自动驾驶环境感知技术-双目相机的标定与应用.pptx

自动驾驶环境感知技术是现代智能车辆的关键组成部分，其中双目相机的标定与应用扮演着至关重要的角色。双目相机，即使用两个并排的摄像头，通过捕捉不同视角的图像，来实现类似人类双眼的立体视觉效果，从而计算物体的距离和深度信息，为自动驾驶系统提供重要的环境理解能力。 双目相机的标定过程主要分为以下几个步骤： 1. **单个摄像头的标定**：这是基础步骤，目的是获取摄像头的内参数和外参数。内参数包括焦距、主点坐标等，外参数则涉及摄像头在真实世界中的位置和姿态。这通常通过棋盘格等标定图案来完成，计算出摄像头的几何特性。 2. **双目摄像头的标定**：除了单目标定，双目相机还需要确定两个摄像头之间的相对位置和姿态，包括基线长度（B）、旋转和平移矩阵。这一步骤确保两个摄像头拍摄的图像可以正确对齐，以便后续的立体匹配。 3. **图像校正**：标定后，需要消除由于镜头畸变等因素导致的图像失真。图像校正包括径向畸变和切向畸变的矫正，使得左右视图的成像效果更准确，便于后续处理。 4. **立体匹配**：在双目相机中，通过计算左右图像中对应点的视差（d），结合摄像头的焦距（f）和基线长度（B），可以计算出场景中每个像素的深度信息（Z）。立体匹配算法是关键，它寻找图像间的对应点，生成深度图，为自动驾驶系统提供3D环境信息。 5. **应用实例**： - **点云矩阵**：通过视差图生成的点云数据，可以构建出场景的3D模型，用于路径规划和避障。 - **位置跟踪**：通过对双目相机运动的追踪，可以实时绘制车辆的运动轨迹，实现高精度的位置定位。 - **平面检测**：在自动驾驶中，双目相机可以识别出可行驶的平坦区域，帮助车辆安全行驶，避免陷入坑洼或离开道路。 双目相机的标定与应用是自动驾驶环境感知技术的核心环节，它为车辆提供了关键的深度信息，使得自动驾驶系统能更好地理解和响应周围环境，提高行驶的安全性和智能化水平。在实际操作中，通过专业的标定工具和步骤，可以不断优化双目相机的性能，以适应复杂多变的道路条件。