JP7162489B2 - キャリブレーション装置及びキャリブレーション方法 - Google Patents

キャリブレーション装置及びキャリブレーション方法 Download PDF

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Description

本発明は、キャリブレーション装置及びキャリブレーション方法に関する。
車両に、車両の周囲を撮影する複数のカメラを設置し、各カメラで撮影された画像をそれぞれ、車両の上方から見下ろした画像である俯瞰画像に変換し、さらに、これら複数のカメラで撮影された複数の画像に基づく複数の俯瞰画像を1つに繋いだ合成俯瞰画像を生成することが行なわれている。このように形成された合成俯瞰画像は、1つの画像で、自車両の周囲全体の景色を表すことができる。
ここで、各カメラで撮影された画像を俯瞰画像を生成する場合、各カメラの取り付け姿勢(向き)を特定するカメラパラメータが必要になる。各カメラの姿勢は設計値に基づいて予め設定されているが、実際の車両においては、誤差等が生じる場合がある。このような誤差が生じたまま、設計値に基づいたカメラパラメータで合成俯瞰画像が生成された場合、その誤差に応じて、俯瞰画像同士の繋ぎの部分にズレが生じたり、本来前後方向に延びるべき直線が傾斜した直線になったりして、精度のよい合成俯瞰画像を生成することができない。
このような問題を解決するため、キャリブレーション(校正)と称される、カメラパラメータの補正が行われる。このキャリブレーションは、例えば、車両を製造した工場の生産ライン等において、車両に人が乗っていないか又は完成車の検査員が1人だけ運転席に乗っていて、かつ荷物を積載していない、という特定の積載状態で行われる。
しかし、実際にユーザが車両を使用する際には、乗車人数や乗員が座る位置、荷物の積載有無等によって、車両の積載状態は変化する。車両の姿勢は積載状態に依存するが、車両の姿勢が変化することにより、合成俯瞰画像の投影面である路面に対するカメラの姿勢が変化する。すなわち、車両姿勢が変化しても、車両に対するカメラパラメータは変化しないが、キャリブレーションを行ったときの車両姿勢とは異なる場合、合成俯瞰画像に上述したズレ等が生じ得る。
そこで、実際の車両の使用状態である車両の走行中に、カメラで撮影された画像に基づいて、キャリブレーションを行う技術が開示されている(例えば、特許文献1参照)。この技術によれば、実際の車両の使用状態に応じた車両姿勢でのキャリブレーションを行うため、その使用中の合成俯瞰画像にズレ等が生じるのを防止して、精度のよい合成俯瞰画像を得ることができる。
特開2016-070814号公報
上述した特許文献1に記載の技術は、車両の周囲に、前後方向に直線状に延びる線(車線を区切る白線等)が存在し、車両の前後部に設けられた前部カメラの撮影領域と後部カメラの撮影領域にそれぞれ2本の直線の画像が写り、さらに、車両の各側部に設けられた右側部カメラの撮影領域と左側部カメラの撮影領域にそれぞれ1本の直線の画像が写ることが必要である。
したがって、特許文献1に記載のキャリブレーションは、そのような直線が撮影領域に存在しない状況で適用することができない。
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、車両の前後方向に延びた直線が存在しない環境下であっても、カメラパラメータを補正することができるキャリブレーション装置及びキャリブレーション方法を提供することを目的とする。
本発明の第1は、車両の異なる位置にそれぞれ設置された複数の撮像装置により、互いに重複した領域を撮影範囲に含んで撮影された画像をそれぞれ俯瞰画像に変換する画像変換部と、前記複数の撮像装置ごとの、初期状態の車両姿勢における前記車両に対する姿勢に対応して予め設定されたカメラパラメータ及び前記車両の複数の姿勢にそれぞれ対応した複数の車両姿勢パラメータを記憶したパラメータ記憶部と、複数の前記車両姿勢パラメータのそれぞれと前記カメラパラメータとを合成した、車両姿勢を加味した複数の合成カメラパラメータを生成し、複数の前記合成カメラパラメータに基づいて、前記重複した領域のうち1つの重複した領域を含む2つの画像を前記画像変換部によりそれぞれ俯瞰画像に変換したときの、前記1つの重複した領域の類似度をそれぞれ求め、複数の前記合成カメラパラメータに対応して得られた複数の前記類似度のうち最も高い類似度に対応した1つの前記車両姿勢パラメータを特定し、特定された1つの前記車両姿勢パラメータと複数の前記撮像装置にそれぞれ対応した前記カメラパラメータとをそれぞれ合成した前記合成カメラパラメータを、前記画像変換部による前記俯瞰画像に変換するカメラパラメータとして設定するパラメータ設定部と、を備えたキャリブレーション装置である。
