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WO2017135081A1 - 車載カメラ用校正システム - Google Patents

車載カメラ用校正システム Download PDF

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Publication number
WO2017135081A1
WO2017135081A1 PCT/JP2017/002092 JP2017002092W WO2017135081A1 WO 2017135081 A1 WO2017135081 A1 WO 2017135081A1 JP 2017002092 W JP2017002092 W JP 2017002092W WO 2017135081 A1 WO2017135081 A1 WO 2017135081A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
camera
camera calibration
calibration system
calculation unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/002092
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
大介 木本
間藤　隆一
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by パナソニックＩｐマネジメント株式会社 filed Critical パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Publication of WO2017135081A1 publication Critical patent/WO2017135081A1/ja
Priority to US15/997,806 priority Critical patent/US20180286078A1/en

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R11/00—Arrangements for holding or mounting articles, not otherwise provided for
    • B60R11/04—Mounting of cameras operative during drive; Arrangement of controls thereof relative to the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/002—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for television cameras
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H—ELECTRICITY
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    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/60—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise
    • H04N25/61—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise the noise originating only from the lens unit, e.g. flare, shading, vignetting or "cos4"
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/183—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/40—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the details of the power supply or the coupling to vehicle components
    • B60R2300/402—Image calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle

Definitions

  • the present disclosure relates to an in-vehicle camera calibration system that calibrates a camera image using an image captured by a camera.
  • the situation immediately behind the vehicle which is a blind spot from the driver, can be visually recognized as an image displayed on the in-vehicle monitor, and viewed when the vehicle is moving backward It is done to improve the sex.
  • a calibration target is installed behind the vehicle in order to correct the mounting state of the in-vehicle camera on the vehicle. Then, while viewing the image of the calibration target reflected on the vehicle-mounted monitor, the mounting state of the vehicle-mounted camera is adjusted so that the image of the calibration target is appropriately projected.
  • an image displayed on the in-vehicle monitor is appropriately calibrated by applying a predetermined arithmetic processing based on the image of the calibration target to the image obtained by the in-vehicle camera.
  • the entire periphery of the vehicle is photographed by a plurality of in-vehicle cameras, and the plurality of images obtained by each in-vehicle camera are converted into images (overhead images) that look down from directly above the vehicle.
  • a single viewpoint-converted composite image is also obtained by performing mapping with adjusted positions between the images. In such a case, since it is necessary to perform alignment between two adjacent images with high accuracy, high-precision calibration is required.
  • the vehicle production line has been devised to improve the alignment accuracy between the vehicle and the calibration target by modifying the equipment at an expense.
  • the calibration target must be installed accurately each time. There is a need. For this reason, it takes much more work.
  • a white line grid is used as a calibration target, and features that are irrelevant to the stop state of the vehicle, such as linearity, parallelism, orthogonality, and spacing of the white line grid, are used. Techniques have been proposed for calibrating internal / distortion parameters and external parameters.
  • Patent Document 2 proposes a method of calibrating using a calibration target and a calibration accuracy evaluation target integrated.
  • Patent Documents 1 and 2 it is necessary to stop the vehicle in the calibration target. In the factory production line, for each vehicle, an operator stops the vehicle in the calibration target ( Cost).
  • the present disclosure has been made in view of such a point, and an object thereof is to provide an in-vehicle camera calibration system that can calibrate an in-vehicle camera without stopping the vehicle on a production line.
  • the in-vehicle camera calibration system includes a camera, a memory, a feature point extraction unit, a tracking point extraction unit, and a camera calibration parameter calculation unit.
  • the camera is attached to the vehicle and takes images of the road surface in time series.
  • the memory stores images taken by the camera in time series.
  • the feature point extraction unit extracts feature points from the captured image stored in the memory.
  • the tracking point extraction unit extracts a tracking point that is a destination of the feature point after a predetermined time has elapsed.
  • the camera calibration parameter calculation unit calculates camera calibration parameters from the feature points and tracking points.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a functional configuration of a camera calibration device according to a first embodiment of the present disclosure.
