[發(fā)明專利]用于無(wú)人行車場(chǎng)景下的相機(jī)坐標(biāo)映射方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子終端

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210425320.6
• 申請(qǐng)日: 2022-04-21
• 公開（公告）號(hào): CN114723825A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉俊林;湯檳;劉娟;楊東海;祝捷
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中冶賽迪重慶信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/80
• 分類號(hào): G06T7/80;G06T7/70;G06T7/66;G06T5/00
• 代理公司: 上海光華專利事務(wù)所(普通合伙) 31219
• 代理人: 李鐵

本發(fā)明提供一種用于無(wú)人行車場(chǎng)景下的相機(jī)坐標(biāo)映射方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子終端，獲取了相機(jī)在作業(yè)平面內(nèi)的內(nèi)參矩陣和畸變系數(shù)后，再獲取作業(yè)平面上設(shè)置的多個(gè)沿指定方向尺寸不同的參考物的中心像素坐標(biāo)集合及中心世界坐標(biāo)集合，并結(jié)合內(nèi)參矩陣、畸變系數(shù)、中心像素坐標(biāo)集合及中心世界坐標(biāo)集合計(jì)算相機(jī)的外參矩陣，得到的外參矩陣的適用性更好、誤差更小；最后，結(jié)合內(nèi)參矩陣、畸變系數(shù)及外參矩陣，構(gòu)建相機(jī)的像素坐標(biāo)系到激光雷達(dá)的世界坐標(biāo)系的映射模型，有效實(shí)現(xiàn)了相機(jī)的像素坐標(biāo)系與激光雷達(dá)的世界坐標(biāo)系之間的映射，且映射模型的坐標(biāo)映射精度更高，提高了無(wú)人行車的作業(yè)范圍的檢測(cè)精度，使得無(wú)人行車的作業(yè)變得更安全可控。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種用于無(wú)人行車場(chǎng)景下的相機(jī)坐標(biāo)映射方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子終端。

背景技術(shù)

無(wú)人行車技術(shù)多用于鋼鐵工藝流程的倉(cāng)儲(chǔ)物流階段，在這個(gè)階段，鋼鐵廠會(huì)將生產(chǎn)的鋼材或回收的廢鋼材堆放在指定的倉(cāng)庫(kù)中；然后，在倉(cāng)庫(kù)中操作行車，利用行車上的磁力起重器裝卸鋼材到貨車中。隨著工業(yè)智能化的發(fā)展，無(wú)人行車技術(shù)成為了現(xiàn)代化鋼鐵倉(cāng)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)配置，早期的無(wú)人行車技術(shù)是利用激光雷達(dá)生成行車作業(yè)區(qū)域的點(diǎn)云信息，再結(jié)合起重器對(duì)貨車進(jìn)行裝卸鋼材的任務(wù)；但在執(zhí)行過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，如果鋼材在貨車車廂中堆積過(guò)滿，會(huì)對(duì)貨車車廂邊框、車頭形成覆蓋或遮擋，激光雷達(dá)產(chǎn)生的點(diǎn)云信息就不容易區(qū)分出貨車邊界與鋼材邊界。而補(bǔ)充圖像信息進(jìn)行輔助診斷的話，圖像可以根據(jù)鋼材與貨車的顏色、形狀等信息的不同，進(jìn)行準(zhǔn)確的區(qū)分；因此，在二代無(wú)人行車技術(shù)中，增加了傳統(tǒng)的光學(xué)相機(jī)作為輔助診斷手段。

但是，光學(xué)相機(jī)生成的圖像信息僅能提供圖像像素坐標(biāo)，無(wú)法將點(diǎn)云生成的世界坐標(biāo)與圖像坐標(biāo)直接聯(lián)系起來(lái)，而如何將圖像信息與激光雷達(dá)信息結(jié)合并作用在無(wú)人行車的裝卸作業(yè)過(guò)程是目前工業(yè)界的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明提供一種相機(jī)坐標(biāo)映射技術(shù)方案，以解決上述技術(shù)問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供的技術(shù)方案如下。

一種用于無(wú)人行車場(chǎng)景下的相機(jī)坐標(biāo)映射方法，在所述無(wú)人行車場(chǎng)景下，驅(qū)動(dòng)無(wú)人行車在行車軌道上移動(dòng)并在作業(yè)平面內(nèi)作業(yè)，并結(jié)合所述無(wú)人行車上設(shè)置的激光雷達(dá)與相機(jī)進(jìn)行作業(yè)檢測(cè)，包括：

獲取所述相機(jī)在所述作業(yè)平面內(nèi)的內(nèi)參矩陣和畸變系數(shù)；

獲取所述作業(yè)平面上設(shè)置的多個(gè)參考物的中心像素坐標(biāo)集合及中心世界坐標(biāo)集合，多個(gè)所述參考物沿指定方向的尺寸不同，所述指定方向垂直于所述作業(yè)平面；

根據(jù)所述內(nèi)參矩陣、所述畸變系數(shù)、所述中心像素坐標(biāo)集合及所述中心世界坐標(biāo)集合，計(jì)算所述相機(jī)的外參矩陣；

根據(jù)所述內(nèi)參矩陣、所述畸變系數(shù)、所述外參矩陣，構(gòu)建從所述相機(jī)的像素坐標(biāo)系到所述激光雷達(dá)的世界坐標(biāo)系的映射模型。

可選地，所述獲取所述相機(jī)在所述作業(yè)平面內(nèi)的內(nèi)參矩陣和畸變系數(shù)的步驟，包括：

在所述作業(yè)平面上鋪設(shè)黑白棋盤格；

驅(qū)動(dòng)所述無(wú)人行車，帶動(dòng)所述相機(jī)對(duì)所述黑白棋盤格進(jìn)行多角度分段拍攝，獲取多張第一圖像；

利用張正友棋盤格標(biāo)定法處理多張所述第一圖像，得到所述內(nèi)參矩陣和所述畸變系數(shù)。

可選地，所述黑白棋盤格包括多個(gè)黑白交替的正方形格子，所述黑白棋盤格呈m×n矩陣設(shè)置，m、n分別為大于等于2的整數(shù)，且|m-n|≤2。

可選地，所述驅(qū)動(dòng)所述無(wú)人行車，帶動(dòng)所述相機(jī)對(duì)所述黑白棋盤格進(jìn)行多角度分段拍攝，獲取多張第一圖像的步驟，包括：

以預(yù)設(shè)長(zhǎng)度為步進(jìn)，沿第一方向移動(dòng)所述黑白棋盤格，在第一次移動(dòng)所述黑白棋盤格前及每次移動(dòng)所述黑白棋盤格后，分別重復(fù)如下步驟：