摘 要

随着时代的进步和人们生活水平与物质需求的日渐提高，汽车产业不断向着电动化、网联化、智能化、共享化的“新四化”方向发展，其中智能化是汽车产业发展的关键，而自动驾驶汽车则在某种程度上代表着智能汽车的发展趋势^[1]。从成本、精度与可靠性等多方面权衡，计算机视觉的相关技术在自动驾驶汽车的环境感知领域占据越来越重要的地位，双目视觉无疑是机器视觉自动驾驶领域的研究热点。

搭载双目视觉的自动驾驶车辆具有投入低、简便易行等众多优点，但是要想车载双目视觉环境感知系统能准确可靠的发挥作用，摄像头标定是其不可绕过的步骤，也是双目视觉系统能正常工作的基础。摄像头标定是机器视觉领域至关重要的一环，标定结果的准确程度会直接影响到系统最终测量数据的准确性与可靠性。

本文围绕车载双目视觉摄像机标定系统开发，进行了以下几个方面的探讨：

1. 对双目视觉系统进行全面广泛的研究，介绍以双目视觉为代表的机器视觉的特点，对其结构与原理进行深入剖析，了解其在各行业的应用方式与工作优势，对双目视觉摄像机系统的工作过程进行详细说明。

2. 深入探讨了国内外自动驾驶汽车的研究现状，了解当前自动驾驶环境感知系统的技术路线与关键难点，研究双目视觉在自动驾驶汽车中的应用，及其使用的优缺点与使用前景。

3.深入研究双目视觉摄像头的标定原理，描述双目视觉摄像头的成像原理，对其标定的各个参数进行详细介绍，了解摄像头标定的各种方法以及每种方法各自的优缺点，对双目摄像头标定的过程进行深入研究。

4. 针对车载双目视觉的特点，提出一种高效可靠的摄像头标定的方法，对该方法的原理进行细致地说明，介绍该方法的特点与优势，以及其在自动驾驶汽车环境感知系统中的应用前景。使用MATLAB对该方法进行编程，形成便于使用的GUI模块，并对该算法进行多次实验研究，确保算法的可靠性与准确性。

关键词：自动驾驶、双目视觉、摄像机标定、MATLAB、图形用户界面

Abstract

As people's living standards and material needs increase day by day, the automobile industry continues to develop in the direction of “new four modernizations,” namely, electrification, network integration, intelligence, and sharing, among which intelligence is the key to the development of the automotive industry, and the driverless cars, to some extent, represent the development trend of smart cars. From the aspects of cost, accuracy and reliability, etc., machine vision technology is playing an increasingly important role in the environment perception of driverless vehicles. Binocular vision is undoubtedly a research hotspot in the field of unmanned driving of machine vision.

The binocular vision-equipped unmanned vehicles have many advantages such as low investment and easy operation. However, if the vehicle-mounted binocular visual environment sensing system can function accurately and reliably, camera calibration is an indispensable step, and it is also the basis for the normal operation of the binocular vision system. Camera calibration is a vital part of machine vision. The accuracy of calibration results will directly affect the accuracy and reliability of the final measurement data of the system.

This article focuses on the development of a vehicle binocular vision camera calibration system and discusses the following aspects:

1. In-depth exploration of the current research status of driverless cars at home and abroad, understanding of the current technical line and key difficulties of driverless environment awareness systems. To study the application of binocular vision in driverless cars, their advantages and disadvantages, and their use prospects.

2. In-depth study of the principle of binocular vision camera calibration, description of the imaging principle of binocular vision camera, detailed description of the various parameters of calibration, understanding of the various methods of camera calibration and the advantages and disadvantages of each method, study the process of calibrating binocular cameras in depth.

3. To conduct a comprehensive and comprehensive study of the binocular vision system, introduce the characteristics of machine vision represented by binocular vision, analyze its structure and principle, understand its application methods and work advantages in various industries, and explain the working process of the binocular vision camera system in detail.

