车辆的相机标定系统、车辆及相机标定方法与流程

[0001]
本公开的实施例涉及车辆工程技术领域，尤其涉及一种车辆的相机标定系统、车辆及相机标定方法。


背景技术：

[0002]
随着车辆工程技术领域的迅速发展，车辆的使用越来越普遍，车辆已经成为了人们日常生活中的重要交通工具。
[0003]
目前，许多车辆上均设置有相机，精确标定的相机参数对提高系统精度和准确度有着重要作用。一般而言，现有技术中采用静态标定方式来对相机进行标定，采用这种标定方式时，车辆必须停到指定场所的特定环境下才能进行标定，因此，现有的标定方式存在较强的局限性。


技术实现要素：

[0004]
本公开的实施例提供一种车辆的相机标定系统、车辆及相机标定方法，以解决现有现有技术中，车辆相机的标定方式局限性强的问题。
[0005]
第一方面，本公开的实施例提供一种车辆的相机标定系统，包括：采集装置、联邦滤波器装置和标定装置，所述联邦滤波器装置包括：主滤波器和至少两个局部滤波器，所述采集装置与各所述局部滤波器的一端连接，各所述局部滤波器的另一端与所述主滤波器的一端连接，所述主滤波器的另一端与所述标定装置连接；其中，
[0006]
所述采集装置用于采集车辆运行工况数据，并分别向每个所述局部滤波器输入对应的车辆运行工况数据；
[0007]
各所述局部滤波器用于将自身的输出结果输入至所述主滤波器；
[0008]
所述主滤波器用于将自身的输出结果输入至所述标定装置；
[0009]
所述标定装置用于根据所述主滤波器的输出结果，对所述车辆的相机进行标定。
[0010]
在一些实施例中，所述联邦滤波器装置包括：第一局部滤波器、第二局部滤波器和第三局部滤波器；其中，
[0011]
所述第一局部滤波器对应的第一车辆运行工况数据包括：所述车辆的行驶状态信息；
[0012]
所述第二局部滤波器对应的第二车辆运行工况数据包括：所述车辆的行驶状态信息和所述车辆的位置信息；
[0013]
所述第三局部滤波器对应的第三车辆运行工况数据包括：所述车辆的位置信息和所述车辆所处环境的环境信息。
[0014]
在一些实施例中，所述采集装置包括：惯性测量单元，所述惯性测量单元用于采集所述车辆的行驶状态信息，所述车辆的行驶状态信息包括姿态信息和速度信息。
[0015]
在一些实施例中，所述标定装置包括：转换单元和标定单元，所述转换单元分别与所述主滤波器和所述标定单元电连接；其中，
[0016]
所述转换单元，用于利用预设的姿态变换矩阵，将所述主滤波器的输出结果转换为车身坐标系下所述相机的外参矩阵；
[0017]
所述标定单元，用于将所述车身坐标系下所述相机的外参矩阵与所述相机的初始标定外参矩阵进行求差处理，以得到增量外参矩阵；将所述增量外参矩阵作为所述相机的动态标定矩阵。
[0018]
在一些实施例中，所述联邦滤波器装置为联邦卡尔曼滤波器装置。
[0019]
第二方面，本公开的实施例提供一种车辆，包括上述车辆的相机标定系统。
[0020]
第三方面，本公开的实施例提供一种相机标定方法，应用于车辆的相机标定系统，所述相机标定系统包括：采集装置、联邦滤波器装置和标定装置，所述联邦滤波器装置包括：主滤波器和至少两个局部滤波器；
[0021]
所述方法包括：
[0022]
所述采集装置采集车辆运行工况数据，并分别向每个所述局部滤波器输入对应的车辆运行工况数据；
[0023]
各所述局部滤波器将自身的输出结果输入至所述主滤波器；
[0024]
所述主滤波器将自身的输出结果输入至所述标定装置；
[0025]
所述标定装置根据所述主滤波器的输出结果，对所述车辆的相机进行标定。
[0026]
在一些实施例中，所述联邦滤波器装置包括：第一局部滤波器、第二局部滤波器和第三局部滤波器；其中，
[0027]
所述第一局部滤波器对应的第一车辆运行工况数据包括：所述车辆的行驶状态信息；
[0028]
所述第二局部滤波器对应的第二车辆运行工况数据包括：所述车辆的行驶状态信息和所述车辆的位置信息；
[0029]
所述第三局部滤波器对应的第三车辆运行工况数据包括：所述车辆的位置信息和所述车辆所处环境的环境信息。
[0030]
