CN111210478A - 一种无共同视野多相机系统外参标定方法、介质及系统 - Google Patents

Abstract

本发明请求保护一种无共同视野多相机系统外参标定方法、介质及系统，包括以下步骤：1.固定ID唯一的ArUco标记于待标定相机机身，借助辅助相机，获取待标定相机与自身ArUco标记之间的外参；2.利用基于ArUco标记的SLAM系统，完成对ArUco标记的建图，获得ArUco标记之间的外参；3.利用已获得的待标定相机与ArUco标记间的外参、ArUco标记间的外参，求取待标定相机之间的外参，完成标定过程。本发明的关键在于将待标定相机视为SLAM系统中的地图点，间接求取待标定相机外参的这一过程。本发明在标定过程中的特点是，适用于多种标定场景，对多台无共同视野的相机进行标定，克服了常规多相机系统标定方法对多台相机的分布的限制，标定方法简单易用，准确性高。

Description

一种无共同视野多相机系统外参标定方法、介质及系统

技术领域

本发明属于工业监测与汽车辅助驾驶领域，具体涉及到一种无共同视野多相机系统外参标定方法。

背景技术

随着电子技术、计算机技术和人工智能的迅速发展，传感器生产成本的大幅下降，计算机视觉已经取得了长足的进步。与传统技术相比，计算机视觉通常利用视觉传感器，完成一些特定的任务。比如工业上利用多相机网络进行数据采集，进行非接触检测或者安全监控；在汽车电子领域利用安装在各个方向上的相机进行环境感知等。但是，在许多情况下，多相机系统无法覆盖整个环境或者保证视图的重叠，在不知道多相机网络中各相机之间外参的情况下，无法充分利用相机之间的空间关系，造成相机感知信息的缺失，不能充分发挥多相机系统的优越性。为了能够充分利用这种多相机系统的优点，必须要对多相机网络中的相机进行外参标定。然后，从单个摄像机中提取的信息可以被合并并引用到一个公共的坐标系下，完成测量、重建、检测等任务。

多相机系统的外参标定方法通常有两种，基于标定物的标定方法以及自标定方法。基于标定物的标定方法是指，标定物的某些空间特征、尺寸等一些几何信息已知，利用标定物在相机成像平面上的投影与标定物的空间几何信息，构成三维到二维的映射，当得到足够多的这种映射就可以利用线性变换求解投影矩阵，得到各相机与该标定物的变换关系，间接求取各相机之间的外参。然而，这种方法适用于存在共同视野的多相机系统，当相机之间不存在共同视野此种标定方法将变得复杂繁琐。自标定方法指的是利用相机的运动或者场景中已知轨迹的某动态物体的运动，通过当前帧与之前帧针对同一特征的映射关系，求解相机之间的外参。然而该方法的局限性在于，如果多相机系统静止不动或多相机系统所在场景特征较少，此方法将失效。

综上，多相机系统具有测量精度高、应用场景广等优点。多相机系统的标定作为一项重要的研究内容，标定结果将极大的影响基于多相机系统应用的性能、精度等。目前，针对无共同视野的多相机系统的标定，主要存在着标定过程繁琐、标定方法适用场景少、标定结果不精确等问题。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种无共同视野多相机系统外参标定方法。本发明的技术方案如下：

一种无共同视野多相机系统外参标定方法，用于汽车辅助驾驶领域多相机系统外参的确定、工业监测领域多相机系统外参的确定，所述外参是指各相机坐标系之间的旋转平移变换关系，其包括以下步骤：

1)固定ID唯一的ArUco二维码标签标记于待标定相机机身，借助辅助相机与标定板分别得到ArUco标记到辅助相机的外参、辅助相机到待标定相机的外参，从而获得待标定相机与自身ArUco标记的外参；

2)将待标定相机ArUco标记视为地图点，利用基于ArUco标记的SLAM系统完成建图，地图中包括了各ArUco标记与地图原点的旋转平移变换关系，即可获得ArUco标记两两之间的外参；