  • saved at memory The figure which shows the image coordinate of the tracking point of the N + 1th image preserve
  • Flowchart for calculating camera calibration parameters Flowchart for converting feature point image coordinates and tracking point image coordinates stored in memory to world coordinates Diagram explaining the coordinate axes in world coordinates and rotation around each coordinate axis Diagram explaining the coordinate axes in world coordinates and rotation around each coordinate axis Diagram explaining the process of converting image coordinates of feature points and tracking points to world coordinates
  • the flowchart explaining the process of the moving body moving amount calculation part which calculates the moving amount of a moving body The figure explaining the
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a functional configuration of the camera calibration apparatus according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the configuration and operation of the camera calibration apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
  • the camera calibration device of the present embodiment is installed on a moving body such as a vehicle.
  • This camera calibration apparatus calibrates the camera 101, and includes a memory 102, a feature point extraction unit 103, a tracking point extraction unit 104, and a camera calibration parameter calculation unit 105.
  • FIG. 1 also shows a vehicle 106.
  • Each of the feature point extraction unit 103, the tracking point extraction unit 104, and the camera calibration parameter calculation unit 105 includes a CPU (Central Processing Unit) 107 in a camera calibration device in a ROM (Read Only Memory, not shown). This is realized by executing the stored program. Note that each unit may be realized by a dedicated circuit configured by hardware instead of using the CPU and ROM.
  • CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • the camera 101 is installed in a vehicle and stores in the memory 102 images chronologically captured images of the road surface while the vehicle is moving.
  • the feature point extraction unit 103 extracts feature points from the Nth image stored in the memory 102 as shown in FIG. 2 and stores the image coordinates of the feature points in the memory 102.
  • the image coordinates are a two-dimensional coordinate system having the origin at the upper left of the image placed on the memory.
  • a feature point is a point at which a luminance information amount in a predetermined range including the point has a characteristic size. For example, a Harris corner point or the like is searched for as the feature point.
  • the tracking point extraction unit 104 extracts a point having the same feature as the feature point from the (N + 1) th image stored in the memory 102 as illustrated in FIG. 3 as a tracking point, and stores the image coordinates of the tracking point in the memory 102. To do.
  • the tracking point is extracted using a processing method such as the Kanade-Lucas-Tomasi method (the KLT).
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 calculates camera calibration parameters. Hereinafter, the process performed by the camera calibration parameter calculation unit 105 will be described in detail with reference to FIG.
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 sets the camera angle (pan, tilt, roll) and camera position of the camera mounting design value as initial camera parameters.
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 converts the image coordinates of the feature points and the image coordinates of the tracking points stored in the memory 102 into world coordinates. Details of the processing in step 202 will be described later.
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 calculates the movement amount of each feature point and tracking point on the world coordinates and the movement amount of the actual moving object stored in the memory 102. Is calculated as a shift in the movement amount. Details of the processing in step 203 will be described later.
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 changes the camera parameters within a certain range, and repeats the processing of Step 202-203 (Step 204: NO, 205).
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 uses the displacement of the movement amount as the evaluation value. To do. Then, the camera parameter (camera angle, position) that minimizes the evaluation value is used as a camera calibration parameter indicating the correspondence between the camera image and the actual road, and the camera calibration parameter is a camera image calibration device (not shown). Output to.
  • the camera image calibration apparatus appropriately calibrates an image displayed on an in-vehicle monitor (not shown) using camera calibration parameters.
  • step 202 feature point and tracking point coordinate conversion processing (step 202), that is, image coordinates of the feature point and tracking point stored in the memory 102 are converted into world coordinates. Details of the processing to be performed will be described.
  • the world coordinates are a three-dimensional coordinate system in the real world, and the expressions (1) to (4) are the world coordinates (X W , Y W , Z W ) and the camera coordinates (X C , Y C , Z C ).
  • the relationship between world coordinates and camera coordinates is determined by parameters of a rotation matrix R and a parallel progression T.
  • the X axis, the Y axis, and the Z axis are provided as shown in FIG. 6A.
  • FIG. 6A when the X-axis, Y-axis, and Z-axis are each viewed in the positive direction from the origin, the direction of rotating counterclockwise around each axis is defined as the positive direction of rotation.
  • Rx represents a rotation angle with respect to the X axis
  • Ry represents a rotation angle with respect to the Y axis
  • Rz represents a rotation angle with respect to the Z axis.
  • the direction turning counterclockwise with respect to the direction from the origin toward the positive direction is set as the positive direction of Rz.
