(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210313535.9 (22)申请日 2022.03.28 (71)申请人 南京市德赛西威汽车电子有限公司 地址 211100 江苏省南京市江宁区胜利路 89号紫金研发创业中心4 号楼1002室 (72)发明人 韩笑　倪如金　季丹　 (74)专利代理 机构 广州粤高专利商标代理有限 公司 44102 专利代理师 练逸夫 (51)Int.Cl. G06T 7/80(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种无建图全场景适用的车载相机外参标 定方法 (57)摘要 本申请涉及一种无建图全场景适用的车载 相机外参标定方法， 所述方法包括： 采集车辆行 驶中的第一图像数据， 并对所述第一图像数据进 行处理， 获得旋转量外参； 采集车辆行驶中的第 二图像数据、 轮速数据， 并对所述第二图像数据、 轮速数据、 所述旋转量外参进行处理， 获取平移 量外参。 本申请的有益效果是： 本申请可在车俩 正常行驶过程中， 收集多帧视觉信息， 借助轮速 传感器进行相机外参的标定。 不需要专业操作人 员和特殊场地， 适用范围广。 权利要求书4页 说明书10页 附图3页 CN 114842088 A 2022.08.02 CN 114842088 A 1.一种无建图全场景适用的车 载相机外参标定方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 采集车辆行驶中的第一图像数据， 并对所述第一图像数据进行处 理， 获得旋转 量外参； 采集车辆行驶中的第二图像数据、 轮速数据， 并对所述第二图像数据、 轮速数据、 所述 旋转量外参进行处 理， 获取平 移量外参。 2.根据权利要求1所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征在 于， 所述采集车辆行驶中的第一图像数据， 包括： S1， 在车辆行驶过程中， 采集帧率不同的第一图像、 第二图像， 并对所述第一图像、 第二 图像进行ORB特 征提取及匹配， 获取第一 点集、 第二点集、 匹配集； S2， 根据所述第一点集、 第二点集、 第一匹配集， 用对极约束条件计算基本矩阵并恢复 位姿； S3， 重复S1 ‑S2， 收集预设次数的运动姿态集， 并筛 选直行姿态和转弯姿态。 3.根据权利要求2所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征在 于， 在所述 步骤S1中， 所述对所述第一图像、 第二图像进行ORB特 征提取及匹配包括： 提取FAST角点， 并计算角点处的BRIEF描述子； 通过暴力匹配算法， 获得第一匹配集。 4.根据权利要求2所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征在 于， 在步骤S2中， 所述用对极约束条件计算基本矩阵并恢复位姿， 公式如下： PjkTFpik＝0(k∈1. ..n)…(1) F＝K‑Ttji^RjiK‑1…(2) 其中Pik和pjk为点集Pi和Pj中的第k对匹配点对， K为相机内参矩阵， Rcji和tcji分别为第i 帧到第j帧的相机坐标系下的旋转矩阵和平 移向量。 5.根据权利要求2所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征在 于， 在所述 步骤S3中， 所述收集预设次数的运动姿态集， 并筛 选直行姿态和转弯姿态， 包括： S31， 收集m次运动姿态， 记为Rcji， tcji(i∈0...m‑1， j∈1...m)； S32， 挑选车辆直行姿态tcji， 其中Rcji近似为单位矩阵， 收集此时的平移向量tcji并归一 化为单位向量， 记为： S33， 挑选车辆转弯姿态Rcji， 计算此时Rcji的旋转轴wcji并归一化为单位向量， 记为： 6.根据权利要求2所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征在 于， 所述对所述第一图像数据进行处 理， 获得旋转 量外参， 包括： S4， 收集并处理预设数量的归 一化直行姿态tcji， 转弯姿态wcji， 获取第一平移向量tc、 第 一旋转轴向量 wc； S5， 车辆直行时， 获取车辆坐标系的归一化的第二平移向量记为tw＝[0 1 0]T， 车辆转 弯时， 获取 车辆坐标系的归一 化的第二旋转轴向量记为 ww＝[0 0 1]T； S6， 通过第一平移向量tc、 第一旋转轴向量wc、 第二平移向量tw、 第二旋转轴向量ww， 计算权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114842088 A 2旋转量外参。 7.根据权利要求6所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征在 于， 在所述步骤S4中， 所述收集并处理预设数量的归一化直行姿态tcji、 转弯姿态wcji， 获取 第一平移向量tc、 第一旋转轴向量 wc， 包括： 当收集到足够 数量的归一化的直行姿态tcji、 转弯姿态wcji后， 去除均值 ±3倍标准差范 围外的异常点， 计算保留数据的均值， 获得第一平 移向量tc、 第一旋转轴向量 wc。 8.根据权利要求6所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征在 于， 在所述 步骤S6中， 通过以下公式计算旋转 量外参， 包括： Rcw·tw＝tc…(6) Rcw·ww＝wc…(7) 通过联立公式(6)、 (7)计算所述旋转 量外参Rcw。 9.根据权利要求1所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征在 于， 所述采集车辆行驶中的第二图像数据、 轮速数据， 并对 所述第二图像数据、 轮速数据、 所 述旋转量外参进行处 理， 获取平 移量外参， 包括： S7， 采集并处理车辆直行时间隔大于预设距离的第三图像、 第四图像， 获取第三点集、 第四点集； S8， 通过轮速传感器估计车辆坐标系下i帧到j帧的旋转矩阵Rwji和平移向量twji， 并根 据旋转矩阵Rwji和平移向量twji计算所述第三图像、 第四图像的第二匹配点 集； S9， 根据所述第三图像、 第四图像的第二匹配点集， 获得地面点对集， 并计算车辆坐标 系下第三图像帧率到第四图像帧率的旋转矩阵R ′wji和平移向量t′wji； S10， 通过轮速传感器计算的平移向量twji和第二匹配点集计算的平移向量t ′wji模的比 值， 可以得到尺度s； S11， 重复步骤S7 ‑S10， 获得多组尺度s， 计算尺度平均值； 通过安装位置、 尺度平均值， 获取平移量外参。 10.根据权利要求9所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征在 于， 在所述步骤S7中， 所述采集并处理车辆直行时间隔大于预设距离的第三图像、 第四图 像， 获取第三 点集、 第四点 集， 包括 在第三图像、 第四 图像中分别提取地面区域的FAST角点并计算BRIEF描述子， 获取第三 点集、 第四点 集， 分别记为Pi和Pj。 11.根据权利要求10所述的一种无建图全场景适用的车载相机外参标定方法， 其特征 在于， 所述通过轮速传感器估计车辆坐标系下i帧到j帧的旋转矩阵Rwji和平移向量twji， 包 括： 权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114842088 A 3