[發明專利]攝像頭外參自動標定方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210278718.1
• 申請日: 2022-03-17
• 公開（公告）號: CN114742895A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 遲大鵬;施健;涂靜一;王一科;賈林
• 申請（專利權）人: 深圳中智永浩機器人有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06T7/50;G06K9/62;G06V10/77
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 李燕娥

1.攝像頭外參自動標定方法，其特征在于，包括：

通過深度攝像頭獲取深度圖像；

對所述深度圖像進行預處理，以得到帶有法向量的點云數據；

對帶有法向量的點云數據采用隨機抽樣一致性進行地面平面的擬合，并提取地面平面的法向量，以得到地面平面點云的法向量；

對帶有法向量的點云數據采用隨機抽樣一致性進行墻面平面的擬合，并提取墻面平面的法向量，以得到墻面平面點云的法向量；

根據地面平面點云的法向量以及墻面平面點云的法向量進行誤差自動校正，以得到標準點云數據。

2.根據權利要求1所述的攝像頭外參自動標定方法，其特征在于，所述對所述深度圖像進行預處理，以得到帶有法向量的點云數據，包括：

結合內參將所述深度圖像轉換為點云數據；

將所述點云數據進行體素下采樣，以得到采樣數據；

對所述采樣數據進行直通濾波，以得到處理結果；

對所述處理結果進行統計線性濾波，以得到濾波結果；

對所述濾波結果計算法向量，以得到帶有法向量的點云數據。

3.根據權利要求2所述的攝像頭外參自動標定方法，其特征在于，所述對所述濾波結果計算法向量，以得到帶有法向量的點云數據，包括：

采用PCA點云法向量估計算法對所述濾波結果計算法向量，以得到帶有法向量的點云數據。

4.根據權利要求1所述的攝像頭外參自動標定方法，其特征在于，所述對帶有法向量的點云數據采用隨機抽樣一致性進行地面平面的擬合，并提取地面平面的法向量，以得到地面平面點云的法向量，包括：

對帶有法向量的點云數據采用隨機抽樣一致性進行平面擬合，并指定擬合平面的法向量信息，提取帶有法向量的點云數據內屬于地面部分的點云數據，以得到地面點云數據；

對所述地面點云數據進行地面擬合，并提取擬合的地面平面的法向量，以得到地面平面點云的法向量。

5.根據權利要求1所述的攝像頭外參自動標定方法，其特征在于，所述對帶有法向量的點云數據采用隨機抽樣一致性進行墻面平面的擬合，并提取墻面平面的法向量，以得到墻面平面點云的法向量，包括：

對帶有法向量的點云數據采用隨機抽樣一致性進行平面擬合，并指定擬合平面的法向量信息，提取帶有法向量的點云數據內屬于墻面部分的點云數據，以得到墻面點云數據；

對所述墻面點云數據進行墻面擬合，并提取擬合的墻面平面的法向量，以得到墻面平面點云的法向量。

6.根據權利要求2所述的攝像頭外參自動標定方法，其特征在于，所述根據地面平面點云的法向量以及墻面平面點云的法向量進行誤差自動校正，以得到標準點云數據，包括：

計算地面平面點云的法向量與室內固定存在的自然地平面法向量的夾角，以得到地面夾角；

根據地面夾角計算地面旋轉矩陣；

計算墻面平面點云的法向量與室內固定存在的自然墻面法向量的夾角，以得到墻面夾角；

根據墻面夾角計算墻面旋轉矩陣；

根據所述地面旋轉矩陣以及所述墻面旋轉矩陣校正所述點云數據，以得到標準點云數據。

7.根據權利要求6所述的攝像頭外參自動標定方法，其特征在于，所述根據所述地面旋轉矩陣以及所述墻面旋轉矩陣校正所述點云數據，以得到標準點云數據，包括：

根據所述地面旋轉矩陣以及所述墻面旋轉矩陣采用矩陣乘法進行融合，以得到機器人坐標系點云外參自動標定矩陣；

采用所述機器人坐標系點云外參自動標定矩陣校正所述點云數據，以得到標準點云數據。