  • Rx and Ry are the same applies.
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 converts the input image coordinates (image x coordinate, image y coordinate) into distorted sensor coordinates (distorted sensor x coordinate, distorted sensor y coordinate).
  • Expressions (5) and (6) are expressions showing the relationship between image coordinates and sensor coordinates with distortion. For the pixel pitch and image center in the x and y directions, values stored in the memory 102 as camera internal parameters are used.
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 converts the sensor coordinates with distortion into sensor coordinates without distortion (sensor x coordinates without distortion, sensor y coordinates without distortion).
  • Expressions (7) to (9) are expressions indicating the relationship between the sensor coordinates with distortion and the sensor coordinates without distortion.
  • kappa1 is a lens distortion correction coefficient, which is a known value.
  • the lens distortion correction coefficient uses a value stored in the memory 102 as an internal camera parameter.
  • step 303 the camera calibration parameter calculation unit 105 converts the sensor coordinates without distortion into world coordinates.
  • Expressions (10) to (14) are expressions showing the relationship between the sensor coordinates without distortion and the world coordinates.
  • Equation (10) can be converted into equation for camera x-coordinate X C.
  • Expression (12) can be converted into an expression for obtaining the camera y coordinate Y C.
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 A three-dimensional equation in Expression (14) is derived from Expression (1), Expression (11), and Expression (13), and the world x coordinate Xw and the world z coordinate Zw can be calculated.
  • the image coordinates of each feature point and tracking point are converted into points of world coordinates as shown in FIG.
  • the point dropped from the vertex of the optical axis of the camera perpendicular to the road surface is used as the origin, and the image coordinate values shown in FIG. 2 are used as an example.
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 calculates the movement amount on the world coordinate in the Z-axis direction and the X-axis direction from the feature point and the tracking point converted into the world coordinate by Expression (15).
  • the camera calibration parameter calculation unit 105 calculates the difference between the movement amount of each feature point and tracking point in the world coordinates and the movement amount of the actual moving object stored in the memory 102 by the equation (16). Calculated as the amount of deviation.
  • the actual amount of movement of the moving body is calculated based on information about the amount of movement acquired from the vehicle 106 (vehicle speed pulse, steering angle information, vehicle speed, etc.) and stored in the memory 102. If there is no deviation in the attachment of the camera, the deviation between the movement amount calculated using the camera parameters and the actual movement amount of the vehicle is “0”.
  • the displacement (evaluation value) of the moving amount is
  • 30.
  • the camera calibration parameter is calculated by calculating the movement amount in the real world using the feature point and the tracking point on the image taken while the vehicle is moving. Therefore, the camera calibration can be automatically performed when the vehicle moves on the production line without stopping the vehicle on the production line.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a functional configuration of the camera calibration apparatus according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the camera calibration apparatus shown in FIG. 9 employs a configuration in which a moving body movement amount calculation unit 806 is added in the CPU 107, as compared with the camera calibration apparatus shown in FIG.
  • the moving body moving amount calculation unit 806 calculates the moving amount of the moving body (vehicle).
  • vehicle vehicle
  • details of the processing of the moving body movement amount calculation unit 806 will be described with reference to FIG.
  • the moving body movement amount calculation unit 806 calculates the relative translation of the camera 101 from the basic matrix F and the focal length f according to Expression (18).
  • a matrix T (unit matrix) and a rotation matrix R are calculated.
  • Matrix-T ⁇ E is subjected to singular value decomposition as represented by (Equation 19).
  • step 903 the moving body movement calculation unit 806 calculates the movement in the real world from the relative parallel progression T and the rotation matrix R of the camera.
  • step 903 will be described in detail with reference to FIG.
  • a point (feature point) in the camera camera coordinates before movement is represented by P0
  • a point (tracking point) in the vehicle camera coordinates after movement is represented by P'0.
  • the relationship between P0 and P′0 is expressed by Expression (21).
  • Equation (22) The normal vector of the plane represented by Equation (22) is (a, b, c), and the equation of a straight line orthogonal to this plane is represented by Equation (23).
  • the moving body movement amount calculation unit 806 calculates a perpendicular line from the origin of the camera coordinates to the plane, and obtains the coordinates of the intersection C0 according to Expression (24).
