自动驾驶车辆中立体相机的失校准校正

我们解决移动立体相机装置中的光学失校准问题，特别是在自动驾驶车辆的背景下。在真实世界条件下，光学系统会受到各种可预期与不可预期的机械应力（振动、粗暴操作、碰撞）。机械应力改变了组成立体对的相机之间的几何关系，因此预先计算的极线几何不再有效。我们的方法基于相机几何参数的优化，并直接接入立体匹配算法的输出。因此，它能够在极少使用额外计算资源的情况下，从失校准立体系统获取的图像对上恢复校准参数。成功恢复的深度像素数量被用作目标函数，我们旨在将其最大化。我们的仿真确认该方法可恒定地与立体估计并行运行，从而帮助系统实时保持校准。结果证实该方法能够重新校准除基线距离外的所有参数，而基线距离会对绝对深度读数进行缩放。然而，该缩放因子可使用任意一种绝对测距方法（例如单束飞行时间传感器）唯一确定。