本發(fā)明涉及輔助駕駛測試，特別是涉及一種基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、本部分的陳述僅僅是提到了與本發(fā)明相關(guān)的背景技術(shù)，并不必然構(gòu)成現(xiàn)有技術(shù)。

2、自動駕駛需要各類傳感器來感知周圍環(huán)境，傳感器數(shù)據(jù)(圖像、點云等)上的坐標與真實世界中的物體的坐標存在對應(yīng)的轉(zhuǎn)換關(guān)系。這一轉(zhuǎn)換關(guān)系可通過建模獲得的公式計算，這些公式中有的包含傳感器的外部參數(shù)，有的也包含傳感器的內(nèi)部參數(shù)；外部參數(shù)主要和傳感器的安裝方位有關(guān)，內(nèi)部參數(shù)主要和焦距、激光發(fā)射器坐標等內(nèi)因有關(guān)。傳感器的標定工作，就是通過實驗得出傳感器內(nèi)外參數(shù)，從而實現(xiàn)各傳感器的坐標統(tǒng)一。

3、相機的內(nèi)參主要有焦距、鏡像畸變量級、縮放比例因子、主點等，內(nèi)參模型使用最廣泛的是張正友的針孔模型，而視野廣、畸變大的相機會選擇魚眼模型或者全景模型。相機的內(nèi)參標定目前業(yè)內(nèi)最廣泛應(yīng)用的是“張正友標定法”，通過采集不同角度棋盤格標定板圖像的坐標數(shù)據(jù)，計算出相機的內(nèi)參。

4、現(xiàn)有車輛需要依賴真實環(huán)境才可以進行自駕相機標定工作，這樣，一方面會導(dǎo)致標定周期較長、成本較高；另一方面，增加了標定過程中的時間成本。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，基于虛擬標定車間進行自動駕駛相機標定，降低了標定工程師對于硬件環(huán)境的依賴，提高標定效率。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法；

3、一種基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法，包括：

4、獲取自動駕駛車輛、自動駕駛相機和標定板的參數(shù)信息并構(gòu)建虛擬車輛、虛擬標定板和虛擬相機；

5、通過虛擬相機采集不同位置的虛擬標定板圖像，對虛擬標定板圖像進行標記角點提取，根據(jù)標記角點的圖像坐標和位置坐標，獲取自動駕駛相機的多組標定參數(shù)初值；

6、基于多組標定參數(shù)初值，以重投影誤差最小為目標，通過改進禿鷹搜索算法進行迭代優(yōu)化，確定最優(yōu)標定參數(shù)。

7、在一些實施方式中，所述對虛擬標定板圖像進行標記角點提取具體為：

8、通過訓(xùn)練好的圖像分割網(wǎng)絡(luò)對所述虛擬標定板圖像進行處理，獲取標記分割圖像；

9、對標記分割圖像中的標記角點進行檢測定位，提取標記角點位置信息。

10、在一些實施方式中，所述圖像分割網(wǎng)絡(luò)為u2net網(wǎng)絡(luò)。

11、在一些實施方式中，通過虛擬仿真平臺對自動駕駛車輛、自動駕駛相機和標定板的參數(shù)信息進行處理，生成虛擬車輛、虛擬相機和虛擬標定板。

12、在一些實施方式中，所述基于多組標定參數(shù)初值，以重投影誤差最小為目標，通過改進禿鷹搜索算法進行迭代優(yōu)化，確定最優(yōu)標定參數(shù)包括：

13、構(gòu)建重投影誤差適應(yīng)度函數(shù)，基于多組標定參數(shù)初值，確定解集空間，初始化種群數(shù)量及迭代次數(shù)；

14、計算當前適應(yīng)度，判斷是否達到終止條件，若是，輸出結(jié)果，若否，則更新禿鷹位置并更新適應(yīng)度，直至達到終止條件；

15、其中，在禿鷹位置更新的過程中，根據(jù)迭代次數(shù)自適應(yīng)調(diào)整位置更新權(quán)重參數(shù)。

16、在一些實施方式中，所述位置更新權(quán)重參數(shù)表示為：

17、

18、式中，t表示當前迭代次數(shù)，tmax表示最大迭代次數(shù)。

19、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定系統(tǒng)；

20、一種基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定系統(tǒng)，包括：

21、虛擬標定車間構(gòu)建模塊，被配置為：獲取自動駕駛車輛、自動駕駛相機和標定板的參數(shù)信息并構(gòu)建虛擬車輛、虛擬標定板和虛擬相機；

22、初步標定模塊，被配置為：通過虛擬相機采集不同位置的虛擬標定板圖像，對虛擬標定板圖像進行標記角點提取，根據(jù)標記角點的圖像坐標和位置坐標，獲取自動駕駛相機的多組標定參數(shù)初值；