在一些实施例中，所述采集装置包括：惯性测量单元，所述惯性测量单元用于采集所述车辆的行驶状态信息，所述车辆的行驶状态信息包括姿态信息和速度信息。
[0031]
在一些实施例中，
[0032]
所述第一局部滤波器的第一输出结果通过对所述第一车辆运行工况数据中的行驶状态信息进行平滑滤波处理得到；
[0033]
所述第二局部滤波器的第二输出结果通过对所述第二车辆运行工况数据中的行驶状态信息和位置信息进行信息融合处理得到；
[0034]
所述第三局部滤波器的第三输出结果通过对所述第三车辆运行工况数据中的位置信息和环境信息进行信息融合处理得到。
[0035]
在一些实施例中，在根据各所述局部滤波器的输出结果进行冗余校验，且冗余校验通过的情况下，所述标定装置根据所述主滤波器的输出结果，对所述相机进行标定。
[0036]
在一些实施例中，所述第一局部滤波器的第一输出结果中包括：行驶状态信息，所述第二局部滤波器的第二输出结果中包括：行驶状态信息和位置信息，所述第三局部滤波器的第三输出结果中包括：位置信息和环境信息；
[0037]
在所述第一输出结果中的行驶状态信息和所述第二输出结果中的行驶状态信息
匹配，且所述第二输出结果中的位置信息和所述第三输出结果中的位置信息匹配的情况下，冗余校验通过；否则，冗余校验不通过。
[0038]
在一些实施例中，所述标定装置根据所述主滤波器的输出结果，对所述车辆的相机进行标定，包括：
[0039]
所述标定装置利用预设的姿态变换矩阵，将所述主滤波器的输出结果转换为车身坐标系下所述相机的外参矩阵；将所述车身坐标系下所述相机的外参矩阵与所述相机的初始标定外参矩阵进行求差处理，以得到增量外参矩阵；将所述增量外参矩阵作为所述相机的动态标定矩阵。
[0040]
在一些实施例中，所述联邦滤波器装置为联邦卡尔曼滤波器装置。
[0041]
第四方面，本公开的实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述相机标定方法的步骤。
[0042]
本公开的实施例中，车辆的相机标定系统可以包括采集装置、联邦滤波器装置和标定装置；其中，在进行数据采集之后，采集装置可以给联邦滤波器装置中的每个局部滤波器提供相应的车辆运行工况数据；各局部滤波器可以将依据接收到的车辆运行工况数据得到的输出结果输入至联邦滤波器装置中的主滤波器；主滤波器可以将依据各局部滤波器的输出结果得到的输出结果输入至标定装置，以便标定装置进行车辆相机的标定。可见，本公开的实施例中，对车辆相机的标定并不依赖于特定环境，而是依赖于采集到的车辆运行工况数据，以及联邦滤波器装置，因此，本公开的实施例能够摆脱现有的车辆相机标定方式的局限性，并且，本公开的实施例还具有一定的故障诊断和恢复能力，以及一定的容错能力。
附图说明
[0043]
图1是本公开的实施例提供的相机标定方法的流程图；
[0044]
图2是本公开的实施例提供的车辆的相机标定系统的结构示意图；
[0045]
图3是本公开的实施例提供的车辆的相机标定系统的又一结构示意图。
具体实施方式
[0046]
下面将结合本公开的实施例中的附图，对本公开的实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0047]
下面首先对本公开的实施例提供的相机标定方法进行说明。
[0048]
需要说明的是，本公开的实施例提供的相机标定方法应用于车辆的相机标标定系统，相机标定系统包括：采集装置、联邦滤波器装置和标定装置，联邦滤波器装置包括：主滤波器和至少两个局部滤波器。
[0049]
这里，车辆可以为纯电动汽车、混合电动汽车等；联邦滤波器装置可以为联邦卡尔曼滤波器装置，也就是说，联邦滤波器装置中的滤波器均采用卡尔曼滤波的形式；联邦滤波器装置中的局部滤波器的数量可以为三个、四个或者五个。当然，车辆的类型，联邦滤波器装置的类型，以及联邦滤波器装置中的局部滤波器的数量并不局限于此，具体可以根据实
际情况来确定，本公开的实施例对此不做任何限定。
[0050]
