基于C-V2X网联车的路侧摄像机标定方法

为了安全高效地标定公开道路上的路侧摄像机,提出了一种新的标定方法。该方法不需要任何先验知识和封闭道路来阻断交通,克服了现有方法需要人工测量的局限性。它将网联车当作标志物,利用蜂窝车联网(C-V2X)通信技术,通过网联车提供路侧摄像机视野中各位置的WGS-84坐标并采用深度学习算法提取用于标定的网联车图像坐标。对网联车的图像坐标及其WGS-84坐标进行时间戳同步后,基于直接线性变换获取网联车图像坐标与其WGS-84坐标之间的映射关系,完成路侧摄像机标定。在长沙市真实路口进行选址搭建试验平台,采集了82个验证点对本研究方法进行可行性分析试验。结果表明:本研究方法的标定误差基本保持在1.5 m以内,能够满足协作式智能交通系统(C-ITS)应用的车道级定位要求。同时,将该方法与2种具有代表性的路侧摄像机标定方法进行了对比,结果表明本研究方法具有1.80%的最小均方根误差。此外,还探究了网联车姿态、网联车速度和GNSS定位精度对标定精度的影响,分别设计对比试验加以分析,最后依此总结了实用的指导建议,以便采用本研究方法时更容易地获得较高的标定精度。