  • the moving body moving amount calculating unit 806 extends a straight line connecting the camera coordinate origin and C1, and calculates a point C1 equal to the camera height using the formula (Equation 25) of the distance between the point and the plane. That is, the distance D between the plane p0 represented by the equation (22) and the point C0 (x0, y0, z0) is
  • the camera can be automatically calibrated when the vehicle moves on the production line without stopping the vehicle on the production line. .
  • the invention according to the present disclosure is used in an in-vehicle camera calibration system that calibrates a camera using an image taken by a camera.

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Abstract

生産ライン上で車両を停車することなく、生産ラインを車両が移動する際に自動的にカメラ校正を行う車載カメラ用校正システムを提供する。車載カメラ用校正システムは、車両に取り付けられ時系列に路面の画像を撮影するカメラと、カメラで撮影された画像を時系列に保存するメモリと、メモリに保存された撮影画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部と、特徴点の所定時間経過後の移動先である追跡点を抽出する追跡点抽出部と、特徴点と追跡点からカメラの校正パラメータを算出するカメラ校正パラメータ算出部と、を具備する。

Description

車載カメラ用校正システム
　本開示は、カメラにより撮影された画像を用いてカメラ画像の校正を行う車載カメラ用校正システムに関する。
　従来から、車載カメラで撮影された車両後方の画像を車載モニタに表示することで、運転者から死角になる車両後方直近の状況を車載モニタに表示された画像として視認し、車両後退時の視認性を向上させることが行われている。
　このような車載カメラの画像を車載モニタに表示するに際しては、車載カメラの車両への取り付け状態を是正するために、車両の後方に校正用のターゲットを設置する。そして、車載モニタに映った校正用ターゲットの像を見ながら、その校正用ターゲットの像が適正に映るように車載カメラの取り付け状態を調整することが行われる。
　また、車載カメラで得られた画像に対して、校正用ターゲットの像に基づいた所定の演算処理を施すことで車載モニタに映る画像を適正に校正することが行われている。
　また、車両の全周囲を複数の車載カメラで撮影し、各車載カメラで得られた複数の画像をそれぞれ車両の真上から見下ろしたような画像（俯瞰画像）に変換する。それとともに、各画像間での位置を調整したマッピングを行うことで、単一の視点変換合成画像を得ることも行われている。このような場合には、隣接する２つの画像間で精度よく位置合わせを行う必要があるため、高精度の校正が求められる。
　しかし、従来の校正方法は、校正用ターゲットと車両との相対的な位置関係を厳密に定める必要があった。そのため、車両を設置した後にその車両に対して精度よく校正用ターゲットを設置するか、または校正用ターゲットを設置した後にその校正用ターゲットに対して精度よく車両を設置する必要があった。
　このため、車両生産ラインでは費用をかけて設備を改造し、車両と校正用ターゲットとの位置合わせ精度を向上させる工夫がされている。さらに、生産現場から一旦出荷された後に販売・サービス会社の整備部門で校正をやり直す場合（修理等の場合や車載カメラ等を後付けする場合等）は、校正用ターゲットをその都度、精度良く設置する必要がある。そのため作業の手間が一層かかるものとなっている。
　このような状況から、車両と校正用ターゲットの相対的な設置精度をさほど要求されない校正方法が望まれており、従来においても幾つかの技術が提案されている。
　例えば、特許文献１には、白線格子を校正用ターゲットとし、白線格子の直線度、平行度、直交度、間隔といった、車両の停車状態とは無関係な特徴を利用して、複数台のカメラの内部／歪みパラメータ、および外部パラメータを校正する手法が提案されている。