本発明の第2は、車両の異なる位置にそれぞれ設置された複数の撮像装置により、互いに重複した領域を撮影範囲に含んで撮影された画像をそれぞれ俯瞰画像に変換する、前記複数の撮像装置ごとのカメラパラメータを校正するに際して、前記車両の複数の姿勢にそれぞれ対応した複数の車両姿勢パラメータのそれぞれと前記複数の撮像装置ごとの、初期状態の車両姿勢における前記車両に対する姿勢に対応して予め設定されたカメラパラメータとを合成した、車両姿勢を加味した複数の合成カメラパラメータを生成し、複数の前記合成カメラパラメータに基づいて、前記重複した領域のうち1つの重複した領域を含む2つの画像を前記画像変換部によりそれぞれ俯瞰画像に変換したときの、前記1つの重複した領域の類似度をそれぞれ求め、複数の前記合成カメラパラメータに対応して得られた複数の前記類似度のうち最も高い類似度に対応した1つの前記車両姿勢パラメータを特定し、特定された1つの前記車両姿勢パラメータと複数の前記撮像装置にそれぞれ対応した前記カメラパラメータとをそれぞれ合成した前記合成カメラパラメータを、前記俯瞰画像に変換するカメラパラメータとして設定するキャリブレーション方法である。
本発明に係るキャリブレーション装置及びキャリブレーション方法によれば、車両の前後方向に延びた直線が存在しない環境下であっても、カメラパラメータを補正することができる。
本発明に係るキャリブレーション装置及びキャリブレーション方法を実施する一例であるカメラECUを含む車両周囲監視システムを示すブロック図である。 車載カメラを構成する各カメラの設置位置と撮影範囲を模式的に示した平面図である。 本実施形態の車両周囲監視システムにおいて用いる座標系を説明する図であり、世界座標系及び車両座標系を示す図である。 本実施形態の車両周囲監視システムにおいて用いる座標系を説明する図であり、カメラ座標系を示す図である。 カメラECUの具体的な処理の流れを説明するフローチャートである。
以下、本発明に係るキャリブレーション装置及びキャリブレーション方法の具体的な実施の形態について、図面を参照して説明する。
<車両周囲監視システム>
図1は、本発明に係るキャリブレーション装置及びキャリブレーション方法を実施する一例であるカメラECU30を含む車両周囲監視システムを示すブロック図、図2は車載カメラ10を構成する各カメラ11~14の設置位置と撮影範囲を模式的に示した平面図である。図1に示した車両周囲監視システムは、車両200(以下、自車200ともいう)に搭載された車載カメラ10(前部カメラ11、後部カメラ12、右側部カメラ13、左側部カメラ14)、自車200の走行速度を検出する車速センサ20と、車載カメラ10で撮影された画像に基づいて、自車200の周囲を含む合成俯瞰画像APを生成するカメラECU30と、合成俯瞰画像APを表示する映像表示装置90と、を備えている。
カメラ11~14は、図2に示すように、自車200の異なる位置に、それぞれ自車200に対する姿勢(向き)に対応して予め設定されたカメラパラメータにしたがって設置されている。各カメラパラメータは、車両の初期状態の積載状態において設定されたものであり、ピッチ角αcam1(カメラ10の光軸に直交する横軸回りの回転角度)、ロール角βcam1(カメラ10の光軸回りの回転角度)、ヨー角γcam1(カメラ10の光軸に直交する縦軸回りの回転角度)により規定されている。
車両の初期状態の積載状態は、例えば、車両200が空車の積載状態(乗員0人で、かつ荷物を積載していない状態)であり、初期状態におけるカメラパラメータは、例えば、車両が製造された工場における完成検査の工程で行われたキャリブレーションにより設定され、後述するパラメータ記録装置34に記憶されている。
前部カメラ11は、具体的には自車200の前端部に取り付けられていて自車200の前方領域(F)を撮影範囲とする前方画像PO1を撮影する。後部カメラ12は、具体的には自車200の後端部に取り付けられていて自車200の後方領域(R)を撮影範囲とする後方画像PO2を撮影する。右側部カメラ13は、具体的には自車200の右ドアミラー付近に取り付けられていて自車200の右側方領域(SR)を撮影範囲とする右側方画像PO3を撮影する。左側部カメラ14は、具体的には自車200の左ドアミラー付近に取り付けられていて自車200の左側方領域(SL)を撮影範囲とする左側方画像PO4を撮影する。
各カメラ11~14はいずれも広角レンズを備えていて、略180[度]という広い画角の撮影範囲を有している。そして、図2に示すように、前方画像PO1と右側方画像PO3とは、自車200の右前方の領域において重複した領域を含み、前方画像PO1と右側方画像PO3とはいずれも、その重複した領域の画像である右前方画像PO13を含んでいる。同様に、前方画像PO1と左側方画像PO4とは、自車200の左前方の領域において重複した領域を含み、前方画像PO1と左側方画像PO4とはいずれも、その重複した領域の画像である左前方画像PO14を含んでいる。
自車200の後方についても同様であり、後方画像PO2と右側方画像PO3とは、自車200の右後方の領域において重複した領域を有し、後方画像PO2と右側方画像PO3とはいずれも、その重複した領域の画像である右後方画像PO23を有している。後方画像PO2と左側方画像PO4とは、自車200の左後方の領域において重複した領域を有し、後方画像PO2と左側方画像PO4とはいずれも、その重複した領域の画像である左後方画像PO24を有している。