3)根据标定待标定相机与自身ArUco标记的外参以及各ArUco标记之间的外参，间接求得待标定相机间的外参，完成标定过程。

进一步的，所述步骤1)固定ID唯一的ArUco标记于待标定相机机身，分别标定待标定相机与自身ArUco标记的外参，步骤为：

11)将不同的ArUco标记固定于待标定相机机身，ArUco标记经图像处理后可获得其ID编码；

12)设置固定的辅助相机，保证待标定相机和辅助相机之间存在共同视野且辅助相机可拍摄到待标定相机机身上的ArUco标记，同时，在待标定相机和辅助相机之间的共同视野中固定一个棋盘格标定板，保证待标定相机和辅助相机都能捕获棋盘格标定板的完整图像；

13)标定辅助相机和ArUco标记，用辅助相机捕获相机上ArUco标记的图像，计算ArUco标记到辅助相机的外参T_M；

14)标定辅助相机和棋盘格标定板，用辅助相机捕获棋盘格标定板的图像，利用张正友标定法计算辅助相机到棋盘格标定板的外参T_C1；

15)标定待标定相机与棋盘格标定板，用待标定相机捕获棋盘格标定板的图像，利用张正友标定法计算棋盘格标定板到待标定相机的外参T_C2；

16)标定辅助相机和待标定相机，根据已经得到辅助相机到棋盘格标定板的外参和棋盘格标定板到待标定相机的外参，辅助相机到待标定相机的外参T_S可表示为T_S＝T_C1·T_C2；

17)求解ArUco标记与待标定相机的外参，根据已经计算出的辅助相机到待标定相机的外参T_S和ArUco标记到辅助相机的外参T_M，则ArUco标记到待标定相机的外参T_CM可表示为T_CM＝T_S·T_M；

18)重复上述步骤步骤11)至17)，直到计算出所有待标定相机与其自身ArUco 标记之间的外参。

进一步的，所述步骤11)将不同的ArUco标记固定于待标定相机机身，ArUco 标记经图像处理后可获得其ID编码，具体包括：对ArUco标记图像进行透视变换，得到标记图像正视图，然后，对正视图用Ossu阈值化以分离白色和黑色位；正视图图像根据ArUco标记大小和边界大小被分为许多不同格子，通过统计落在每个格子中的黑白像素数目来决定这是黑色还是白色的位；最终，分析这些位来得到每个ArUco的编码ID。

进一步的，所述步骤13)标定辅助相机和ArUco标记，用辅助相机捕获相机上ArUco标记的图像，计算ArUco标记到辅助相机的外参，步骤为：

21)辅助相机拍摄到的图像数据阈值化，获取ArUco标记的轮廓，并近似为四边形，得到ArUco标记的四个角点的像素坐标；

22)以ArUco标记中心为世界坐标原点，获得ArUco标记的四角点的空间坐标；

23)根据单目相机投影模型如公式(1)所示，其中(u,v)为空间中某点在像素平面的像素坐标，其空间坐标为(X,Y,Z),K为相机内参，T为相机到该点的外参，将ArUco标记四角点的空间坐标及像素坐标代入(1)式求解，得到辅助相机到ArUco标记的外参T；

进一步的，所述步骤21)辅助相机拍摄到的图像数据阈值化，获取ArUco标记的轮廓，并近似为四边形，得到ArUco标记的四个角点的像素坐标，具体包括：

用辅助相机捕获相机上Marker_i的图像，对图像数据阈值化，获取Marker_i的轮廓，并近似为四边形，得到Marker_i的四个角点的像素坐标 (u₁，v₁)，(u₂，v₂)，(u₃，v₃)，(u₄，v₄)；以Marker_i中心为世界坐标原点，其四角点三维坐标已知分别为

其中s为Marker_i边长。

进一步的，所述步骤2)将待标定相机ArUco标记视为地图点，利用基于ArUco 标记的SLAM系统完成建图，地图中包括了各ArUco标记与地图原点的旋转平移变换关系，即可获得ArUco标记两两之间的外参，具体包括：