　また、特許文献２には、校正用ターゲットと、校正精度評価用ターゲットが一体化したものを使用して校正する手法が提案されている。
特開２０１２－０１５５７６号公報 特開２００９－１１８４１４号公報
　しかしながら、特許文献１、２は、校正ターゲット内に車両を停車することが必要となっており、工場の生産ラインにおいて、各車両に対して、作業員が車両を校正ターゲット内に停車する作業（コスト）が発生してしまう。
　本開示はかかる点に鑑みてなされたものであり、生産ライン上で車両を停車することなく、車載カメラの校正を行うことができる車載カメラ用校正システムを提供することを目的とする。
　本開示の車載カメラ用校正システムは、カメラと、メモリと、特徴点抽出部と、追跡点抽出部と、カメラ校正パラメータ算出部と、を具備する。カメラは、車両に取り付けられ時系列に路面の画像を撮影する。メモリは、カメラで撮影された画像を時系列に保存する。特徴点抽出部は、メモリに保存された撮影画像から特徴点を抽出する。追跡点抽出部は、特徴点の所定時間経過後の移動先である追跡点を抽出する。カメラ校正パラメータ算出部は、特徴点と追跡点からカメラの校正パラメータを算出する。
　本開示によれば、生産ライン上で車両を停車することなく、生産ラインを車両が移動する際に自動的にカメラ校正を行うことができる。従って、車両の位置決めが不要な車載カメラの校正を行うことができる。
本開示の実施の形態１に係るカメラ校正装置の機能構成を示すブロック図 メモリに保存されたＮ番目の画像の特徴点のイメージ座標を示す図 メモリに保存されたＮ＋１番目の画像の追跡点のイメージ座標を示す図 カメラ校正パラメータを算出するフローチャート メモリに保存された特徴点のイメージ座標と追跡点のイメージ座標を世界座標に変換するフローチャート 世界座標における座標軸および各座標軸まわりの回転を説明する図 世界座標における座標軸および各座標軸まわりの回転を説明する図 特徴点、追跡点のイメージ座標を世界座標に変換する処理を説明する図 移動体の移動量のズレを算出する処理を説明する図 本発明の実施の形態２に係るカメラ校正装置の機能構成を示すブロック図 移動体の移動量を算出する移動体移動量算出部の処理を説明するフローチャート カメラの相対的な並進行列Ｔと回転行列Ｒから実世界上の移動量を算出する処理を説明する図
　（実施の形態１）
　以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本開示の実施の形態１に係るカメラ校正装置の機能構成を示すブロック図である。以下、図１を用いて、本実施の形態に係るカメラ校正装置の構成および動作を説明する。
　本実施の形態のカメラ校正装置は、車両などの移動体に設置される。このカメラ校正装置は、カメラ１０１の校正を行うものであって、メモリ１０２、特徴点抽出部１０３、追跡点抽出部１０４およびカメラ校正パラメータ算出部１０５を備えている。なお、図１には、車両１０６も示す。
　特徴点抽出部１０３、追跡点抽出部１０４およびカメラ校正パラメータ算出部１０５の各部は、カメラ校正装置内のＣＰＵ（中央処理装置、Central Processing Unit）１０７がＲＯＭ（Read only Memory、図示せず）に格納されたプログラムを実行することで実現される。なお、ＣＰＵ、ＲＯＭを用いる代わりにハードウェアで構成された専用回路で各部を実現してもよい。
　カメラ１０１は、車両に設置され、車両の移動中に路面を撮像した画像を時系列的にメモリ１０２に保存する。
　特徴点抽出部１０３は、図２に示すようなメモリ１０２に保存されたＮ番目の画像から特徴点を抽出し、その特徴点のイメージ座標をメモリ１０２に保存する。なお、イメージ座標とは、メモリ上に置かれた画像の左上を原点とする２次元の座標系である。また、特徴点とは、その点を含む所定の範囲における輝度の情報量が特徴的な大きさを持つような点である。例えば、ハリスコーナ点等が上記特徴点として探索される。
　追跡点抽出部１０４は、図３に示すようなメモリ１０２に保存されたＮ＋１番目の画像から特徴点と同じ特徴を有する点を追跡点として抽出し、その追跡点のイメージ座標をメモリ１０２に保存する。追跡点の抽出は、カナデ・ルーカス・トマシ法（the Kanade-Lucas-Tomasi (KLT)）などの処理方法を用いて行われる。
　カメラ校正パラメータ算出部１０５は、カメラ校正パラメータを算出する。以下、図４を用いてカメラ校正パラメータ算出部１０５が行う処理を詳細に説明する。
　まず、初期カメラパラメータ設定処理において（ステップ２０１）、カメラ校正パラメータ算出部１０５は、カメラ取り付け設計値のカメラ角度（パン、チルト、ロール）、カメラ位置を初期カメラパラメータと設定する。
　次に、特徴点、追跡点座標変換処理において（ステップ２０２）、カメラ校正パラメータ算出部１０５は、メモリ１０２に保存された特徴点のイメージ座標と追跡点のイメージ座標を世界座標に変換する。なお、ステップ２０２の処理の詳細については後述する。
