The invention discloses a camera and lidar information registration method based on classification penalty, which includes: dividing the collected image into positive and negative regions by region classification algorithm; dividing lidar points into positive and negative categories; projecting lidar points into image coordinates according to position and attitude parameters, and distributing positive reward values when lidar points are projected into positive regions. On the contrary, the negative reward value is allocated, the objective function is set, the objective function is abstracted into the function of pose parameters. Every pose update, all the lidar points are projected into the image area, and the objective function value is calculated by the correct and wrong points of statistical classification. Then the quality of the pose parameters is evaluated, and the maximum position and attitude parameters of the objective function value are obtained by continuing to update. It is very convenient to get the position and attitude relationship between the lidar and the camera, so as to facilitate the fusion of visual information and lidar information.
【技术实现步骤摘要】
基于分类惩罚的摄像头和激光雷达信息配准方法
本专利技术涉及自动驾驶环境感知系统的不同传感器之间的信息配准以及融合
,具体地涉及一种基于分类惩罚的摄像头和激光雷达信息配准方法。
技术介绍
自动驾驶环境感知系统是一个信息冗余系统,其环境感知传感器包括如激光雷达、双目摄像头、单目摄像头、超声波、毫米波雷达等。而在这个冗余感知系统中,不同传感器之间的信息配准以及融合是自动驾驶的环境感知模块中的关键步骤。激光雷达和摄像头之间的融合是目前的一个研究热点,其主要原理如图1所示。激光雷达数据到摄像头数据的坐标变换,其实就是一个旋转平移矩阵[R,t]。为了表述方便,如图1所示,我们将摄像机坐标系定义为OcXcYcZc,雷达坐标系定义为OlXlYlZl,摄像机的图像坐标系定义为OcUcVc。对于空间任意一点M,其在摄像机坐标系下的坐标Xc,Yc,Zc,其在雷达坐标系下的坐标为(Xl,Yl,Zl),其在摄像机的图像坐标系下的坐标为(u,v),这样对于空间之间的坐标转换关系如下:dx代表x轴方向一个像素的宽度,dy代表y轴方向上一个像素的宽度。dx、dy为摄像机的内参数。(u0,v0)称为图像平面的主点,也是摄像机的内参数。摄像机的内参数可以通过张正友的标定方法进行快速精确的标定。为了表述方便我们将内参矩阵定义为P,空间点在摄像机坐标系以及雷达坐标系的向量定义为Mc,Ml。摄像机坐标系和雷达坐标系之间满足:R代表旋转,T代表平移。R、T与摄像机无关,所以称这两个参数为摄像机的外参数。有以上关系可以得出摄像机图像坐标系和雷达坐标系存在如下关系:在公式中,仅有R,T两个未知矩阵 ...
【技术保护点】
1.一种基于分类惩罚的摄像头和激光雷达信息配准方法,其特征在于,包括以下步骤:S01:对采集的图像通过区域分类算法将图像分为正负区域;S02:将激光雷达点分成正负两个类别;S03:将激光雷达点按照位姿参数投影在图像坐标系内,当激光雷达的正点投影到正区域,分配正的奖励值,反之分配负的奖励值,设置目标函数,将目标函数抽象成位姿参数的函数,每一次位姿更新,将所有的激光雷达点投影在图像区域,通过统计分类正确以及错误点计算目标函数值,然后评价此次位姿参数的优劣,并继续更新,得到目标函数值最大的位姿参数。
【技术特征摘要】
1.一种基于分类惩罚的摄像头和激光雷达信息配准方法,其特征在于,包括以下步骤:S01:对采集的图像通过区域分类算法将图像分为正负区域;S02:将激光雷达点分成正负两个类别;S03:将激光雷达点按照位姿参数投影在图像坐标系内,当激光雷达的正点投影到正区域,分配正的奖励值,反之分配负的奖励值,设置目标函数,将目标函数抽象成位姿参数的函数,每一次位姿更新,将所有的激光雷达点投影在图像区域,通过统计分类正确以及错误点计算目标函数值,然后评价此次位姿参数的优劣,并继续更新,得到目标函数值最大的位姿参数...
【专利技术属性】
技术研发人员:周坤,孙辉,张伟,成波,
申请(专利权)人:清华大学苏州汽车研究院吴江,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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