31)将待标定相机机身上的ArUco标记视为地图点，利用单目相机检测ArUco 标记，求取单目相机当前位姿，并将ArUco标记中点作为地图的坐标原点，完成单目SLAM系统的初始化；

32)进行针对ArUco标记的跟踪，与单目相机、局部地图的优化，因为每个 ArUco标记的ID具有唯一性，故当前帧与之前帧针对ArUco标记的匹配可利用其ID的唯一性实现，若匹配成功，则将上一帧的单目相机位姿作为当前帧的位姿初始值，利用局部光束法平差来优化当前帧位姿；若未匹配成功，则利用匀速直线运动模型来估计当前帧位姿，并使用局部光束法平差来优化当前帧位姿；

33)局部光束法平差来优化策略为是利用ArUco标记在局部地图中的三维空间姿态以及单目相机当前帧位姿来优化重投影误差，使局部重投影误差最小；

34)结束基于ArUco建图过程，生成全局地图，再进行一次全局光束法平差，优化地图中所有ArUco标记以及帧的位姿，完成建图，保存全局地图中所有ArUco 标记的相对于地图原点的位姿；

35)求解地图中各ArUco标记之间的外参，假设第i个标记的在地图中的位姿为Pose_i，第j个标记在地图中的位姿为Pose_j，则地图中任意两ArUco标记的外参T_i→j可表示为T_i→j＝Pose_i·Pose_j。

进一步的，所述步骤3)根据标定待标定相机与自身ArUco标记的外参以及各ArUco标记之间的外参，间接求得待标定相机间的外参，完成标定过程，具体包括：假设第i个待标定相机与自身ArUco标记的外参为T_i，第j个待标定相机与自身ArUco标记的外参为T_j,任意两标记之间的为参为间的外参为T_i→j,则第 i个与第j个待标定相机之间的外参可表示为T_i·T_i→j·T_j，故任意两相机之间的外参均可求得，完成无共同视野的多相机系统标定工作。

一种介质，该介质内部存储计算机程序，其所述计算机程序被处理器读取时，执行上述任一项的方法。

一种无共同视野多相机系统外参标定系统，用于汽车辅助驾驶领域多相机系统外参的确定、工业监测领域多相机系统外参的确定，所述外参是指各相机坐标系之间的旋转平移变换关系，其包括：

第一标定模块：用于固定ID唯一的ArUco二维码标签标记于待标定相机机身，分别标定待标定相机与自身ArUco标记的外参；

ArUco标记外参获取模块：将待标定相机ArUco标记视为地图点，利用基于 ArUco标记的SLAM系统完成建图，获得各ArUco标记之间的外参；

第二标定模块：用于根据标定待标定相机与自身ArUco标记的外参以及各 ArUco标记之间的外参，间接求得待标定相机间的外参，完成标定过程。

本发明的优点及有益效果如下：

本发明提出了一种无共同视野多相机系统外参标定方法，用于确定多相机系统中各相机坐标系的旋转平移变换关系，可应用于基于机器视觉的汽车辅助驾驶、工业监测测等领域。常规的多相机系统的外参标定方法通常有基于二维标定板标定方法以及自标定方法。基于标定板的标定方法，是利用多相机系统同时拍摄标定板，检测标定板角点后，利用几何约束，计算相机之间的外参，然而，这种方法适用于存在共同视野的多相机系统，当相机之间不存在共同视野，此种标定方法将无法直接获得多相机系统中相机之间的外参。自标定方法指的是利用相机的运动或者场景中已知轨迹的某动态物体的运动，通过当前帧与之前帧针对同一特征的映射关系，求解相机之间的外参。然而该方法的局限性在于，如果多相机系统静止不动或多相机系统所在场景特征较少，此方法将失效。