参见图1，图中示出了本公开的实施例提供的相机标定方法的流程图。如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0051]
步骤101，采集装置采集车辆运行工况数据，并分别向每个局部滤波器输入对应的车辆运行工况数据。
[0052]
这里，采集装置可以包括多个工况数据采集工具，不同工况数据采集工具用于采集不同类型的数据；其中，工况数据采集工具的数量可以为三个、四个、五个或者五个以上，在此不再一一列举。
[0053]
需要说明的是，可以预先设置局部滤波器与工况数据类型之间的对应关系。在步骤101中，可以同时调用多个工况数据采集工具，进行车辆运行工况数据的采集，采集得到的所有数据共同组成工况数据集合。接下来，根据上述对应关系，可以针对每个局部滤波器，确定其对应的工况数据类型，从工况数据集合中提取具有所确定的工况数据类型的车辆运行工况数据，并向其输入所提取的车辆运行工况数据。
[0054]
步骤102，各局部滤波器将自身的输出结果输入至主滤波器。
[0055]
对于任一局部滤波器而言，在接收到来自采集装置的车辆运行工况数据之后，其可以对所接收的车辆运行工况数据进行处理，并将处理结果作为输出结果提供给主滤波器。
[0056]
步骤103，主滤波器将自身的输出结果输入至标定装置。
[0057]
对于主滤波器而言，在接收到来自各局部滤波器的输出结果之后，其可以对各局部滤波器的输出结果进行信息融合处理，并将所得到的处理结果作为输出结果提供给标定装置。
[0058]
步骤104，标定装置根据主滤波器的输出结果，对车辆的相机进行标定。
[0059]
在一些实施例中，步骤104，包括：
[0060]
标定装置利用预设的姿态变换矩阵，将主滤波器的输出结果转换为车身坐标系下相机的外参矩阵；将车身坐标系下相机的外参矩阵与相机的初始标定外参矩阵进行求差处理，以得到增量外参矩阵；将增量外参矩阵作为相机的动态标定矩阵。
[0061]
需要说明的是，标定装置可以存储相机的初始标定外参矩阵，以及预设的姿态变换矩阵，预设的姿态变换矩阵可以是根据车身的长宽高等参数信息确定的。
[0062]
这里，主滤波器的输出结果可以呈矩阵形式，具体地，主滤波器的输出结果可以为世界坐标系下相机的外参矩阵。在得到主滤波器的输出结果之后，标定装置可以获取所存储的姿态变换矩阵，并将主滤波器的输出结果与姿态变化矩阵相乘，以得到另一矩阵，该另一矩阵可作为车身坐标系下相机的外参矩阵。之后，只需计算车身坐标系下相机的外参矩阵与相机的初始标定外参矩阵的矩阵差，即可便捷地得到相机的动态标定矩阵。可见，这种实施方式中，实现相机的动态标定的操作实施起来非常便捷。
[0063]
本公开的实施例中，车辆的相机标定系统可以包括采集装置、联邦滤波器装置和标定装置；其中，在进行数据采集之后，采集装置可以给联邦滤波器装置中的每个局部滤波器提供相应的车辆运行工况数据；各局部滤波器可以将依据接收到的车辆运行工况数据得到的输出结果输入至联邦滤波器装置中的主滤波器；主滤波器可以将依据各局部滤波器的输出结果得到的输出结果输入至标定装置，以便标定装置进行车辆相机的标定。可见，本公
开的实施例中，对车辆相机的标定并不依赖于特定环境，而是依赖于采集到的车辆运行工况数据，以及联邦滤波器装置，因此，本公开的实施例能够摆脱现有的车辆相机标定方式的局限性，并且，本公开的实施例还具有一定的故障诊断和恢复能力，以及一定的容错能力。
[0064]
需要说明的是，联邦滤波器装置中的局部滤波器的数量可以为三个，这种情况下，联邦滤波器装置可以包括：第一局部滤波器、第二局部滤波器和第三局部滤波器；其中，
[0065]
第一局部滤波器对应的第一车辆运行工况数据包括：车辆的行驶状态信息；
[0066]
第二局部滤波器对应的第二车辆运行工况数据包括：车辆的行驶状态信息和车辆的位置信息；
[0067]
第三局部滤波器对应的第三车辆运行工况数据包括：车辆的位置信息和车辆所处环境的环境信息。
[0068]
这里，采集装置中可以包括三个工况数据采集工具，分别为：用于采集车辆的行驶状态信息的第一工况数据采集工具，用于采集车辆的位置信息的第二工况数据采集工具；用于采集车辆所处环境的环境信息的第三工况数据采集工具。具体地，行驶状态信息可以包括姿态信息、速度信息等；位置信息可以包括实时位置的坐标；环境信息可以包括道路倾角、车偏离道路信息(其可以用于车辆与车道线之间的位置偏移量)等。