なお、図2は、自車200の上方から見た平面視として俯瞰して得られる画像であるため、図2においては、前方画像PO1を俯瞰画像に変換して得られた前方俯瞰画像P1に対してカッコ書きで記載している。後方画像PO2、右側方画像PO3及び左側方画像PO4についても同様に、それぞれ対応する後方俯瞰画像P2、右側方俯瞰画像P3、左側方俯瞰画像P4に対してカッコ書きで記載している。実際の前方画像PO1、後方画像PO2、右側方画像PO3及び左側方画像PO4は、車載カメラ10からの距離が長くなるにしたがって被写体の像が小さくなる歪を有している。
<カメラECU>
カメラECU30は、演算処理装置31と、パラメータ記録装置34(パラメータ記憶部)と、I/Oポート37,38,39と、を備えている。I/Oポート37は、各カメラ11~14から前方画像PO1を表す画像信号、後方画像PO2を表す画像信号、右側方画像PO3を表す画像信号及び左側方画像PO4を表す画像信号を、演算処理装置31に入力する端子、I/Oポート38は、車速センサ20から自車200の走行速度を表す車速信号を、演算処理装置31に入力する端子、I/Oポート39は、演算処理装置31から演算処理装置31で生成された合成俯瞰画像APを表す画像信号を、映像表示装置90に出力する端子である。
パラメータ記録装置34は、カメラ11~14ごとに対応したカメラパラメータ(4つ)と、自車200の複数の車両姿勢をそれぞれ特定する、予め設定された複数の車両姿勢パラメータと、を記憶している。
図3,4は本実施形態の車両周囲監視システムにおいて用いる座標系を説明する図であり、図3は世界座標系及び車両座標系を示す図であり、図4はカメラ座標系を示す図である。
世界座標系及び車両座標系は、左手系座標かつ左ねじ回転方向で定義され、図3に示すように、x軸を左右方向(右を正方向)、y軸を前後方向(後方を正方向)、z軸を鉛直方向(上方を正方向)とし、原点Oを車両200の前輪車軸の中心とする。車両のオイラー角定義において、回転順序は、車両200のロール角→ピッチ角→ヨー角の順序(z-x-y)である。
カメラ座標系は、左手系座標かつ左ねじ回転方向で定義され、図4に示すように、x軸を左右方向(車載カメラ10の設置状態での上面に向かって右方向を正方向)、y軸を縦方向(上面を正方向)、z軸をカメラ光軸方向(前方を負方向)とする。車載カメラ10のオイラー角定義において、回転順序は、車両200のロール角→ピッチ角→ヨー角の順序(z-x-y)である。
ここで、車両姿勢パラメータは、車両200が初期状態の積載状態(乗員0人で、かつ荷物を積載していない状態)で水平面上におかれているときを基準として、車両200の車幅方向に延びたx軸回りの回転角度を表すピッチ角αcarと、車両200の前後方向に延びたy軸回りの回転角度を表すロール角γcarと、車両200の沈み込み量Zcar_szとの組み合わせによって特定される。
つまり、車両姿勢パラメータは、基準となる上記積載状態では、ピッチ角αcar、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szのいずれも0(ゼロ)であり、基準となる上記積載状態からの変動したピッチ角αcar、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szの組み合わせによって、車両姿勢パラメータが設定されている。
車両姿勢は、車両200に乗車する乗員の人数、乗員の体重(大人、子供の別を含む)、各乗員の着席場所、積載する荷物の重量、積載場所などによって変化する。パラメータ記録装置34が記憶している複数の車両姿勢パラメータは、これら乗員の人数等及び荷物の重量等などの想定される複数の積載状態にそれぞれ対応するピッチ角αcar、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szの組み合わせにより設定されており、具体的には、パラメータ記録装置34は、例えば50個の車両姿勢パラメータを記憶している。
パラメータ記録装置34に記憶されているカメラパラメータは、各カメラ11~14にそれぞれ対応し、合計4つである。各カメラパラメータは、車両200に対する相対的な姿勢であるため、車両姿勢が変化しても変化することはない。
演算処理装置31は、画像変換部32と、パラメータ設定部33と、を備えている。画像変換部32は、I/Oポート37を介して各カメラ11~14から入力された、各カメラ11~14で撮影された前方画像PO1、後方画像PO2、右側方画像PO3、左側方画像PO4をそれぞれ、自車200の上方から平面視として俯瞰して得られる前方俯瞰画像P1、後方俯瞰画像P2、右側方俯瞰画像P3、左側方俯瞰画像P4に変換する。
