1.一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：在任一车辆四周随机放置4块标定板，使得车辆环视系统的每个相机的视野中存在至少2块标定板；获取车辆的基本参数；

步骤2：选中任一相机C1及对应的1块标定板B，建立此标定板B的标定板坐标系；

步骤3：获取相机C1的图像，已知标定板B中4个角点在标定板坐标系的坐标及4个角点在相机C1中的像素坐标，求得相机C1相对于标定板坐标系的外参矩阵R'和t'；由R'和t'得到相机C1在标定板B的标定板坐标系下的坐标；

步骤4：对标定板B，选中另一对应的相机C2，按照步骤3的方法获得相机C2在标定板B的标定板坐标系下的坐标；

步骤5：基于相机C1和C2在标定板B的标定板坐标系下的坐标及相机C1和C2在车中心坐标系下的坐标，以SVD分解得到标定板B的标定板坐标系和车中心坐标系的转换关系；

令相机C1和C2在标定板坐标系的坐标各自为pi，在车中心坐标系下各自为p'i，分别对应有T

对误差使用SVD分解，得到外参R＝VU，其中V和U分别表示奇异值分解的特征矩阵，外参t＝p‑Rp'，进而得到标定板B的角点在车中心坐标系下的坐标的估计值；

步骤6：重复步骤2至步骤5，直至获得所有标定板的角点在车中心坐标系下的坐标的估计值；判断坐标的估计值与图像检测的像素坐标的差值是否超过阈值，若超过则优化角点坐标和相机位姿，进行下一步，否则，直接进行下一步；

步骤7：根据每个相机观测到的两个标定板，计算每个相机的相对于车中心坐标系的外参R和t矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，其特征在于：车辆四周的标定板为4块，任一所述相机的视野中存在其中的2块标定板，任意2个所述相机的视野中的标定板至少有一块不同。

3.根据权利要求1所述的一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，其特征在于：车辆的所述基本参数包括车辆的长度、宽度及车辆环视系统的每个相机在车辆上的相对安装位置信息。

4.根据权利要求1所述的一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，其特征在于：所述步骤3中，将标定板的4个角点对应的标定板坐标系的坐标和在相机中的像素坐标通过PNP算法计算得到相机相对于当前标定板坐标系的外参矩阵R'和t'，满足R'Pw+t'＝Pc，其中，Pw表示角点的世界坐标，Pc表示角点的相机坐标；

‑1

令Pc为(0,0,0)，则Pw＝‑R' *t'，Pw为当前相机在标定板坐标系下的坐标。

5.根据权利要求1所述的一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，其特征在于：所述步骤6中，若坐标的估计值的误差较大，则将坐标通过每个相机的外参和内参转换到像素坐标系下，比较像素坐标系的像素坐标和图像中检测到的角点像素坐标，更新并优化角点坐标和相机位姿。

6.根据权利要求5所述的一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，其特征在于：优化重投影误差采用BA算法。

7.根据权利要求6所述的一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，其特征在于：使用g2o图优化库，引入标定板的边长和对角线长度作为优化重投影误差的约束条件；

g2o的顶点为四个标定板角点的世界坐标及四个相机的位姿，g2o的边为四个相机的重投影误差、标定板的边长及标定板的对角线长度。

8.根据权利要求7所述的一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，其特征在于：g2o优化完成后，得到优化过的四个标定板的角点坐标和四个相机位姿，以位姿作为对应的相机的外参，或以标定板的角点坐标和对应的像素坐标，通过PNP计算相机的位姿。

9.根据权利要求1所述的一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，其特征在于：所述标定板为回字形标定板。