　次に、移動量ズレ算出処理において（ステップ２０３）、カメラ校正パラメータ算出部１０５は、各特徴点、追跡点の世界座標上の移動量とメモリ１０２に保存された実際の移動体の移動量との差を、移動量のズレとして算出する。なお、ステップ２０３の処理の詳細については後述する。
　カメラ校正パラメータ算出部１０５は、一定の範囲でカメラパラメータを変更し、ステップ２０２－２０３の処理を繰り返す（ステップ２０４：ＮＯ、２０５）。
　そして、一定の範囲でステップ２０２－２０３の処理が完了した後（ステップ２０４：ＹＥＳ）、カメラ校正パラメータ出力処理において（ステップ２０６）、カメラ校正パラメータ算出部１０５は、移動量のズレを評価値とする。そして、この評価値が最少となるカメラパラメータ（カメラ角度、位置）を、カメラの画像と実際の道路との対応関係を示すカメラ校正パラメータとし、カメラ校正パラメータをカメラ画像校正装置（図示せず）に出力する。
　なお、カメラ画像校正装置は、カメラ校正パラメータを用いて、車載モニタ（図示せず）に映る画像を適正に校正する。
　次に、図５～図７を用いて、特徴点、追跡点座標変換処理（ステップ２０２）、すなわち、メモリ１０２に保存された特徴点のイメージ座標と追跡点のイメージ座標を、世界座標に変換する処理の詳細について説明する。
　なお、世界座標とは実世界上の３次元座標系のことであり、式（１）～式（４）は世界座標（XW,YW,ZW）とカメラ座標（XC,YC,ZC）の関係を示す式である。世界座標とカメラ座標の関係は、回転行列Ｒと並進行列Ｔというパラメータにより決定される。世界座標において、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸は図６Ａのように設けられる。図６Ａにおいて、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸についてそれぞれ原点から正向きにみたときに、各軸のまわりを反時計回りに回る向きを回転の正の方向とする。なお、ＲｘはＸ軸に対する回転角度を表し、ＲｙはＹ軸に対する回転角度を表す。また、ＲｚはＺ軸に対する回転角度を表す。例えば、Ｚ軸まわりの回転においては、図６Ｂに示すように、原点から正の方向に向かう方向に対して反時計まわりにまわる方向をＲｚの正の方向とする。Ｒｘ、Ｒｙについても同様とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ステップ３０１において、カメラ校正パラメータ算出部１０５は、入力されたイメージ座標(イメージx座標,イメージy座標)を歪ありセンサー座標(歪ありセンサーx座標,歪ありセンサーy座標)に変換する。式（５）、式（６）は、イメージ座標と歪ありセンサー座標の関係を示す式である。なお、ｘ，ｙ方向の画素ピッチと画像中心は、カメラ内部パラメータとしてメモリ１０２に保存されている値を用いる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ステップ３０２において、カメラ校正パラメータ算出部１０５は、歪ありセンサー座標を歪なしセンサー座標(歪なしセンサーx座標,歪なしセンサーy座標)に変換する。式（７）～式（９）は、歪ありセンサー座標と歪なしセンサー座標の関係を示す式である。なお、kappa1はレンズ歪補正係数であり、既知の値である。レンズ歪補正係数は、カメラ内部パラメータとしてメモリ１０２に保存されている値を用いる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　ステップ３０３において、カメラ校正パラメータ算出部１０５は、歪なしセンサー座標を世界座標に変換する。式（１０）～式（１４）は、歪なしセンサー座標と世界座標の関係を示す式である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　式（１０）は、カメラx座標XCを求める式に変換できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　式（１２）は、カメラy座標YCを求める式に変換できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　式（１）の回転行列Ｒと並進行列Ｔが既に決定している、および、特徴点、追跡点が路面である（世界ｙ座標Ｙｗ＝０）という条件によって、カメラ校正パラメータ算出部１０５は、式（１）、式（１１）および式（１３）から式（１４）にある３次元方程式が導き出され、世界ｘ座標Ｘｗ、世界ｚ座標Ｚｗを算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　このように、図５のフローが実行されることにより、各特徴点、追跡点のイメージ座標は、図７に示すように世界座標の点に変換される。なお、図７では、カメラの光軸の頂点から路面に垂直に落とした点を原点としており、図２に示すイメージ座標の値を例として用いている。