ここで、演算処理装置31は、各画像PO1~PO4から対応する俯瞰画像P1~P4を生成するに際して、パラメータ記録装置34に記憶されている、初期的に設定された各カメラパラメータに基づいて画像の変換処理を行うが、初期状態とは異なる積載状態に対応した車両姿勢でのキャリブレーションを行うときは、パラメータ記録装置34に記憶されている、初期的に設定された各カメラパラメータと例えば50個の互いに異なる車両姿勢パラメータとをそれぞれ合成した合成カメラパラメータに基づいて画像の変換処理を行うことで、車両姿勢に応じた新たなキャリブレーションを行う。
新たなキャリブレーションを行う場合、具体的には、パラメータ設定部33が、パラメータ記録装置34に記憶されている初期状態でのカメラパラメータと50個の車両姿勢パラメータとをそれぞれ合成して、カメラ11~14ごとに50個の合成カメラパラメータを生成する。50個の合成カメラパラメータは、車両200の積載状態に応じて想定される50個の車両姿勢を加味した画像変換のためのカメラパラメータである。
なお、本実施形態では、後述するように、前方俯瞰画像P1と右側方俯瞰画像P3のみを対象として類似度を評価する。したがって、パラメータ設定部33は、前方画像PO1を撮像する前部カメラ11のカメラパラメータと50個の車両姿勢パラメータとをそれぞれ合成して、前部カメラ11用として、50個の合成カメラパラメータを生成し、右側方画像PO3を撮像する右側部カメラ13のカメラパラメータと50個の車両姿勢パラメータとをそれぞれ合成して、右側部カメラ13用として、50個の合成カメラパラメータを生成する。
次いで、画像変換部32が、パラメータ設定部33により生成された50個の合成カメラパラメータに基づいて、4つの重複した領域(右前方画像PO13の領域、左前方画像PO14の領域、右後方画像PO23の領域、左後方画像PO24の領域)のうち1つの、例えば右前方画像PO13の領域を含む2つの画像(前方画像PO1と右側方画像PO3)をそれぞれ前方俯瞰画像P1、右側方俯瞰画像P3に変換する。
そして、パラメータ設定部33は、前部カメラ11用に生成された合成カメラパラメータごとに得られた前方俯瞰画像P1における右前方俯瞰画像P13と、右側部カメラ13用に生成された合成カメラパラメータごとに得られた右側方俯瞰画像P3における右前方俯瞰画像P13との類似度をそれぞれ求める。類似度を求めるときは、前方俯瞰画像P1と右側方俯瞰画像P3とで、同一の車両姿勢パラメータに対応した合成パラメータで形成されたものを対象とする。類似度は、画像の類似度であり、2つの右前方俯瞰画像P13間での、画素値(信号値)の分布で形成されたパターンの類似している程度である。
なお、類似度は、右前方俯瞰画像P13の全体を対象として求めてもよいが、例えば図2に示した右前方俯瞰画像P13の一部分の領域P13a(以下、一部領域P13aという)のみを対象として求めてもよい。このように、一部領域P13aのみを対象にして類似度を求めた方が、類似度の算出に要する演算の負荷を低減することができる。一部領域P13aは、図2に示した矩形の領域に限定されず、円形の領域や楕円形の領域であってもよいし、その他の多角形の領域であってもよい。
また、一部領域P13aは、例えば、自車200の車幅方向に沿った寸法(画素数)と自車200の前後方向に沿った寸法(画素数)とが同じ矩形領域であることが好ましいが、そのような矩形領域に限定されない。また、一部領域P13aは、その内部に少なくとも8個の画素を含むものであればよい。
また、パラメータ設定部33は、例えば、前方俯瞰画像P1における一部領域P13aと右側方俯瞰画像P3における一部領域P13aとの間で対応する画素値(信号値)のSSD(Sum of Squared Difference:差の2乗和)又はSAD(Sum of Absolute Difference:差の絶対値和)を評価値Sとして、類似度を評価する。したがって、パラメータ設定部33は、評価値Sが小さくなるにしたがって類似度が高く、評価値Sが大きくなるにしたがって類似度が低いと判定する。
そして、パラメータ設定部33は、50個の車両姿勢パラメータにそれぞれ対応した合成カメラパラメータごとに得られた類似度の評価値Sが最も小さい(類似度が最も高い)合成カメラパラメータに対応した1つの車両姿勢パラメータを特定する。この特定された車両姿勢パラメータが、そのときの車両200の姿勢を表すものということができる。
パラメータ設定部33は、この特定された車両姿勢パラメータを、各カメラ11~14のカメラパラメータとそれぞれ合成して得られた4つの合成カメラパラメータを、パラメータ記録装置34に記憶させる。演算処理装置31は、その後に新たなキャリブレーションが行なわれるまでは、画像変換部32による各画像PO1~PO4を俯瞰画像P1~P4に画像変換し合成俯瞰画像APを生成するに際して、パラメータ記録装置34に記憶された合成カメラパラメータに基づいて行う。
本実施形態のカメラECU30は、車両姿勢が初期状態とは異なる車両姿勢となったときも、その車両姿勢に適切に対応したキャリブレーションにより、精度のよい合成俯瞰画像APを生成することができる。