4. Aiming at the characteristics of vehicle binocular vision, this paper puts forward an efficient and reliable method of camera calibration, explains the principle of this method in detail, introduces its characteristics and advantages, and its application foreground in unmanned vehicle environment perception system. Using MATLAB to program the method, forming a convenient GUI module, and doing several experiments to ensure the reliability and accuracy of the algorithm.

Key Words: Autopilot; Binocular vision; Camera calibration; MATLAB; Graphical user interface

目 录

第1章 绪论 1

1.1 课题研究的背景及意义 1

1.2 摄像机标定技术发展历程以及现状 1

1.3 本文主要研究内容及章节安排 3

第2章 双目视觉系统结构原理介绍 5

2.1 双目视觉介绍 5

2.1.1 计算机视觉概述 5

2.1.2 双目视觉简介 5

2.1.3 双目视觉的应用与发展 6

2.2 双目视觉的结构原理 7

2.3 自动驾驶汽车概述 10

2.3.1 自动驾驶汽车的发展历史与现状 10

2.3.2 双目视觉在自动驾驶汽车中的应用 12

第3章 双目视觉摄像机标定概述 15

3.1 摄像机标定的基本介绍 15

3.1.1 摄像机标定的必要性 15

3.1.2 摄像机标定的定义与作用 16

3.2 摄像机标定的基本原理 17

3.2.1 摄像机成像坐标系 17

3.2.2 摄像机成像坐标系之间的相互转化 18

3.2.3 摄像机的成像模型 20

3.2.4 双目摄像机标定参数介绍 22

3.3 摄像机标定的方法分类 23

3.3.1 根据是否需要标定物分类 23

3.3.2 根据是否标定物的维数分类 25

3.3.3 根据是否考虑摄像机畸变效应分类 26

3.3.4 根据标定摄像机个数分类 27

3.3 双目摄像机标定与单目摄像机标定的区别 28

第4章 摄像机标定系统开发 29

4.1 摄像机标定方法的设计 29

4.1.1 摄像机标定的算法思想 29

4.1.2 车载双目视觉系统的标定流程 29

4.1.3 摄像机标定的注意事项 30

4.2 标定算法GUI编写 31

4.3 算法实验与结构分析 31

4.3.1 GUI程序的运行 31

4.3.2 实验结果的分析与总结 39

第5章 总结与展望 40

参考文献 41

附录A 标定的GUI代码 43

致 谢 47

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

随着智能汽车概念的发展，自动驾驶技术受到越来越多企业的关注，无论是传统的汽车制造业，还是新兴的汽车制造商和科技企业，包括互联网巨头，均纷纷投入自动驾驶方向的研究，布局智能汽车领域。而自动驾驶汽车是利用车载的传感系统来感知周围环境，通过内置电脑或云平台计算规划行车路线，控制车辆的运行状况，从而使汽车能够安全、稳定、可靠地行驶。环境感知技术是自动驾驶汽车的基础，只有当汽车对周围环境做出快速准确的识别与判断时，接下来的决策规划与执行才会有意义。而对外界环境的扫描与探测则是环境感知技术的基础，目前自动驾驶环境感知的探测方式多种多样，主要包括摄像头，毫米波雷达，超声波雷达，激光雷达，夜视系统以及GPS系统等等，近年来，以摄像头为主传感器的环境感知系统收到越来越多研究机构的青睐，其成本低，硬件技术层面也已经比较成熟了，自动驾驶视觉识别采用的车载摄像头主要包括三种，即单目摄像头，双目摄像头以及多目摄像头，其中双目摄像头在可靠性与技术难度方面较为均衡，因而广受关注^[2]。

要想双目摄像头能准确地识别车辆周围的环境，摄像机的标定是其至关重要的一步，摄像头只有正确标定之后，才能准确地将拍摄到的图像与真实物体环境相对应，从而提高障碍物识别与三维重建的准确性，因此摄像头标定是自动驾驶汽车环境感知系统的基础。