基于车道线标定的自动标定方法

一种基于车道线检测，标定摄像头外参的系统与方法。该方法主要包含如下几个步骤：（1）通过前、后、左、右相机采集原始图像，并处理图像提取车道线所在的感兴趣区域。（2）在感兴趣区域内检测车道线，并将检测到的车道线拟合成6段短直线。（3）然后通过该6段短直线的斜率得到各相机的夹角，从而判定哪个相机需要标定。（4）对需要标定的相机进行标定。（5）更新相机标定后的参数，重新生成拼接图。本发明结合了传统的标定方法，提出了一种基于线特征的在线标定方法，提高了4S店的标定效率。 ### 基于车道线标定的自动标定方法 #### 技术背景与问题定义 随着汽车行业的迅速发展，全景环视系统(Around View Monitoring, AVM)逐渐成为现代汽车的标准配置之一。该系统通过安装在车辆四周的四个鱼眼相机实时采集视频图像，并由主控制器处理这些图像，生成全景拼接图，从而帮助驾驶员更好地观察车辆周围的盲区，避免意外事故的发生。 然而，在长期使用过程中，由于各种原因如车辆碰撞、长时间使用等原因，可能会导致相机安装位置发生变化，或者相机本身出现故障并被更换。这种情况下，若继续使用原来的相机内外参数，则全景拼接图的质量会显著下降，进而影响驾驶安全。因此，需要一种高效、简单的标定方法来解决这一问题。 #### 方法概述 本发明提出了一种基于车道线检测的自动标定方法，旨在解决全景环视系统在使用过程中因相机位置偏移或损坏更换导致的拼接效果不佳问题。该方法通过以下几个步骤实现： 1. **图像采集与预处理**：使用安装在车辆前、后、左、右的四个鱼眼相机采集原始图像，并对其进行去畸变处理。 2. **感兴趣区域提取**：从预处理后的图像中提取包含车道线的感兴趣区域。 3. **车道线检测**：在感兴趣的区域内检测车道线，并将其拟合为6段短直线。 4. **相机角度检测**：通过分析这6段短直线的斜率来确定各相机之间的相对角度，进而判断哪些相机需要重新标定。 5. **相机标定**：对需要标定的相机进行重新标定。 6. **参数更新与全景图生成**：更新相机标定后的参数，并重新生成全景拼接图。 #### 关键步骤详解 1. **感兴趣区域提取**： - 提取包含车道线的感兴趣区域，具体包括前左、前右、左、右、后左、后右六个区域。 - 对四张鱼眼图像进行去畸变处理，以提高后续处理的准确度。 - 划分世界坐标系下的区域范围，并将其转换到图像坐标系。 2. **车道线检测**： - 利用直方图的思想提取可能包含车道线的标识点。 - 采用随机抽样一致性算法(RANSAC)来精确提取车道线，并将其拟合成6段短直线。 3. **相机角度检测**： - 通过分析6段短直线的斜率来计算相机间的相对角度。 - 根据角度偏差判断哪些相机需要重新标定。 4. **相机标定**： - 使用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化相机的外参，实现精准标定。 5. **参数更新与全景图生成**： - 更新相机标定后的参数。 - 计算地面投影图中各点在相机坐标系下的浮点坐标。 - 利用相机内参计算相机坐标系下的浮点坐标对应原始图像中的浮点坐标，并通过双线性插值得到拼接图中每个像素的颜色值。 #### 发明的优势 本发明通过结合传统的标定方法与基于线特征的在线标定技术，实现了以下优势： - **自动化程度高**：无需人工参与，系统自动完成整个标定过程。 - **适应性强**：适用于多种场景，特别是在没有额外标定环境或设备的情况下也能顺利完成标定。 - **效率提升**：大幅提高了4S店的标定效率，降低了维护成本。 本发明提出的一种基于车道线检测的自动标定方法不仅解决了全景环视系统在实际应用中的难题，而且极大地提升了系统的可靠性和用户体验。