本发明的创新点在于将相机外参的标定问题，转换为求取ArUco标记之间位置关系问题，借助固定于相机机身的ArUco标记，利用单目视觉SLAM系统完成针对标记的建图，间接求取得到待标定相机之间的外参。克服了多相机标定中无共同视野、场景特征少等难点，其优越性主要体现在：

(1)固定ArUco标记于待标定相机机身，通过辅助相机与标定板，间接的得到了待标定相机自身标记与自身相机坐标系的旋转平移变换，巧妙地将相机标定问题转化为ArUco标记之间旋转平移变换计算问题。

(2)为确定ArUco标记之间的外参，创新的提出将ArUco标记视为地图点的想法，借助单目视觉SLAM系统，完成针对ArUco标记的建图，借此确定了标记之间的外参。与此同时因为ArUco标记具有尺度信息，所以单目视觉SLAM系统再进行初始化的时候，不在需要依赖环境中的其它约束，即可直接回复地图的尺度，克服了单目视觉SLAM系统中尺度恢复问题。

(3)本发明在基于ArUco标记建图过程中，提出了面向ArUco标记的图优化方法，使得ArUco标记的姿态计算更为准确，大大提升了标定结果的准确性

(4)本发明的提出大大简化了无共同视野多相机系统的标定流程，理论上适用于各种复杂的标定场景，为多相机系统的应用提供极大的便利，缩短了基于多相机系统进行项目开发的开发周期。

附图说明

图1是本发明提供优选实施例标定场景需求示意图；

图2 ArUco标记示意图；

图3 ArUco标记固定位置示意图；

图4待标定相机与自身ArUco标记外参标定示意图；

图5基于ArUco标记的单目SLAM建图示意图；

图6基于图优化的光束法平差示意图。

图7为本发明一种无共同视野多相机系统外参标定方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

如图1所示是本发明所要解决问题的标定场景需求示意图，场景中的Cam_i表示待标定相机网络中的第i个相机，待标定相机之间不存在共同视野，无法通过常规的多相机外参标定方法确定相机之间的外参。为解决无共同视野的多相机外参标定问题，提出此技术方案，如图7所示，包括如下步骤：

1、固定ID唯一的ArUco标记于待标定相机机身，分别标定待标定相机与自身ArUco标记的外参：

1)图2所示为ArUco标记示意图，标记边长已知为s,ArUco标记经图像处理后可获得其ID编码，将不同ID编码的ArUco标记固定于待标定相机机身，如图3所示；

2)如图4所示，以其中一个待标定相机Cam_i为例，设置固定的辅助相机S_i，保证待标定相机和辅助相机之间存在共同视野且辅助相机可拍摄到待标定相机机身上的ArUco标记Marker_i。同时，在待标定相机和辅助相机之间的共同视野中固定一个棋盘格标定板C_i，保证待标定相机和辅助相机都能捕获棋盘格标定板的完整图像。假设有N个待标定相机T_i，内参分别为为

和辅助相机S_i，内参分别为

每个待标定相机上的ArUco标记为M_i (i＝1,2,…,n)，注意Marker和待标定相机一一对应，另外，设置棋盘格标定板C_i (i＝1,2,…,n)；

3)用辅助相机捕获相机上Marker_i的图像，对图像数据阈值化，获取Marker_i的轮廓，并近似为四边形，得到Marker_i的四个角点的像素坐标 (u₁，v₁)，(u₂，v₂)，(u₃，v₃)，(u₄，v₄)；以Marker_i中心为世界坐标原点，其四角点三维坐标已知分别为

其中s为Marker_i边长；根据单目相机投影模型如公式所示，其中(u,v)为空间中某点在像素平面的像素坐标，其空间坐标为(X,Y,Z),K为相机内参，T为相机到该点的外参，将ArUco 标记四角点的空间坐标及像素坐标代入公式(1)求解，得到辅助相机到ArUco 标记的外参