なお、類似度を評価するに際して、上述した例では、右前方俯瞰画像P13の領域を適用したが、本発明に係るキャリブレーション装置及びキャリブレーション方法は、類似度を評価する領域として、右前方俯瞰画像P13の領域以外の他の重複領域(例えば、左前方俯瞰画像P14の領域、右後方俯瞰画像P23の領域、左後方俯瞰画像P24の領域)を適用してもよい。
図5はカメラECU30の具体的な処理の流れを説明するフローチャートである。上述したカメラECU30の処理について、図5に示したフローチャートを参照して、より具体的に説明する。
まず、車両の製造時の工場における出荷前検査や、車両を販売する販売会社での納車前検査等により初期状態でのカメラ11~14のキャリブレーションが行なわれる(ステップ101(S101))。この初期状態でのキャリブレーションは、空車でかつ荷物の積載が無い、という積載状態で行われる。パラメータ設定部33は、初期状態での車両姿勢を基準にしたキャリブレーションによりカメラ11~14ごとのカメラパラメータを設定し、パラメータ記録装置34に、設定した4つのカメラパラメータを記憶させる。
ここで、車両姿勢の変動として、車両200のピッチ角αcarの変動による回転行列Rcar_pitchは下記式(1)、車両200のロール角γcarの変動による回転行列Rcar_rollは下記式(2)、車両200の沈み込み量Zcar_szの変動による並進行列Tcar_szは下記式(3)によりそれぞれ定義される。
Figure 0007162489000001
Figure 0007162489000002
Figure 0007162489000003
式(1),(2)より、車両200のピッチ角αcar及びロール角γcarの変動による車両姿勢の変動を示す車両姿勢パラメータ回転行列Rcar_matは下記式(4)となる。車両姿勢パラメータ回転行列Rcar_mat及び車両200の沈み込み量Zcar_szの並進行列Tcar_szは、パラメータ記録装置34に記憶されている。
Figure 0007162489000004
また、初期状態のキャリブレーションで設定された各カメラ11~14のカメラパラメータをピッチ角αcam1、ロール角βcam1、ヨー角γcam1とすると、カメラパラメータの回転行列Rcam1は下記式(5)で定義される。このカメラパラメータの回転行列Rcam1も、パラメータ記録装置34に記憶されている。
Figure 0007162489000005
演算処理装置31は、I/Oポート37を介して各カメラ11~14から入力された、各カメラ11~14で撮影された前方画像PO1、後方画像PO2、右側方画像PO3、左側方画像PO4をそれぞれ、自車200の上方から平面視として俯瞰して得られる前方俯瞰画像P1、後方俯瞰画像P2、右側方俯瞰画像P3、左側方俯瞰画像P4に変換する。ここで、演算処理装置31は、各俯瞰画像P1~P4を生成するに際して、パラメータ記録装置34に記憶されているカメラパラメータと車両姿勢パラメータとを合成した合成カメラパラメータに基づいて画像の変換処理を行う。
ここで、初期状態である基準の積載状態(初期のキャリブレーションを行う状態)では、ピッチ角αcar及びロール角γcarはいずれも0であるから、式(1),(2)はいずれも単位行列となり、式(4)も単位行列となる。また、初期状態である基準の積載状態(初期のキャリブレーションを行う状態)では、車両200の沈み込み量Zcar_szも0(ゼロ)であるから、式(3)の並進行列Tcar_szは零行列となる。したがって、初期状態でのキャリブレーションでは、カメラパラメータと車両姿勢パラメータとを合成した合成カメラパラメータは、結果的にカメラパラメータと同じになり、演算処理装置31は、カメラパラメータにしたがった画像変換により、俯瞰画像を生成する。
自車200の実際の使用状態では、少なくとも運転者が運転席に着席するため、空車状態の初期状態に対して車両姿勢が変動する(S102)。また、自車200の実際の使用状態では、荷物等を積載することもあり、これによっても車両姿勢は変動する(S102)。車両姿勢の変動により、車載カメラ10で撮影された画像を俯瞰画像に変換するに際して、車両姿勢の変動を加味した新たなキャリブレーションでカメラパラメータを補正して俯瞰変換を行う必要がある。
ここで、新たなキャリブレーションは、前述したように、カメラ11,13ごとに50個の合成カメラパラメータによってそれぞれ俯瞰画像P1,P3を生成し、類似度の評価値Sの大小関係を比較するという処理を行う。この新たなキャリブレーションは、自車200が停車している状態で行う。
そこで、カメラECU30は、車速センサ20が検出した自車200の車速を取得し(S103)、自車200の車速が0(ゼロ)になるまで、すなわち、自車200が停車するのを待つ(S104)。