[0069]
在一些实施例中，采集装置可以包括：惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)，惯性测量单元用于采集车辆的行驶状态信息，车辆的行驶状态信息包括姿态信息和速度信息。这种情况中，可以认为第一工况数据采集工具为惯性测量单元。
[0070]
可以理解的是，惯性测量单元能够用于测量物体的三轴姿态角(或者角速度)以及加速度。具体地，惯性测量单元包括三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态。这样，利用惯性测量单元，能够便捷可靠地得到车辆的行驶状态信息。
[0071]
在一些实施例中，采集装置可以包括全球定位系统(global positioning system，gps)，全球定位系统用于采集车辆的位置信息。这种情况中，可以认为第二工况数据采集工具为全球定位系统。
[0072]
可以理解的是，全球定位系统可以为地球表面的绝大部分地区提供准确的定位、测速，以及高精度的标准时间。这样，利用全球定位系统，能够便捷可靠地得到车辆的位置信息。
[0073]
在一些实施例中，采集装置可以安装有地图应用，例如安装有高精度地图应用。这种情况中，可以认为第三工况数据采集工具为地图应用。
[0074]
可以理解的是，地图应用能够提供丰富的信息，例如，地图应用可以提示车辆当前是否处于上坡道路或下坡道路，并在处于的情况下，提示当前道路的倾斜角度；地图应用还可以提示当前道路的车道线的位置，以及车辆当前位置与车道线之间的位置偏移量。这样，利用地图应用，能够便捷可靠地得到车辆所处环境的环境信息。
[0075]
在第一局部滤波器至第三局部滤波器分别获取到相应的车辆运行工况数据之后，第一局部滤波器至第三局部滤波器可以分别得到相应的输出结果。
[0076]
具体地，第一局部滤波器的第一输出结果可以通过对第一车辆运行工况数据中的行驶状态信息进行平滑滤波处理得到；
[0077]
第二局部滤波器的第二输出结果可以通过对第二车辆运行工况数据中的行驶状态信息和位置信息进行信息融合处理得到；
[0078]
第三局部滤波器的第三输出结果可以通过对第三车辆运行工况数据中的位置信息和环境信息进行信息融合处理得到。
[0079]
这里，通过对第一车辆运行工况数据中的行驶状态信息进行平滑滤波处理，第一输出结果中可以存在非常准确的行驶状态信息；通过对第二车辆运行工况数据中的行驶状态信息和位置信息进行信息融合处理，能够结合行驶状态信息和位置信息的优势，以达到较好的滤波效果；通过对第三车辆运行工况数据中的位置信息和环境信息的信息融合处理，能够结合位置信息和环境信息的优势，以达到较好地滤波效果。由于平滑滤波处理和信息融合处理能够带来上述效果，这样能够较好地保证对相机进行标定时的标定效果。
[0080]
在一些实施例中，在根据各局部滤波器的输出结果进行冗余校验，且冗余校验通过的情况下，标定装置根据主滤波器的输出结果，对相机进行标定。
[0081]
具体地，第一局部滤波器的第一输出结果中包括行驶状态信息，第二局部滤波器的第二输出结果中包括行驶状态信息和位置信息，第三局部滤波器的第三输出结果中包括位置信息和环境信息；
[0082]
在第一输出结果中的行驶状态信息和第二输出结果中的行驶状态信息匹配，且第二输出结果中的位置信息和第三输出结果中的位置信息匹配的情况下，冗余校验通过；否则，冗余校验不通过。
[0083]
这里，行驶状态信息中可以包括车辆与地面的夹角，以及车辆的行驶速度，在第一输出结果中的行驶状态信息中的夹角与第二输出结果中的夹角的差异小于预设角度，且第一输出结果中的行驶状态信息中的行驶速度与第二输出结果中的行驶速度的差异小于预设速度差值的情况下，可以认为第一输出结果中的行驶状态信息与第二输出结果中的行驶状态信息匹配。
[0084]