4)标定辅助相机和棋盘格标定板，用辅助相机捕获棋盘格标定板的图像，利用张正友标定法计算辅助相机到棋盘格标定板的外参

5)标定待标定相机与棋盘格标定板，用待标定相机捕获棋盘格标定板的图像，利用张正友标定法计算棋盘格标定板到待标定相机的外参

6)标定辅助相机和待标定相机，由于前面已经得到辅助相机到棋盘格标定板的外参

和棋盘格标定板到待标定相机的外参

因此可以利用式(2)计算出辅助相机到待标定相机的外参

7)间接求解Marker_i与待标定相机的外参，根据已经计算出的辅助相机到待标定相机的外参

和ArUco标记Marker_i到辅助相机的外参

因此可以利用式(3)计算出ArUco到待标定相机的外参

8)重复上述步骤，直至标定出所有待标定相机Cam_i与自身ArUco标记Marker_i的外参。

2、如图5所示，单目相机Cam^*将待标定相机网络沿虚线轨迹移动，使待标定相机上的标记均可被拍摄到，将ArUco标记视为地图点，利用基于ArUco标记的SLAM系统完成建图，获得各ArUco标记Marker_i之间的外参，其具体操作步骤如下：

1)如图5所示利用单目相机Cam^*检测ArUco标记，求取单目相机当前位姿，并将第一个被检测到的ArUco标记中点作为地图的坐标原点，完成单目SLAM系统的初始化；

2)进行针对ArUco标记的跟踪，与单目相机、局部地图的优化，因为每个 ArUco标记的ID具有唯一性，故当前帧与之前帧针对ArUco标记的匹配可利用其ID的唯一性实现，若匹配成功，则将上一帧的单目相机位姿作为当前帧的位姿初始值，利用局部光束法平差来优化当前帧位姿；若未匹配成功，则利用匀速直线运动模型来估计当前帧位姿，并使用局部光束法平差来优化当前帧位姿。

3)局部光束法平差来优化策略为是利用ArUco标记在局部地图中的三维空间姿态以及单目相机当前帧位姿来优化重投影误差，使局部重投影误差最小。

定义相机投影模型为式(4)：

重投影误差的一般表示形式定义为式(5)

定义针对当前帧位姿以及ArUco位姿表达式为式(6)

其中Frame_Trans,Mx表示当前帧Frame的位姿Trans及当前帧可视的ArUco标记角点空间坐标M_x,M_xi表示ArUco标记四个角点中的第i个在地图中的空间坐标,K 表示单目相机内参,

表示ArUco标记角点在当前帧的图像坐标。

即通过优化迭代后，此优化迭代过程实质为一图优化问题，如图6所示，优化节点为ArUco标记角点坐标和相机位姿，优化边为重投影误差，将待优化节点和边输入到g2o求解器中，求解位姿与Marker角点的最优解使得上式值最小，完成局部光束法平差过程。

4)结束基于ArUco建图过程，生成全局地图，再进行一次全局光束法平差，优化地图中所有ArUco标记以及帧的位姿，完成建图，保存全局地图中所有ArUco 标记的相对于地图原点的位姿，记为

5)求解地图中各ArUco标记之间的外参，则第i个ArUco标记相对于第j 个ArUco标记的外参

可表示为式(7)

进一步的，所述步骤3根据标定待标定相机与自身ArUco标记的外参以及各 ArUco标记之间的外参，间接求得待标定相机间的外参，完成标定过程，具体包括：

第i个ArUco标记Marker_i到待标定相机Cam_i的外参

表示为：

任意Marker_i、Marker_j间的外参

表示为：

根据式(11)、(12)，待标定相机Cam_i和Cam_j间的外参

经计算可表示为：

多相机系统中任意两相机之间的外参均由式(12)表示，完成了无共同视野的多相机系统的外参标定工作。

以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (9)

1.一种无共同视野多相机系统外参标定方法，用于汽车辅助驾驶领域多相机系统外参的确定、工业监测领域多相机系统外参的确定，所述外参是指各相机坐标系之间的旋转平移变换关系，其特征在于，包括以下步骤：

