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申请/专利权人：常州星宇车灯股份有限公司

摘要：本发明公开了一种车辆传感器外参准确性的在线监测方法，包括：根据IMU的测量数据，计算出IMU的旋转矩阵和平移向量；计算出相邻两个图像之间的基本矩阵；利用卡方检验法去除图像特征点集Qk中的非道路特征点，得到图像特征点集Pk；对于图像特征点集Pk，利用相邻两个图像中与道路特征点不共线的两个道路特征点拟合出一个道路平面，并计算该拟合道路平面的道路法向量；获取在k‑1时刻的相机坐标系下的道路法向量，利用区分函数得到最终的道路特征点集U；若道路特征点集U不为空，则计算匹配质量，若匹配质量满足匹配精度，则表明外参准确，否则需要重新校准外参。本发明有利于提高外参监测的实时性和准确性，有利于提高自动驾驶的精度。

主权项：1.一种车辆传感器外参准确性的在线监测方法，其特征在于，车辆传感器包括：单目相机和IMU，所述方法包括以下步骤：S1、获取所述单目相机采集的图像I、所述IMU测得的测量数据以及离线预标定好的单目相机转换到IMU的外参矩阵；S2、根据所述IMU的测量数据，计算出IMU的旋转矩阵和平移向量；S3、根据单目相机采集到的图像特征点集Qk、旋转矩阵和平移向量估算单目相机的相对姿态后，计算出相邻两个图像之间的基本矩阵；所述基本矩阵，K表示单目相机的内参矩阵，表示图像Ik-1到Ik的平移向量，表示图像Ik-1到Ik的旋转矩阵；S4、利用卡方检验法去除所述图像特征点集Qk中的非道路特征点，得到图像特征点集Pk；S5、对于图像特征点集Pk，利用相邻两个图像中与道路特征点不共线的两个道路特征点拟合出一个道路平面，并计算该拟合道路平面的道路法向量；S6、获取在k-1时刻的相机坐标系下的道路法向量，利用区分函数得到最终的道路特征点集U；S7、若道路特征点集U不为空，则计算匹配质量，若匹配质量满足匹配精度，则表明外参准确，否则需要重新校准外参；步骤S4具体包括：建立原假设，即，H0：和是道路特征点；H1：和不是道路特征点；其中，表示在时刻k的图像Ik中的第j个特征点，表示在图像Ik-1中与对应的特征点；假设为极线上到特征点距离最近的点，特征点与之间的欧式几何距离为，统计量，当时，拒绝H0，否则接受H0，其中，表示特征点到极线的距离的方差，表示显著性水平，=0.05，这个过程中卡方检验的自由度为2，；将通过卡方检验的特征点对组成图像特征点集Pk： ；定义，为从图像特征点集Pk中选取的点和非共归一化线；步骤S6具体包括：在k-1时刻相机坐标系下的道路法向量为： ， 表示从相机坐标系转换到IMU坐标系的旋转矩阵的估算值，表示的旋转矩阵算子；区分函数定义如下： 当时，表明特征点、、均为道路特征点，否则三个特征点中至少有一个点不在道路平面上，为限制道路特征点选择的阈值，表示的绝对值范数；步骤S7具体包括：计算道路特征点集U中相邻两个道路特征点之间的三种误差参数、、，若这三个误差参数的均值大于最大误差值，则表明匹配质量不满足匹配精度，需要重新校准外参；三种误差参数分别为：辛普森距离、对称极线距离和残差。

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