双目相机自标定方法及系统

    公开(公告)号:CN111862235B

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202010711714.9

    申请日:2020-07-22

    Abstract: 本发明提供一种双目相机自标定方法及系统,包括:1)获取左右原始图像;2)校正左右原始图像;3)从左右校正图像中提取特征点并匹配;4)统计左右图像纵坐标偏差的平均值,若大于对应阈值则修正估计第一参数组,反复迭代修正,直至小于对应阈值;5)找到静态物体及车道线;6)处于移动状态时,追踪静态物体的视差及车轮运动信息;7)得到车轮运动距离与静态物体的三维距离变化值的距离偏差及车道线的宽度偏差,若大于对应阈值则修正估计第二参数组,反复迭代校正,直至小于对应阈值,完成自标定。本发明利用实时图像追踪、车体运动信息及车道宽度信息,对内外参进行优化标定,完成图像校正工作,(56)对比文件Yongjie Yan et al..Camera Calibrationin Binocular Stereo Vision of MovingRobot《.2006 6th World Congress onIntelligent Control and Automation》.2006,全文.Changying Liu et al..Binocular CameraCalibration Based on Three-dimensionalReconstruction Error《.2018 IEEE 3rdAdvanced Information Technology,Electronic and Automation ControlConference (IAEAC)》.2018,全文.陈双;王源;赵凯旋;王乾乾.一种车载双目视觉系统的标定.农业装备与车辆工程.2019,(第04期),全文.刘晓利;田媛;童飞;唐舰;隋国荣;陈抱雪.双目立体视觉的光学标定技术.光学仪器.2013,(第03期),全文.

    双目相机自标定方法及系统

    公开(公告)号:CN111862235A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010711714.9

    申请日:2020-07-22

    Abstract: 本发明提供一种双目相机自标定方法及系统,包括:1)获取左右原始图像;2)校正左右原始图像;3)从左右校正图像中提取特征点并匹配;4)统计左右图像纵坐标偏差的平均值,若大于对应阈值则修正估计第一参数组,反复迭代修正,直至小于对应阈值;5)找到静态物体及车道线;6)处于移动状态时,追踪静态物体的视差及车轮运动信息;7)得到车轮运动距离与静态物体的三维距离变化值的距离偏差及车道线的宽度偏差,若大于对应阈值则修正估计第二参数组,反复迭代校正,直至小于对应阈值,完成自标定。本发明利用实时图像追踪、车体运动信息及车道宽度信息,对内外参进行优化标定,完成图像校正工作,为车体提供准确的三维识别数据。

    一种基于视觉场景理解的机器人未知环境建图方法

    公开(公告)号:CN119779323A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411876333.0

    申请日:2024-12-19

    Abstract: 本发明涉及一种基于视觉场景理解的机器人未知环境建图方法,包括:获取多目视觉图像,并基于所述多目视觉图像生成深度图;基于所述多目视觉图像并利用视觉定位系统确定无人系统的位姿;采用语义分割模型对所述多目视觉图像进行语义分割;根据语义分割结果和深度图构建三维语义地图,并结合无人系统的位姿拼接连续帧的三维语义地图,并在语义信息的引导下构建出三维场景关联拓扑图;构建融合探索成本代价函数,并对所述融合探索成本代价函数进行求解,得到下一最优视点;根据语义分割结果生成障碍物分割地图,基于所述下一最优视点和障碍物分割地图进行局部路径规划。本发明实现了高效的未知环境自主探索。

    一种动态场景下的视觉定位方法及装置

    公开(公告)号:CN111724439A

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN201911200881.0

    申请日:2019-11-29

    Abstract: 本发明涉及机器人导航定位技术领域,具体是一种动态场景下的视觉定位方法及装置,所述方法包括:获取当前帧图像,提取所述当前帧图像的特征点;将所述当前帧图像输入预设深度学习网络进行语义分割,得到目标语义图像;根据所述目标语义图像确定所述当前帧图像的运动掩模区域;获取所述当前帧图像的深度信息;基于所述目标语义图像和所述深度信息进行运动一致性检测,确定所述当前帧图像的静态特征点集合;根据所述静态特征点集合确定当前状态位姿信息。本发明通过语义分割结果和深度信息进行运动一致性检测,确定图像的静态特征点集合,能够有效提高在动态环境中对位姿估计的精确性和鲁棒性。

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