这里，位置信息可以包括车辆当前位置的坐标，在第二输出结果中的位置信息中的坐标与第二输出结果中的位置信息中的坐标的距离小于预设距离的情况下，可以认为第二输出结果中的位置信息和第三输出结果中的位置信息匹配。
[0085]
需要说明的是，在第一输出结果中的行驶状态信息和第二输出结果中的行驶状态信息匹配，且第二输出结果中的位置信息和第三输出结果中的位置信息匹配的情况下，可以认为各局部滤波器输入主滤波器的信息足够准确，这时，标定装置可以确定冗余校验通过，并执行相机的标定操作。
[0086]
可见，本公开的实施例中，冗余校验可以用于校验输入主滤波器的信息的准确性，标定装置可以仅在冗余校验通过的情况下，执行相机的标定操作，这样能够较好地保证标定结果的准确性。
[0087]
当然，冗余校验的方式并不局限于上述情况。举例而言，标定装置可以预先存储有位置坐标与夹角范围之间的对应关系，该夹角范围包括车辆处于该位置坐标对应的位置时，车辆与地面的夹角的所有可能的取值。在第一局部滤波器的第一输出结果中包括行驶状态信息，行驶状态信息中包括夹角，第二局部滤波器的第二输出结果中包括车辆当前位置的坐标的情况下，标定装置可以根据预先存储的对应关系，确定第二输出结果中的坐标对应的夹角范围，并判断第一输出结果中的夹角是否位于该夹角范围内；在判断结果为位
于的情况下，可以判定第一输出结果和第二输出结果匹配，这也是可行的。
[0088]
下面以一个具体的例子，对本公开的实施例的具体实施过程进行详细说明。
[0089]
如图2、图3所示，车辆的相机标定系统可以包括：采集装置21、联邦滤波器装置23和标定装置25，联邦滤波器装置23包括：主滤波器231和至少两个局部滤波器；其中，采集装置21与各局部滤波器的一端(图2中所示的右端)连接，各局部滤波器的另一端(图2中所示的左端)可以与主滤波器231的一端(图2中所示的右端)连接，主滤波器231的另一端(图2中所示的左端)可以与标定装置25连接。在一些实施例中，标定装置25可以包括转换单元251和标定单元253，转换单元251分别与主滤波器231(具体为主滤波器231的左端)和标定单元253电连接。
[0090]
具体地，联邦滤波器装置23可以为联邦卡尔曼滤波器装置，联邦滤波器装置23中局部滤波器的数量可以为三个，这三个局部滤波器均可以独立运行，那么，联邦滤波器装置23可以包括：第一局部滤波器233、第二局部滤波器235、第三局部滤波器237；采集装置21可以包括惯性测量单元和全球定位系统，采集装置21可以安装有高精度地图应用，惯性测量单元用于采集车辆的行驶状态信息，全球定位系统用于采集车辆的位置信息，高精度地图应用用于采集车辆所处环境的环境信息。
[0091]
实际工作时，采集装置21可以将惯性测量单元采集的行驶状态信息输入第一局部滤波器233；将惯性测量单元采集的行驶状态信息，以及全球定位系统采集的位置信息输入第二局部滤波器235；将全球定位系统采集的位置信息，以及高精度地图应用采集的环境信息输入至第三局部滤波器237。
[0092]
接下来，第一局部滤波器233可以对接收到的行驶状态信息进行平滑滤波处理，以得到第一输出结果，并将第一输出结果输入主滤波器231；第二局部滤波器235可以对接收到的行驶状态信息的位置信息进行信息融合处理，以得到第二输出结果，并将第二输出结果输入主滤波器231；第三局部滤波器237可以对接收到的位置信息和环境信息进行信息融合处理，以得到第三输出结果，并将第三输出结果输入主滤波器231。
[0093]
之后，第一局部滤波器233至第三局部滤波器237的输出结果可以汇总至主滤波器231，主滤波器231可以根据接收到的输出结果进行冗余校验，在冗余校验通过的情况下，进行信息融合处理，以得到包括姿态信息、位置信息、环境信息等的输出结果，并将该输出结果输入至标定装置25。
[0094]
最后，标定装置25中的转换单元251可以利用预设的姿态变换矩阵，将主滤波器231的输出结果转换为车身坐标系下相机的外参矩阵，标定装置25中的标定单元253可以将车身坐标系下相机的外参矩阵与相机的初始标定外参矩阵进行求差处理，以得到增量外参矩阵；将增量外参矩阵作为相机的动态标定矩阵，至此，对车辆相机的标定得以实现。
