劉福明
(廣東工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學院 廣東省廣州市 510510)
在自動駕駛、巡檢機器人、視覺地圖采集等應(yīng)用中常常使用相機感知場景,達到學習、避障等目的[1][2]?;谀繕藱z測、跟蹤、視覺測量技術(shù)可獲知場景中目標在相機坐標系下的定位,而在實際應(yīng)用領(lǐng)域中,常常需要對目標在世界坐標系下定位,實現(xiàn)避障、地圖元素采集等功能。對既定的相機,相機內(nèi)外參是影響定位精度的關(guān)鍵因素,其中相機不發(fā)生強烈碰撞、拆解等操作,內(nèi)參不變,通常傳統(tǒng)內(nèi)參標定方法滿足大部分應(yīng)用需求。當今ADAS、地圖矢量數(shù)據(jù)眾包方式采集等應(yīng)用與維護對外參標定提出新的要求,既要高精度,也快速有效,甚至要求標定自動化。
為了標定高精度的相機外參,常規(guī)方法是建設(shè)標定場地輔助標定。zhang 等[3]提出根據(jù)九點標定法[4]約束設(shè)置特定標定物,以標志物與相機的空間位姿關(guān)系計算外參。石麗梅等[5]提出一種外方位元素標定方法,布設(shè)高精度GPS控制點,通過重投影建立點的相關(guān)性,結(jié)合地理參考絕對定位方程和坐標變換,求得外參。上述方法能標定精度較高的外參,但是對標定場所與標定物配置有特殊要求,只能離線標定,對產(chǎn)品量產(chǎn)與維護有較大限制。為解決標定場地依賴的局限,一些方法[6][7]提出結(jié)合視覺里程計在線標定外參,不需要專門的標定場地和特定的標定物。但這類方法運用在車載相機應(yīng)用上時,由于戶外道路空曠、平滑,圖像顯著特征點稀疏,增加圖像幀間特征點關(guān)聯(lián)與約束關(guān)系建立的難度,并增加視覺里程累加誤差,外參標定成功率不高?!?br>