【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】激光传感器和视觉传感器的校准
本技术总体上涉及对移动平台承载的发射器/检测器传感器(例如，激光传感器)和光学检测传感器(例如，诸如相机之类的视觉传感器)之间的校准。
技术介绍
通常通过使用传感器的组合获得周围环境中的物体的位置信息来促进移动平台的操作。获得的关于物体位置的信息可以有助于检测环境中的行人和/或载运工具，从而允许移动平台在导航期间避开障碍物。诸如单目相机之类的典型的光学检测传感器可以基于计算机视觉和机器学习算法来检测物体，但是无法一致地提供目标的三维位置信息。诸如LiDAR传感器之类的发射器/检测器传感器通常向外发射脉冲信号(例如，激光信号)、检测脉冲信号反射、并测量环境中的三维信息(例如，激光器扫描点)以便于对环境进行地图构建。典型的发射器/检测器传感器可以提供环境的三维几何信息，但是基于此的物体检测相对困难。另外，具有360度水平视场(FOV)的传统全向激光传感器可能价格昂贵且不可定制。因此，仍然需要用于移动平台的改进的感测技术和设备。
技术实现思路
以下
技术实现思路
是为了读者的方便而提供，并且指出所公开的技术的一些代表性实施例。在一些实施例中，一种用于自动地校准均由公共移动平台承载的至少发射器/检测器单元和光学检测单元的计算机实现的方法，包括：组合从所述发射器/检测器单元获得的点信息的一个或多个集合，以在与所述移动平台相关联的参考系中形成点云；从所述点云中选择特征点子集；利用从所述光学检测单元获得的边缘信息来评估所述特征点子集；以及至少部分地基于利用所述边缘信息评估所述特...
【技术保护点】
1.一种用于校准均由公共移动平台承载的至少激光器单元和视觉单元的计算机实现的方法，所述方法包括：/n基于一个或多个变换规则，组合从所述激光器单元获得的具有时间顺序的点信息集合，以在与所述移动平台相关联的参考系中形成点云，其中，所述一个或多个变换规则指定在时间段内的不同时间点与所述激光器单元相关联的参考系到在目标时间点与所述激光器单元相关联的目标参考系的变换；/n从所述点云中提取多个特征点，其中，所述特征点对应于深度测量中的阈值不连续性；/n至少部分地基于目标函数利用从所述视觉单元获得的边缘信息评估所述特征点，所述目标函数至少部分地由所述特征点在被投影到与所述视觉单元相关联的参考系时的位置来定义；/n至少部分地基于利用所述边缘信息评估所述特征点，生成用于所述激光器单元和所述视觉单元之间的校准的至少一个校准规则；以及/n使用所述至少一个校准规则在所述激光器单元和所述视觉单元之间进行校准。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于校准均由公共移动平台承载的至少激光器单元和视觉单元的计算机实现的方法，所述方法包括：
基于一个或多个变换规则，组合从所述激光器单元获得的具有时间顺序的点信息集合，以在与所述移动平台相关联的参考系中形成点云，其中，所述一个或多个变换规则指定在时间段内的不同时间点与所述激光器单元相关联的参考系到在目标时间点与所述激光器单元相关联的目标参考系的变换；
从所述点云中提取多个特征点，其中，所述特征点对应于深度测量中的阈值不连续性；
至少部分地基于目标函数利用从所述视觉单元获得的边缘信息评估所述特征点，所述目标函数至少部分地由所述特征点在被投影到与所述视觉单元相关联的参考系时的位置来定义；
至少部分地基于利用所述边缘信息评估所述特征点，生成用于所述激光器单元和所述视觉单元之间的校准的至少一个校准规则；以及
使用所述至少一个校准规则在所述激光器单元和所述视觉单元之间进行校准。
2.一种用于自动地校准均由公共移动平台承载的至少发射器/检测器单元和光学检测单元的计算机实现的方法，所述方法包括：
组合从所述发射器/检测器单元获得的点信息的一个或多个集合，以在与所述移动平台相关联的参考系中形成点云；
从所述点云中选择特征点子集；
利用从所述光学检测单元获得的边缘信息来评估所述特征点子集；以及
至少部分地基于利用所述边缘信息评估所述特征点，生成用于所述发射器/检测器单元和所述光学检测单元之间的校准的至少一个校准规则。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括至少部分地基于变换规则集合来变换所述特征点子集。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述变换规则集合至少部分地根据所述光学检测单元相对于所述移动平台的位置和取向来定义。
5.根据权利要求3或4中任一项所述的方法，其中，与所述移动平台相关联的参考系包括坐标系。
6.根据权利要求3-5中任一项所述的方法，其中，所述变换规则集合包括变换矩阵。
7.根据权利要求2所述的方法，还包括至少部分地基于所述点云内的点之间的一个或多个深度差异来选择所述特征点子集。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，选择所述特征点子集还基于所述一个或多个深度差异与阈值之间的关系。
9.根据权利要求7或8中任一项所述的方法，其中，选择所述特征点子集包括：至少部分地基于具有时间顺序的点信息集合中的各个集合来选择所述子集的一部分。
10.根据权利要求2所述的方法，其中，所述发射器/检测器单元包括至少一个激光传感器，所述至少一个激光传感器的视场FOV小于360度、180度、90度或60度中的至少一个。
11.根据权利要求2所述的方法，其中，所述光学检测单元包括单目相机。
