道路场景中自动驾驶汽车的环视相机自动标定方法

发布于 2023-6-21 11:27
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摘要

本文介绍了道路场景中自动驾驶汽车的环视相机自动标定方法。随着自动驾驶技术的发展,传感器标定已成为实现精确感知融合和定位的一项关键技术。传感器的精确标定确保了每个传感器都能正常工作,并且可以实现精确的信息融合。其中,基于环视的相机标定受到了广泛的关注。在自动驾驶应用中,相机的标定精度会直接影响感知和深度估计的精度。针对环视相机的在线标定,当初始外参误差较大时,传统的基于特征提取的方法将受到严重畸变的影响,使这些方法的鲁棒性和准确性较差。现有的方法大多采用稀疏的直接方法来标定多相机,这可以同时确保精度和实时性,并且在理论上是可行的。然而,这种方法需要更好的初始值,具有较大误差的初始估计通常陷入局部最优。为此,我们引入一种在道路场景中鲁棒的自动多相机(针孔或者鱼眼相机)标定和优化方法。本文采用由粗到精的随机搜索策略,它可以解决初始外参的较大扰动问题,这可以弥补非线性优化方法中陷入局部最优值的缺陷。最后,在实际和仿真环境中进行定量和定性实验,结果表明所提出的方法能够实现精确性和鲁棒性。

主要贡献

本文的贡献如下:

1)本文提出一种在道路场景中鸟瞰图下基于重叠区域光度误差的全自动且无标定目标的环视相机外参标定方法;

2)本文使用一种由粗到精的随机搜索策略,该策略可以适应较大的初始外参误差。同时,避免了非线性优化方法中陷入局部最优值的问题;

3)本文所提出方法在仿真和现实世界数据集上展现了良好的性能,同时基于分析,我们开发了一个实用的标定软件,并且在GitHub上开源以造福社区。

论文图片和表格

道路场景中自动驾驶汽车的环视相机自动标定方法 -汽车开发者社区

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总结

在本文中,我们颠覆了传统的方法,通过非线性优化包含基于特征或者基于直接的方法,来解决环视相机的在线标定问题,而无论是鱼眼相机还是针孔相机。我们提出一种方案,通过由粗到精的随机搜索方法来解决这个问题。它不仅可以弥补畸变对于基于特征的方法的影响,还可以弥补在非线性优化中使用基于直接方法时陷入局部最优值的问题。最重要的是,本文方法在较大初始误差下仍然有效。

在未来,我们将尝试优化本方法的耗时问题,以提高本算法的实时性能,同时提高在弱纹理环境下的性能。


文章转载自公众号:自动驾驶专栏

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