吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (增刊): 115-0118.

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基于双目视觉的车轮定位参数检测系统标定方法

徐观1,2,苏建1,李晓韬2,苏丽俐1,田广东1   

  1. 1.吉林大学 交通学院,长春 130022|2.吉林大学 机械科学与工程学院,长春 130022
  • 收稿日期:2009-06-05 出版日期:2010-09-01 发布日期:2010-09-01
  • 通讯作者: 苏建(1954-),男,教授,博士生导师.研究方向:车辆智能化检测与诊断.E-mail:sujian@jlu.edu.cn E-mail:sujian@jlu.edu.cn
  • 作者简介:徐观(1981-),男,讲师,博士.研究方向:车辆智能化检测与诊断.E-mail:xuguan-8131@hotmail.com
  • 基金资助:

    中国博士后科学基金项目(20100471254);吉林省青年科研基金项目(20100167)

Calibration method for testing system of vehicle wheel alignment parameters based on binocular vision

XU Guan1,2,SU Jian1, LI Xiao-tao2,SU Li-li1,TIAN Guang-dong1   

  1. 1.College of Transportation|Jilin University|Changchun 130022|China;2.College of Mechanical Science and Engineering|Jilin University|Changchun 130022|China
  • Received:2009-06-05 Online:2010-09-01 Published:2010-09-01

摘要:

为解决汽车车轮定位参数非接触精确测量的问题,提出了基于双目视觉的车轮定位参数检测系统,分析了视觉检测系统的标定方法。采用基于镜头畸变校正和线性模型相结合的方法对摄像机进行了标定。在视觉系统基线距分别为400、600、1000 mm时进行了标定试验,试验表明:视觉系统的标定精度随基线距的增加而提高,在基线距为1000 mm时,标定板上32个三维点的平均误差为0.453 897 mm,最大误差为0.794 095 mm。验证了检测系统的可行性和准确性。

关键词: 汽车检测, 双目视觉, 车轮定位, 标定方法

Abstract:

For solving the problem of testing the automotive wheel alignment parameters noncontactly and accurately, a detection system of wheel alignment parameters based on binocular vision is proposed. The calibration method of the vision detection system is analyzed. The method based on distortion correction of lens and linear model is employed to calibrate the cameras. The calibration experiments are accomplished on the condition that the baseline distances of the vision system are 400 mm,600 mm,1000 mm, respectively. Experiments show that accuracy of the vision system increases as baseline distance increases. The mean error of 32 threedimensional points on the calibration board is 0.453 897 mm and the maximal error is 0.794 095 mm when the baseline distance is 1000 mm. The feasibility and accuracy of the test system are inspected by the experiments.

Key words: vehicle detection, binocular vision, wheel alignment, calibration method

中图分类号: 

  • U472.9
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