一种应用于自动驾驶车辆的立体视觉系统姿态

一种应用于自动驾驶车辆的立体视觉系统姿态

如今，应用于车辆的智能系统发展非常迅速。它们不仅为了提高驾驶的安全性，而且为了实现完全自动驾驶功能。这些智能系统一般都是通过利用计算机视觉系统来了解周围环境并采取相应的行动。由于计算机视觉系统（像素）与车辆环境（米）之间的测量匹配取决于它们之间的相对位置，所以安装在车辆上的视觉系统的姿态非常重要。介绍了车载计算机立体视觉系统的一种新姿态，其可以不受外界滚动角的影响。而且，通过与新姿态相关的方法来实现摄像机姿态的自校准验证，其中，使用合成序列来测量具有地面实况的连续误差来进行校准。而验证则通过实际交通环境中丰富的试验结果。

相对于车辆前方道路或地面能够自动校准立体视觉系统姿态可以提供关键信息，而且环境要素距离测量的精确程度能够对高级驾驶辅助系统ADAS或自动驾驶车辆的决策过程产生巨大的影响。如果环境要素测量距离的准确性缺乏，则会对交通情况下的人员和车辆造成严重后果。

所提出的新的摄像机姿态可以使其滚动角的误差值（±9°）对俯仰角没有影响，因此非常适合作为道路的立体视觉系统。为了获得图像坐标和世界坐标之间的关系，开发了一个数学换算公式。所提出的方法使得俯仰角的自校准误差降低了70%，高度的自校准误差降低了80%。采用用于来测量误差的比较工具——合成序列，其已经根据地面实际环境进行了修改完善。

未来的研究工作可以尝试通过使用无限卡尔曼滤波器（UKF）来过滤自我校准结果，以减少可能出现的异常值的影响。此外，还可以将自身因素，如视觉测距或同时定位和映射（SLAM）用来评估-校准对自动驾驶车辆的试验结果。

刊名：Sensors（英）

刊期：2017年第9期

作者：Basam Musleh et al

编译：陈少帅