要根据靶标的成像确定，原则是保证靶标在摄像头获取的图像上清晰可见，一般在1.5米至3米间。

S2、测量获得靶标矩形的长(d)、宽(w)和靶标中心距离地面的高度(h)，并将这三个参数输入标定系统中；

S3、标定系统根据摄像头所获取的各靶标图像来获得各靶标的靶标位置。具体地，首先对图像进行边缘检测，获得轮廓，并计算每条轮廓的不变矩特征，根据以下公式得到E值，当轮廓的E值大于0.9时，即认为该轮廓为圆形。

其中，x,y是轮廓点图像坐标，f(x,y)是轮廓灰度值，对于二值化图像，f(x,y)为1,m_pq、μ_pq分别是轮廓的空间矩和中心矩，为轮廓点坐标均值；m₀₀是轮廓的空间矩，μ₀₂、μ₂₀、μ₁₁是轮廓的中心矩，为轮廓点坐标均值；

然后采用采用RANSAC算法对识别为圆的轮廓进行拟合得到圆心位置，若有2条轮廓的圆心相距较近，则认为它们构成靶标中心，求它们圆心在图像中的坐标均值作为靶标位置。

S4、基于所获取的标靶阵的长、宽、以及靶标的高度参数以及各靶标的靶标位置参数来获得对应的世界坐标。具体地，以车辆前端中间的竖直线与地面的交点为原点建立世界坐标系，竖直向上为X方向，向右为Y方向，车辆前进方向为Z方向，然后标定系统按4个靶标在摄像头图像中的排列和步骤S2所测量获得靶标矩形的长(d)、宽(w)和靶标中心距离地面的高度(h)的三个参数来计算出每个靶标的世界坐标。

S5、将三维的世界坐标转换为二维的像素坐标，以获取标定参数。具体地，根据相机成像模型，三维的世界坐标(x_w y_w z_w)经过旋转R和平移参数T得到相机坐标，然后透视成像得到二维的像素坐标[u v]。写出[u v]关于R和T的表达式，可知这是一个非线性方程，可以采用Levenberg-Marquardt迭代算法求解，获得相机外部参数即上述的R与T。

上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种高级驾驶辅助系统的标定方法，用于安装有摄像装置的车辆中，其特征在于，包括：

根据摄像装置的安装位置来设定靶标的放置位，靶标呈矩形状放置，形成标靶阵；

获取标靶阵的长、宽、以及靶标中心相对于地面的高度；

根据摄像装置所获取的各靶标图像来获得各靶标的靶标位置；

基于所获取的标靶阵的长、宽、靶标中心相对于地面的高度以及各靶标的靶标位置来获得对应的三维世界坐标；

将三维的世界坐标转换为二维的像素坐标，以获取标定参数。

2.如权利要求1所述的高级驾驶辅助系统的标定方法，其特征在于，所述靶标为圆形。

3.如权利要求2所述的高级驾驶辅助系统的标定方法，所述根据摄像装置所获取的各靶标图像来获得各靶标的靶标位置包括：

首先对图像进行边缘检测，获得轮廓，并计算每条轮廓的不变矩特征，根据以下公式得到E值，当轮廓的E值大于设定值时，即认为该轮廓为圆形。

其中，x,y是轮廓点图像坐标，f(x,y)是轮廓灰度值，对于二值化图像，f(x,y)为1,m_pq、μ_pq分别是轮廓的空间矩和中心矩，为轮廓点坐标均值；m₀₀是轮廓的空间矩，μ₀₂、μ₂₀、μ₁₁是轮廓的中心矩，为轮廓点坐标均值；

然后采用采用RANSAC算法对识别为圆的轮廓进行拟合得到圆心位置，若有2条轮廓的圆心相距较近，则认为它们构成靶标中心，求它们圆心在图像中的坐标均值作为靶标位置。

4.如权利要求2或3所述的高级驾驶辅助系统的标定方法，其特征在于，所述靶标为黑白相间的同心圆，且高度可调。

5.如权利要求4所述的高级驾驶辅助系统的标定方法，其特征在于，所述靶标放置车辆前方的4个位置上，呈矩形状，两边的靶标位于该侧车胎外侧的延长线上，靠近车辆的两个靶标与车辆前端对齐。

6.如权利要求5所述的高级驾驶辅助系统的标定方法，其特征在于，所述基于所获取的标靶阵的长、宽、靶标中心相对于地面的高度以及各靶标的靶标位置来获得对应的三维世界坐标包括：

以车辆前端中间的竖直线与地面的交点为原点建立世界坐标系，竖直向上为X方向，向右为Y方向，车辆前进方向为Z方向，然后标定系统按4个靶标在摄像装置图像中的排列和所获取的标靶阵的长、宽、以及靶标中心相对于地面的高度三个参数来计算出每个靶标的世界坐标。