1)固定ID唯一的ArUco二维码标签标记于待标定相机机身，ArUco是一种二维码标签，借助辅助相机与标定板分别得到ArUco标记到辅助相机的外参、辅助相机到待标定相机的外参，从而获得待标定相机与自身ArUco标记的外参；

2)将待标定相机ArUco标记视为地图点，利用基于ArUco标记的SLAM系统完成建图，地图中包括了各ArUco标记与地图原点的旋转平移变换关系，即可获得ArUco标记两两之间的外参；

3)根据标定待标定相机与自身ArUco标记的外参以及各ArUco标记之间的外参，间接求得待标定相机间的外参，完成标定过程。

2.根据权利要求1所述的一种无共同视野多相机系统外参标定方法，其特征在于，所述步骤1)固定ID唯一的ArUco标记于待标定相机机身，借助辅助相机与标定板分别得到ArUco标记到辅助相机的外参、辅助相机到待标定相机的外参，从而获得待标定相机与自身ArUco标记的外参，步骤为：

11)将不同的ArUco标记固定于待标定相机机身，ArUco标记经图像处理后可获得其ID编码；

12)设置固定的辅助相机，保证待标定相机和辅助相机之间存在共同视野且辅助相机可拍摄到待标定相机机身上的ArUco标记，同时，在待标定相机和辅助相机之间的共同视野中固定一个棋盘格标定板，保证待标定相机和辅助相机都能捕获棋盘格标定板的完整图像；

13)标定辅助相机和ArUco标记，用辅助相机捕获相机上ArUco标记的图像，计算ArUco标记到辅助相机的外参T_M；

14)标定辅助相机和棋盘格标定板，用辅助相机捕获棋盘格标定板的图像，利用张正友标定法计算辅助相机到棋盘格标定板的外参T_C1；

15)标定待标定相机与棋盘格标定板，用待标定相机捕获棋盘格标定板的图像，利用张正友标定法计算棋盘格标定板到待标定相机的外参T_C2；

16)标定辅助相机和待标定相机，根据已经得到辅助相机到棋盘格标定板的外参和棋盘格标定板到待标定相机的外参，辅助相机到待标定相机的外参T_S可表示为T_S＝T_C1·T_C2；

17)求解ArUco标记与待标定相机的外参，根据已经计算出的辅助相机到待标定相机的外参T_S和ArUco标记到辅助相机的外参T_M，则ArUco标记到待标定相机的外参T_CM可表示为T_CM＝T_S·T_M；

18)重复上述步骤11)至17)，直到计算出所有待标定相机与其自身ArUco标记之间的外参。

3.根据权利要求1所述的一种无共同视野多相机系统外参标定方法，其特征在于，所述步骤1)将不同的ArUco标记固定于待标定相机机身，ArUco标记经图像处理后可获得其ID编码，具体包括：对ArUco标记图像进行透视变换，得到标记图像正视图，然后，对正视图用Ossu阈值化以分离白色和黑色位；正视图根据ArUco标记大小和边界大小被分为许多不同格子，通过统计落在每个格子中的黑白像素数目来决定这是黑色还是白色的位；最终，分析这些位来得到每个ArUco的编码ID。

4.根据权利要求2所述的一种无共同视野多相机系统外参标定方法，其特征在于，所述步骤13)标定辅助相机和ArUco标记，用辅助相机捕获相机上ArUco标记的图像，计算ArUco标记到辅助相机的外参，步骤为：

31)辅助相机拍摄到的图像数据阈值化，获取ArUco标记的轮廓，并近似为四边形，得到ArUco标记的四个角点的像素坐标；

32)以ArUco标记中心为世界坐标原点，获得ArUco标记的四角点的空间坐标；

33)根据单目相机投影模型如公式(1)所示，其中(u,v)为空间中某点在像素平面的像素坐标，其空间坐标为(X,Y,Z),K为相机内参，T为相机到该点的外参，将ArUco标记四角点的空间坐标及像素坐标代入(1)式求解，得到辅助相机到ArUco标记的外参T_M；