自車200が停車すると(S104にてYES)、カメラECU30は、車載カメラ10から画像を取得する(S105)。自車200が停車するまでは、カメラECU30は、車載カメラ10の画像を取得しない(S104にてNO)。
自車200が停車してカメラECU30が車載カメラ10から画像を取得すると、カメラECU30は、パラメータ記録装置34に格納されている、想定される例えば50個の車両姿勢にそれぞれ対応した車両姿勢パラメータと各カメラパラメータとをそれぞれ合成した合成カメラパラメータを生成する。合成カメラパラメータは、車両姿勢パラメータの数に対応してカメラ11,13ごとに50個である。
合成カメラパラメータの回転行列Rcam2は、下記式(6)で表される。
Figure 0007162489000006
そして、カメラECU30の画像変換部32は、ステップ105(S105)で取得した画像に対して、各合成カメラパラメータによる画像変換により俯瞰画像P1,P3を生成する(S106)。パラメータ設定部33は、前方俯瞰画像P1における一部領域P13aを構成する画素の信号値及び右側方俯瞰画像P3における一部領域P13aを構成する画素の信号値をそれぞれ取得し(S107)、2つの一部領域P13a,P13aの類似度の評価値Sを算出する(S108)。評価値Sとしては例えばSADを適用するが、前述したようにSSDを適用してもよい。
パラメータ設定部33は、50個の車両姿勢パラメータにそれぞれ対応した合成カメラパラメータごとに得られた一部領域P13aについてそれぞれ類似度の評価値Sを算出して、評価値S同士を大小比較し、評価値Sが最も小さい値となる合成カメラパラメータを特定する(S109)。
そして、パラメータ設定部33は、特定された合成カメラパラメータを構成している車両姿勢パラメータを特定し、特定された車両姿勢パラメータと、各カメラ11~14の初期状態でのカメラパラメータとをそれぞれ合成して得られた合成カメラパラメータを、パラメータ記録装置34に記憶させて(S110)、新たなキャリブレーションを終了する。
ここで、ステップ109(S109)における評価値Sが最も小さくなる車両姿勢パラメータの特定方法の一例を説明する。
演算処理装置31は、式(6)で表された合成カメラパラメータの回転行列Rcam2を分解することにより、車両姿勢のピッチ角αcarとロール角γcarとが変動した後の合成カメラパラメータのピッチ角、ロール角、ヨー角という角度を算出することができる。この算出方法は公知のため、説明を省略する。
次に、車両姿勢パラメータの変化に伴って変化した合成カメラパラメータの並進成分の算出方法を示す。合成カメラパラメータの並進成分x,y,zのうち並進成分xと並進成分yは、車両姿勢が変動しても変動量は微小のため0(ゼロ)とする。一方、高さ方向の変動に対応した並進成分zについては微小とは言えないため算出対象とする。
車両姿勢が変動するときの回転中心の真値の座標は不明であるため、車両200のピッチ角αcarの回転中心をCcar_pitch(下記式(7))、ロール角γcarの回転中心をCcar_roll(下記式(8))とする。これらの回転中心の座標は必ずしも真値である必要はなく、回転中心Ccar_rollは、例えば前部カメラ11の位置又は車両200の車幅方向の中央を仮に回転中心とした仮値でもよい。
また、車両姿勢の変動の並進行列をTcar_sz(上記式(3))、車両姿勢の変動前のカメラパラメータの並進行列をTcam1(下記式(9))、車両姿勢の変動後の合成カメラパラメータの並進行列をTcam2(下記式(10))、と定義すると、車両姿勢の変動後の合成カメラパラメータの並進行列Tcam2は、下記式(11)により求められる。
Figure 0007162489000007
Figure 0007162489000008
Figure 0007162489000009
Figure 0007162489000010
Figure 0007162489000011
式(11)の右辺において、未知行列はRcar_pitch,Rcar_roll,Tcar_szである。したがって、これらの3つの行列が既知となれば、左辺の車両姿勢の変動後の合成カメラパラメータの並進行列Tcam2を求めることができる。これらの3つの行列は、ピッチ角αcar、ロール角γcar、沈み込み量Zcar_szを求めることで既知となる。
以上をまとめると、「車両姿勢の変動後の合成カメラパラメータの角度成分」は、ピッチ角αcarとロール角γcarとが既知となれば一意に特定することができ、「車両姿勢の変動後の合成カメラパラメータの並進成分(zのみ)」は、ピッチ角αcar、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szが既知となれば一意に特定することができる。
次に、類似度の評価値Sが最も小さい車両姿勢に対応したピッチ角αcar、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szを特定する方法について説明する。これら3つの車両姿勢を表すパラメータは、最適化手法を用いて解を求める。