　次に、図８を用いて、移動量ズレ算出処理（ステップ２０３）の詳細について説明する。
　カメラ校正パラメータ算出部１０５は、式（１５）により、世界座標に変換された特徴点と追跡点からＺ軸方向とＸ軸方向の世界座標上の移動量を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　次に、カメラ校正パラメータ算出部１０５は、式（１６）により、各特徴点、追跡点の世界座標上の移動量とメモリ１０２に保存された実際の移動体の移動量との差を、移動量のズレとして算出する。この場合、実際の移動体（車両）の移動量は、車両１０６から取得された移動量に関する情報（車速パルスや舵角情報、車速など）に基づいて計算され、メモリ１０２に保存される。カメラの取り付けにズレがなければ、カメラパラメータを用いて算出した移動量と実際の車両の移動量とのズレは「０」となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　図８の例では、式（１５）、式（１６）を使用することにより、特徴点１のイメージ座標（x,y）=（250,350）が特徴点１の世界座標（X,Y,Z）=（500,0,650）に変換され、追跡点１のイメージ座標（x,y）=（270,300）が追跡点１の世界座標（X,Y,Z）=（600,0,900）に変換されている。
　また、図８の例においては、式（１５）よりX方向の世界座標上の移動量は、追跡点１のX座標から特徴点１のX座標を減ずればよく、６００－５００＝１００となる。同様に、Z方向の世界座標上の移動量は、追跡点１のZ座標から特徴点１のZ座標を減ずることにより得られ、９００－６５０＝２５０となる。
　また、移動体の移動量が奥行き方向２３０、横方向９０としたとき、式（１６）より、移動量のズレ（評価値）は、｜（２３０－２５０）｜＋｜（９０－１００）｜＝３０となる。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、車両の移動中に撮影された画像上の特徴点と追跡点を用いて実世界上の移動量を算出することにより、カメラ校正パラメータを算出することができるので、生産ライン上で車両を停車することなく、生産ラインを車両が移動する際に自動的にカメラ校正を行うことができる。
　（実施の形態２）
　本開示は、上述した実施の形態１に限定されず、一部を変更した実施の形態も考えられる。以下、本開示の実施の形態２について、図面を参照して詳細に説明する。
　図９は、本開示の実施の形態２に係るカメラ校正装置の機能構成を示すブロック図である。なお、図９に示すカメラ校正装置において、図１に示したカメラ校正装置と共通する構成部分には図１と同一符号を付してその説明を省略する。図９に示すカメラ校正装置は、図１に示したカメラ校正装置と比較して、ＣＰＵ１０７内に移動体移動量算出部８０６を追加した構成を採る。
　移動体移動量算出部８０６は、移動体（車両）の移動量を算出する。以下、図１０を用いて、移動体移動量算出部８０６の処理の詳細を説明する。
　まず、基礎行列の算出処理において（ステップ９０１）、移動体移動量算出部８０６は、対応する特徴点と追跡点のイメージ座標の組（xα,yα), (x’α,y’α),α=1,…,N（≧8）を入力とし、式（１７）によりＦ行列を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　なお、行列F=(Fij)（i=1~3,j=1~3）は基礎行列であり、ｆは焦点距離である。
　次に、カメラの並進行列Ｔ、回転行列算出処理において（ステップ９０２）、移動体移動量算出部８０６は、基礎行列Ｆと焦点距離ｆから、式（１８）により、カメラ１０１の相対的な並進行列Ｔ（単位行列）と回転行列Ｒを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　ここで、焦点距離は、内部パラメータとして保持しているため、ｆ０＝ｆ＝ｆ’である。また、対称行列ＥＥＴの最小固有値に対する単位固有ベクトルを並進行列Ｔとする。
　行列―Ｔ×Ｅは、（式１９）で表すように特異値分解される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　また、回転行列Ｒは、（式２０）で表すように計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　次に、実世界上の移動量算出処理において（ステップ９０３）、移動体移動量算出部８０６は、カメラの相対的な並進行列Ｔと回転行列Ｒから実世界上の移動量を算出する。以下、図１１を用いて、ステップ９０３について詳細に説明する。なお、図１１において、移動前における車両のカメラ座標での点（特徴点）はP0、移動後における車両のカメラ座標での点（追跡点）はP’0で表される。このとき、P0とP’0との関係は、式（２１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