5.根据权利要求4所述的一种无共同视野多相机系统外参标定方法，其特征在于，所述步骤31)辅助相机拍摄到的图像数据阈值化，获取ArUco标记的轮廓，并近似为四边形，得到ArUco标记的四个角点的像素坐标，具体包括：用辅助相机捕获相机上Marker_i的图像，对图像数据阈值化，获取Marker_i的轮廓，并近似为四边形，得到Marker_i的四个角点的像素坐标(u₁,v₁),(u₂,v₂),(u₃,v₃),(u₄,v₄)；以Marker_i中心为世界坐标原点，其四角点三维坐标已知分别为

其中s为Marker_i边长。

6.根据权利要求1所述的一种无共同视野多相机系统外参标定方法，其特征在于，所述步骤2)将待标定相机ArUco标记视为地图点，利用基于ArUco标记的SLAM系统完成建图，地图中包括了各ArUco标记与地图原点的旋转平移变换关系，即可获得各ArUco标记之间的外参，具体包括：

21)将待标定相机机身上的ArUco标记视为地图点，利用单目相机检测ArUco标记，求取单目相机当前位姿，并将ArUco标记中点作为地图的坐标原点，完成单目SLAM系统的初始化；

22)进行针对ArUco标记的跟踪，与单目相机、局部地图的优化，因为每个ArUco标记的ID具有唯一性，故当前帧与之前帧针对ArUco标记的匹配可利用其ID的唯一性实现，若匹配成功，则将上一帧的单目相机位姿作为当前帧的位姿初始值，利用局部光束法平差来优化当前帧位姿；若未匹配成功，则利用匀速直线运动模型来估计当前帧位姿，并使用局部光束法平差来优化当前帧位姿；

23)局部光束法平差来优化策略为是利用ArUco标记在局部地图中的三维空间姿态以及单目相机当前帧位姿来优化重投影误差，使局部重投影误差最小；

24)结束基于ArUco建图过程，生成全局地图，再进行一次全局光束法平差，优化地图中所有ArUco标记以及帧的位姿，完成建图，保存全局地图中所有ArUco标记的相对于地图原点的位姿；

25)求解地图中各ArUco标记之间的外参，假设第i个标记的在地图中的位姿为Pose_i，第j个标记在地图中的位姿为Pose_j，则地图中任意两ArUco标记的外参T_i→j可表示为T_i→j＝Pose_i·Pose_j。

7.根据权利要求1所述的一种无共同视野多相机系统外参标定方法，其特征在于，所述步骤3)根据标定待标定相机与自身ArUco标记的外参以及各ArUco标记之间的外参，间接求得待标定相机间的外参，完成标定过程，具体包括：假设第i个待标定相机与自身ArUco标记的外参为T_i，第j个待标定相机与自身ArUco标记的外参为T_j,任意两标记之间的为参为间的外参为T_i→j,则第i个与第j个待标定相机之间的外参可表示为T_i·T_i→j·T_j，故任意两相机之间的外参均可求得，完成无共同视野的多相机系统标定工作。

8.一种介质，该介质内部存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器读取时，执行上述权利要求1～7任一项的方法。

9.一种无共同视野多相机系统外参标定系统，用于汽车辅助驾驶领域多相机系统外参的确定、工业监测领域多相机系统外参的确定，所述外参是指各相机坐标系之间的旋转平移变换关系，其特征在于，包括：

第一标定模块：用于固定ID唯一的ArUco二维码标签标记于待标定相机机身，分别标定待标定相机与自身ArUco标记的外参；

ArUco标记外参获取模块：将待标定相机ArUco标记视为地图点，利用基于ArUco标记的SLAM系统完成建图，获得各ArUco标记之间的外参；

第二标定模块：用于根据标定待标定相机与自身ArUco标记的外参以及各ArUco标记之间的外参，间接求得待标定相机间的外参，完成标定过程。

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