上述したように、類似度の評価値Sが最も小さくなる車両姿勢パラメータを求めるため、最適化の評価関数は評価値Sに設定する。この評価関数は多峰性関数であるため、多峰性関数の大域的最適解を得られる手法として、例えば下記の3つのうちいずれか1つの手法を適用することができるが、本実施形態においては、例えば(1)のPSOの手法を適用した場合について説明する。
(1)PSO(Particle Swarm Optimization)
(2)ABC(Artificial Bee Colony)
(3)FA(Firefly Algorithm)
PSOは、多次元の評価空間内に評価用粒子を配置し、更新を指定回数繰り返して最適解を求める手法である。粒子は、自身や他の粒子の評価結果に基づいて更新方法を決定する。最適な粒子数や更新回数は評価対象によって異なる。PSOの更新方法は以下の式(12),(13)で定義される。
Figure 0007162489000012
Figure 0007162489000013
ここで、xは粒子の現在位置を示す。本実施形態においては、ピッチ角αcar、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szがこの現在位置xに定義される。vは速度ベクトルであり、更新1回分の変化量が定義されている。iは粒子番号(※粒子数が100個の場合、i=1~100とナンバリングされる)。kは繰り返し回数である。wは慣性項であり、一般的に1.0より少ない値が定義される。c1,c2は重み付け用係数であり、一般的に1.0付近の値が定義される。r1,r2は0~1の間の乱数である。pbestは、その粒子個体がこれまで評価した中で最も最良な位置、gbestは、粒子全体がこれまで評価した中で最良の位置である。
一例として、ピッチ角αcarのみに着目し最適解を求める。粒子の数を50個、更新回数を100回、ピッチ角αcarの評価空間範囲を-5.0[deg]~+5.0[deg]とする。この角度範囲は、車両姿勢として想定される角度範囲である。
まず、-5.0[deg]~+5.0[deg]の角度範囲で、互いに異なるピッチ角αcarをランダムに定義した粒子(現在位置x)を50個定義する。また、互いに異なる速度ベクトルvを0~1の範囲でランダムに50個定義する。
式(12)と同様に、50個の粒子(の現在位置x)に50個の速度ベクトルvを加算する。加算済みの粒子の50個のピッチ角αcarの全てに対応した評価値Sを求め、その評価値Sを各粒子の最良の値pbestとし、最も評価値Sが小さい粒子をgbestとする。これで、式(13)により、k=0のときの速度ベクトルvと現在位置x1が求められる。
以後、k=0のときの速度ベクトルvと現在位置x1に基づいて、繰り返し回数kを1,2,…,50と順次増やして、その都度、xの値を繰り返し求めると、50個の粒子の全てが、特定のピッチ角αcar付近に集まり、その特定のピッチ角αcar付近に集まった粒子のうちで最も評価値Sが小さい粒子を最終的なgbestとし、これを採用する。採用された粒子のピッチ角αcarが、特定すべき車両姿勢を構成するピッチ角αcarとなる。
なお、繰り返し回数kを順次増やして、その都度、xの値を繰り返し求めたとき、50個の粒子の全てが、特定のピッチ角αcar付近に集まる状況というのは、例えば、最終的に求められる最適解が1.0[deg]であったとすると、繰り返し回数が小さい初期においては、ピッチ角αcarがランダムな値を示すものの、繰り返し回数が増えるにしたがって、ピッチ角αcarが最適解である1.0[deg]付近(例えば、…,0.997,0.998,0.9998,1.0001,1.0003[deg])に収束した状況である。
上述の説明は、現在位置xとしてピッチ角αcarのみを適用したものであるが、現在位置xとして、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szを同時に適用することで、ピッチ角αcar、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szの各最適解を求めることができ、これにより、車両姿勢を特定する3つのパラメータを同時に求めることができる。以上により、演算処理装置31は、最も小さい評価値S(類似度が最も高い)に対応した車両姿勢パラメータを求めることができる。
そして、パラメータ設定部33は、求められた車両姿勢パラメータを、各カメラ11~14にそれぞれ対応した4つのカメラパラメータと合成して4つの合成カメラパラメータを求める。このとき、合成カメラパラメータの角度成分(ピッチ角、ロール角、ヨー角)については、式(4)で求めた値を採用すればよい。合成カメラパラメータの並進成分(x,y,z)については、x,yは設計値又は車両200の製造工場若しくは販売会社での初期状態のキャリブレーションで設定された値をそのまま継続して採用し、zは式(11)で求められた車両姿勢の変動後の合成カメラパラメータの並進行列Tcam2における沈み込み量Zcam2を採用すればよい。
