刘福明

（广东工贸职业技术学院 广东省广州市 510510）

1 引言

在自动驾驶、巡检机器人、视觉地图采集等应用中常常使用相机感知场景，达到学习、避障等目的[1][2]。基于目标检测、跟踪、视觉测量技术可获知场景中目标在相机坐标系下的定位，而在实际应用领域中，常常需要对目标在世界坐标系下定位，实现避障、地图元素采集等功能。对既定的相机，相机内外参是影响定位精度的关键因素，其中相机不发生强烈碰撞、拆解等操作，内参不变，通常传统内参标定方法满足大部分应用需求。当今ADAS、地图矢量数据众包方式采集等应用与维护对外参标定提出新的要求，既要高精度，也快速有效，甚至要求标定自动化。

为了标定高精度的相机外参，常规方法是建设标定场地辅助标定。zhang 等[3]提出根据九点标定法[4]约束设置特定标定物，以标志物与相机的空间位姿关系计算外参。石丽梅等[5]提出一种外方位元素标定方法，布设高精度GPS控制点，通过重投影建立点的相关性，结合地理参考绝对定位方程和坐标变换，求得外参。上述方法能标定精度较高的外参，但是对标定场所与标定物配置有特殊要求，只能离线标定，对产品量产与维护有较大限制。为解决标定场地依赖的局限，一些方法[6][7]提出结合视觉里程计在线标定外参，不需要专门的标定场地和特定的标定物。但这类方法运用在车载相机应用上时，由于户外道路空旷、平滑，图像显著特征点稀疏，增加图像帧间特征点关联与约束关系建立的难度，并增加视觉里程累加误差，外参标定成功率不高。……