　まず、移動体移動量算出部８０６は、特徴点のカメラ座標をPi(i=1,2,…,n)から、式（１０）、式（１１）により、平面の方程式を算出する。なお、特徴点は路面上の点なので、特徴点のカメラ座標Piは、一つの平面上にある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　式（２２）で表される平面の法線ベクトルは（a,b,c）である、この平面と直交する直線の方程式は、式（２３）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　次に、移動体移動量算出部８０６は、カメラ座標の原点から平面への垂線を計算し、式（２４）により、交点C0の座標を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
　ただし、Ｔは単位行列なのでカメラ座標原点と交点C0間の距離は、カメラ高さに等しくない。そこで、移動体移動量算出部８０６は、カメラ座標原点とC1を結ぶ直線を延長し、カメラ高さに等しい点C1を、点と平面の距離の公式（式２５）を用いて算出する。すなわち、式（２２）で表される平面ｐ０と、点C0（x0,y0,z0）との距離Dは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
である。
　図１１のC0P0とC1Q0は平行なのでQ0を求めることができる。同様に、Q'0も求めることができる。移動体移動量算出部８０６は、車両の移動前の点Q0と移動後の点Q'0を求め、すべての特徴点のカメラ座標をPi(i=1,2,…n)での移動ベクトルの平均を求めて実世界上の移動量とし、メモリ１０２に保存する。
　以上のように、本実施の形態によっても、実施の形態１と同様に、生産ライン上で車両を停車することなく、生産ラインを車両が移動する際に自動的にカメラ校正を行うことができる。
　本開示にかかる発明は、カメラにより撮影された画像を用いてカメラの校正を行う車載カメラ用校正システムに用いられる。
　１０１　カメラ
　１０２　メモリ
　１０３　特徴点抽出部
　１０４　追跡点抽出部
　１０５　カメラ校正パラメータ算出部
　１０６　車両
　１０７　ＣＰＵ
　８０６　移動体移動量算出部

Claims (9)

  1. 　車両に取り付けられ時系列に路面の画像を撮影するカメラと、
    　前記カメラで撮影された画像を時系列に保存するメモリと、
    　前記メモリに保存された撮影画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
    　前記特徴点の所定時間経過後の移動先である追跡点を抽出する追跡点抽出部と、
    　前記特徴点と前記追跡点から前記カメラの校正パラメータを算出するカメラ校正パラメータ算出部と、
    　を具備する車載カメラ用校正システム。
  2. 　前記特徴点抽出部は、ＣＰＵがプログラムを実行することにより抽出処理を行う、
    　請求項１に記載の車載カメラ用校正システム。
  3. 　前記追跡点抽出部は、ＣＰＵがプログラムを実行することにより抽出処理を行う、
    　請求項１に記載の車載カメラ用校正システム。
  4. 　前記カメラ校正パラメータ算出部は、ＣＰＵがプログラムを実行することにより算出処理を行う、
    　請求項１に記載の車載カメラ用校正システム。
  5. 　前記カメラ校正パラメータ算出部は、前記特徴点のイメージ座標と前記追跡点のイメージ座標を世界座標に変換することにより前記カメラの校正パラメータを算出する、
    　請求項１に記載の車載カメラ用校正システム。
  6. 　前記車両に関する車速情報と舵角情報を取得し、前記車両の移動量を算出して前記メモリに保存する、
    　請求項５に記載の車載カメラ用校正システム。
  7. 　前記特徴点抽出部が抽出する特徴点と前記追跡点抽出部が抽出する追跡点から基礎行列を算出し、算出した前記基礎行列から前記車両の移動量を算出する移動体移動量算出部を更に具備する、
    　請求項５に記載の車載カメラ用校正システム。
  8. 　前記カメラ校正パラメータ算出部は、前記車両の移動量と前記世界座標から前記カメラの校正パラメータを算出する、
    　請求項６に記載の車載カメラ用校正システム。
  9. 　前記カメラ校正パラメータ算出部は、前記車両の移動量と前記世界座標から前記カメラの校正パラメータを算出する、
    　請求項７に記載の車載カメラ用校正システム。
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