23、優(yōu)化模塊，被配置為：基于多組標定參數(shù)初值，以重投影誤差最小為目標，通過改進禿鷹搜索算法進行迭代優(yōu)化，確定最優(yōu)標定參數(shù)。

24、第三方面，本發(fā)明提供了一種電子設(shè)備；

25、一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)上述基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法的步驟。

26、第四方面，本發(fā)明提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)；

27、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法的步驟。

28、第五方面，本發(fā)明提供了一種計算機程序產(chǎn)品；

29、一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法的步驟。

30、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

31、1、本發(fā)明提供的技術(shù)方案，通過虛擬仿真平臺的技術(shù)，創(chuàng)建了一個三維的虛擬標定車間，將搭載虛擬相機的虛擬車輛放置在車間中央位置，將虛擬charuco標定板安插在虛擬車輛的四周，同時模擬真實車間的空間布局，可以得到更真實的虛擬標定數(shù)據(jù)。

32、2、本發(fā)明提供的技術(shù)方案，整個標定過程不需要依賴真實相機和物理環(huán)境，降低了標定工程師對于硬件環(huán)境的依賴，很大程度上減少了標定過程中的時間、資金和人力成本。

33、3、本發(fā)明提供的技術(shù)方案，在標定計算過程中，通過u2net網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像進行圖像分割，分離背景區(qū)域，有效提高了標記角點目標檢測的檢測準確率和準確速度；在標定參數(shù)的迭代優(yōu)化過程中，自適應(yīng)調(diào)整位置更新權(quán)重參數(shù)，提高優(yōu)化效率。

技術(shù)特征：

1.基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法，其特征在于，所述對虛擬標定板圖像進行標記角點提取具體為：

3.如權(quán)利要求2所述的基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法，其特征在于，所述圖像分割網(wǎng)絡(luò)為u2net網(wǎng)絡(luò)。

4.如權(quán)利要求1所述的基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法，其特征在于，通過虛擬仿真平臺對自動駕駛車輛、自動駕駛相機和標定板的參數(shù)信息進行處理，生成虛擬車輛、虛擬相機和虛擬標定板。

5.如權(quán)利要求1所述的基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法，其特征在于，所述基于多組標定參數(shù)初值，以重投影誤差最小為目標，通過改進禿鷹搜索算法進行迭代優(yōu)化，確定最優(yōu)標定參數(shù)包括：

6.如權(quán)利要求5所述的基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法，其特征在于，所述位置更新權(quán)重參數(shù)表示為：

7.基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定系統(tǒng)，其特征在于，包括：

8.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項所述基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項所述基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法的步驟。

10.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項所述基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于虛擬標定車間的自動駕駛相機標定方法及系統(tǒng)，屬于輔助駕駛測試技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取自動駕駛車輛、自動駕駛相機和標定板的參數(shù)信息并構(gòu)建虛擬車輛、虛擬標定板和虛擬相機；通過虛擬相機采集不同位置的虛擬標定板圖像，對虛擬標定板圖像進行標記角點提取，根據(jù)標記角點的圖像坐標和位置坐標，獲取自動駕駛相機的多組標定參數(shù)初值；基于多組標定參數(shù)初值，以重投影誤差最小為目標，通過改進禿鷹搜索算法進行迭代優(yōu)化，確定最優(yōu)標定參數(shù)。整個標定過程不需要依賴真實相機和物理環(huán)境，降低了標定工程師對于硬件環(huán)境的依賴；解決了現(xiàn)有車輛需要依賴真實環(huán)境才可以進行自動駕駛相機標定工作的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：檀宇航,丁德鋒,李萬周
受保護的技術(shù)使用者：奇瑞汽車股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15