基于交叉注意力的车载环视系统外参标定算法

作     者：黄书隽 林春雨 覃雷栋 金智勇 赵耀 

作者机构：北京交通大学信息科学研究所 毫末智行科技有限公司 

出 版 物：《北京交通大学学报》 (Journal of Beijing Jiaotong University)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 080204[工学-车辆工程] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金资助(2023JBZY032) 国家自然科学基金(62172032) 

主　　题：环视系统 深度学习 交叉注意力机制 外参标定 

摘      要：环视系统通常使用四个鱼眼镜头实时获取车辆周围场景的数据，并进行全景拼接以获得360度无死角的直观显示。该系统以其高性价比，广泛应用于高级驾驶辅助系统中。然而，该系统的正常运行需要通过标定以得到准确的镜头内参和外参参数。为了实现车载环视系统外参的自动及准确标定，本文提出了一种卷积模块和交叉注意力机制(cross-attention)结合的车载环视系统外参标定算法。所提出的算法通过交叉注意力机制学习相邻相机视野重叠区域中的特征信息与外参的关系。首先，算法使用残差卷积模块提取鱼眼图像的特征信息；其次，设计交叉注意力模块学习相邻相机之间的特征关系。最后，使用多层感知机对各相机的位姿进行估计。实验结果表明，与现有的外参标定算法相比，本文基于交叉注意力的车载环视系统外参标定算法的外参标定精度有显著改善。