以上、詳細に説明したように、本実施形態のカメラECU30によれば、車両200の前後方向に延びた直線が存在しない環境下であっても、カメラパラメータを補正することができる。
また、本実施形態のカメラECU30によれば、合成俯瞰画像APにおいて重複する領域である4つの領域(右前方俯瞰画像P13の領域、左前方俯瞰画像P14の領域、右後方俯瞰画像P23の領域、左後方俯瞰画像P24)のうち1つの重複領域(例えば、右前方俯瞰画像P13の領域)のみの画像の類似度に基づいて、車両姿勢パラメータを特定することができるため、4つの重複領域の全ての画像について類似度を評価する場合に比べて、演算負荷を低減させることができる。
また、本実施形態のカメラECU30によれば、パラメータ記録装置34が、車両200の複数(例えば50個)の車両姿勢に対応した、ピッチ角αcar、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szの組み合わせで特定される車両姿勢パラメータを、予め記憶しているため、新たなキャリブレーションの都度、これらの複数の車両姿勢パラメータを演算して設定する必要が無く、演算負荷を軽減することができる。なお、パラメータ記録装置34が記憶している車両姿勢に対応した、ピッチ角αcar、ロール角γcar及び沈み込み量Zcar_szの組み合わせで特定される車両姿勢パラメータは、50個に限定されず、50個未満の数であっても50個を超える数であってもよく、演算負荷や演算コストなどに応じて設定することができる。
10 車載カメラ
20 車速センサ
30 カメラECU
31 演算処理装置
32 画像変換部
33 パラメータ設定部
34 パラメータ記録装置
P1 前方俯瞰画像
P13 右前方俯瞰画像
P13a 一部領域
P3 右側方俯瞰画像

Claims (4)

  1. 車両の異なる位置にそれぞれ設置された複数の撮像装置により、互いに重複した領域を撮影範囲に含んで撮影された画像をそれぞれ俯瞰画像に変換する画像変換部と、
    前記複数の撮像装置ごとの、初期状態の車両姿勢における前記車両に対する姿勢に対応して予め設定されたカメラパラメータ及び前記車両の複数の姿勢にそれぞれ対応した複数の車両姿勢パラメータを記憶したパラメータ記憶部と、
    複数の前記車両姿勢パラメータのそれぞれと前記カメラパラメータとを合成した、車両姿勢を加味した複数の合成カメラパラメータを生成し、複数の前記合成カメラパラメータに基づいて、前記重複した領域のうち1つの重複した領域を含む2つの画像を前記画像変換部によりそれぞれ俯瞰画像に変換したときの、前記1つの重複した領域の類似度をそれぞれ求め、複数の前記合成カメラパラメータに対応して得られた複数の前記類似度のうち最も高い類似度に対応した1つの前記車両姿勢パラメータを特定し、特定された1つの前記車両姿勢パラメータと複数の前記撮像装置にそれぞれ対応した前記カメラパラメータとをそれぞれ合成した前記合成カメラパラメータを、前記画像変換部による前記俯瞰画像に変換するカメラパラメータとして設定するパラメータ設定部と、を備えたキャリブレーション装置。
  2. 前記車両姿勢パラメータは、前記車両のピッチ角、ロール角及び沈み込み量の組み合わせで特定される請求項1に記載のキャリブレーション装置。
  3. 前記パラメータ記憶部は、前記ピッチ角、前記ロール角及び前記沈み込み量の組み合わせで特定される前記車両姿勢パラメータを、これら前記ピッチ角、前記ロール角及び前記沈み込み量のいずれか少なくとも1つが異なる組み合わせの前記車両姿勢パラメータを複数個、予め記憶している請求項2に記載のキャリブレーション装置。
  4. 車両の異なる位置にそれぞれ設置された複数の撮像装置により、互いに重複した領域を撮影範囲に含んで撮影された画像をそれぞれ俯瞰画像に変換する、前記複数の撮像装置ごとのカメラパラメータを校正するに際して、
    前記車両の複数の姿勢にそれぞれ対応した複数の車両姿勢パラメータのそれぞれと前記複数の撮像装置ごとの、初期状態の車両姿勢における前記車両に対する姿勢に対応して予め設定されたカメラパラメータとを合成した、車両姿勢を加味した複数の合成カメラパラメータを生成し、
    複数の前記合成カメラパラメータに基づいて、前記重複した領域のうち1つの重複した領域を含む2つの画像をそれぞれ俯瞰画像に変換したときの、前記1つの重複した領域の類似度をそれぞれ求め、
    複数の前記合成カメラパラメータに対応して得られた複数の前記類似度のうち最も高い類似度に対応した1つの前記車両姿勢パラメータを特定し、
    特定された1つの前記車両姿勢パラメータと複数の前記撮像装置にそれぞれ対応した前記カメラパラメータとをそれぞれ合成した前記合成カメラパラメータを、前記俯瞰画像に変換するカメラパラメータとして設定するキャリブレーション方法。
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