[0095]
综上，本公开的实施例中，可以利用联邦卡尔曼滤波器装置，对惯性测量单元、全球定位系统和高精度地图应用采集的信息进行融合，以实现车辆相机的自标定，这样，本公开的实施例不依赖于特定环境即可实现车辆相机的标定，且本公开的实施例具有一定的故障诊断和恢复能力，以及一定的容错能力。
[0096]
下面对本公开的实施例提供的车辆的相机标定系统进行说明。
[0097]
参见图2，图中示出了本公开的实施例提供的车辆的相机标定系统的结构示意图。如图2所示，该相机标定系统包括：采集装置21、联邦滤波器装置23和标定装置25，联邦滤波
器装置23包括：主滤波器231和至少两个局部滤波器，采集装置21与各局部滤波器的一端(图2中所示的右端)连接，各局部滤波器的另一端(图2中所示的左端)与主滤波器231的一端(图2中所示的右端)连接，主滤波器231的另一端(图2中所示的左端)与标定装置25连接；其中，
[0098]
采集装置21用于采集车辆运行工况数据，并分别向每个局部滤波器输入对应的车辆运行工况数据；
[0099]
各局部滤波器于将自身的输出结果输入至主滤波器231；
[0100]
主滤波器231用于将自身的输出结果输入至标定装置25；
[0101]
标定装置25用于根据主滤波器231的输出结果，对相机进行标定。
[0102]
在一些实施例中，如图2、图3所示，联邦滤波器装置23包括：第一局部滤波器233、第二局部滤波器235和第三局部滤波器237；其中，
[0103]
第一局部滤波器233对应的第一车辆运行工况数据包括：车辆的行驶状态信息；
[0104]
第二局部滤波器235对应的第二车辆运行工况数据包括：车辆的行驶状态信息和车辆的位置信息；
[0105]
第三局部滤波器237对应的第三车辆运行工况数据包括：车辆的位置信息和车辆所处环境的环境信息。
[0106]
在一些实施例中，采集装置21包括：惯性测量单元，惯性测量单元用于采集车辆的行驶状态信息，车辆的行驶状态信息包括姿态信息和速度信息。
[0107]
在一些实施例中，如图2所示，标定装置25包括：转换单元251和标定单元253，转换单元251分别与主滤波器231和标定单元253电连接；其中，
[0108]
转换单元251，用于利用预设的姿态变换矩阵，将主滤波器231的输出结果转换为车身坐标系下相机的外参矩阵；
[0109]
标定单元253，用于将车身坐标系下相机的外参矩阵与相机的初始标定外参矩阵进行求差处理，以得到增量外参矩阵；将增量外参矩阵作为相机的动态标定矩阵。
[0110]
在一些实施例中，联邦滤波器装置23为联邦卡尔曼滤波器装置。
[0111]
可见，本公开的实施例中，对车辆相机的标定并不依赖于特定环境，而是依赖于采集到的车辆运行工况数据，以及联邦滤波器装置23，因此，本公开的实施例能够摆脱现有的车辆相机标定方式的局限性，并且，本公开的实施例还具有一定的故障诊断和恢复能力，以及一定的容错能力。
[0112]
下面对本公开的实施例提供的车辆进行说明。
[0113]
本公开的实施例还提供了一种车辆，该车辆包括上述的车辆的相机标定系统。其中，车辆的相机标定系统的具体实施过程参照上述说明即可，在此不再赘述。
[0114]
可见，本公开的实施例中，对车辆相机的标定并不依赖于特定环境，而是依赖于采集到的车辆运行工况数据，以及联邦滤波器装置，因此，本公开的实施例能够摆脱现有的车辆相机标定方式的局限性，并且，本公开的实施例还具有一定的故障诊断和恢复能力，以及一定的容错能力。
[0115]
本公开的实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述相机标定方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如
只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
[0116]
以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。