12.根据权利要求2所述的方法，还包括将从所述光学检测单元获得的图像转换为灰度图像。
13.根据权利要求12所述的方法，还包括至少部分地基于所述灰度图像的至少一个像素与在所述至少一个像素的阈值接近度内的一个或多个像素之间的差异来确定所述边缘信息。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，利用所述边缘信息评估所述特征点包括：将所述特征点投影到从所述光学检测单元获得的图像中的相应位置。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，利用所述边缘信息评估所述特征点还包括：评估至少部分地由所述特征点的投影位置定义的目标函数。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，生成至少一个校准规则包括：优化所述目标函数。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，优化所述目标函数至少部分地基于穷举方法。
18.根据权利要求16或17中任一项所述的方法，其中，优化所述目标函数包括根据至少六个自由度优化所述目标函数。
19.根据权利要求2或14-18中任一项所述的方法，其中，所述至少一个校准规则包括用于在与所述发射器/检测器单元相关联的参考系和与所述光学检测单元相关联的参考系之间进行变换的规则。
20.根据权利要求2或14-19中任一项所述的方法，还包括检测(a)所生成的至少一个校准规则与(b)一个或多个先前生成的校准规则之间的差异。
21.根据权利要求2所述的方法，其中，所述移动平台对应于以下中的至少一项：无人机UAV、有人驾驶飞行器、自主汽车、自平衡载运工具、机器人、智能可穿戴设备、虚拟现实VR头戴式显示器或增强现实AR头戴式显示器。
22.根据权利要求2-21中任一项所述的方法，还包括根据所述至少一个校准规则在所述发射器/检测器单元和所述光学检测单元之间进行校准。
23.一种存储计算机可执行指令的非暂时性计算机可读介质，所述计算机可执行指令在被执行时使与移动平台相关联的一个或多个处理器执行动作，所述动作包括：
组合从发射器/检测器单元获得的点信息的一个或多个集合，以在与所述移动平台相关联的参考系中形成点云；
从所述点云中选择特征点子集；
利用从光学检测单元获得的边缘信息来评估所述特征点；以及
至少部分地基于利用所述边缘信息评估所述特征点，生成用于所述发射器/检测器单元和所述光学检测单元之间的校准的至少一个校准规则。
24.根据权利要求23所述的计算机可读介质，其中，所述动作还包括至少部分地基于变换规则集合来变换所述特征点子集。
25.根据权利要求24所述的计算机可读介质，其中，所述变换规则集合至少部分地根据所述光学检测单元相对于所述移动平台的位置和取向来定义。
26.根据权利要求24或25中任一项所述的计算机可读介质，其中，与所述移动平台相关联的参考系包括坐标系。
27.根据权利要求24-26中任一项所述的计算机可读介质，其中，所述变换规则集合包括变换矩阵。
28.根据权利要求23所述的计算机可读介质，其中，所述动作还包括至少部分地基于所述点云内的点之间的一个或多个深度差异来选择所述特征点子集。
29.根据权利要求28所述的计算机可读介质，其中，选择所述特征点子集还基于所述一个或多个深度差异与阈值之间的关系。
30.根据权利要求23、28或29中任一项所述的计算机可读介质，其中，所述点信息的一个或多个集合具有时间顺序。
31.根据权利要求23所述的计算机可读介质，其中，所述发射器/检测器单元包括至少一个激光传感器，所述至少一个激光传感器的视场FOV小于360度、180度、90度或60度中的至少一个。
32.根据权利要求23所述的计算机可读介质，其中，所述光学检测单元包括单目相机。
33.根据权利要求23所述的计算机可读介质，其中，所述动作还包括将从所述光学检测单元获得的图像转换为灰度图像。
34.根据权利要求33所述的计算机可读介质，其中，所述动作还包括至少部分地基于所述灰度图像的至少一个像素与在所述至少一个像素的阈值接近度内的一个或多个像素之间的差异来确定所述边缘信息。
35.根据权利要求34所述的计算机可读介质，其中，利用所述边缘信息评估所述特征点包括：将所述特征点投影到从所述光学检测单元获得的图像中的相应位置。
36.根据权利要求35所述的计算机可读介质，其中，利用所述边缘信息评估所述特征点还包括：评估至少部分地由所述特征点的投影位置定义的目标函数。
37.根据权利要求36所述的计算机可读介质，其中，生成至少一个校准规则包括：优化所述目标函数。
38.根据权利要求37所述的计算机可读介质，其中，优化所述目标函数至少部分地基于穷举方法。
39.根据权利要求37或38中任一项所述的计算机可读介质，其中，优化所述目标函数包括根据至少六个自由度优化所述目标函数。
40.根据权利要求23或35-39中任一项所述的计算机可读介质，其中，所述至少一个校准规则包括用于在与所述发射器/检测器单元相关联的参考系和与所述光学检测单元相关联的参考系之间进行变换的规则。
41.根据权利要求23或35-40中任一项所述的计算机可读介质，其中，所述动作还包括检测(a)所生成的至少一个校准规则与(b)一个或多个先前生成的校准规则之间的差异。
42.根据权利要求23所述的计算机可读介质，其中，所述移动平台对应于以下中的至少一项：无人机UAV、有人驾驶飞行器、自主汽车、自平衡载运工具、机器人、智能可穿戴设备、虚拟现实VR头戴式显示器或增强现实AR头戴式显示器。
43.根据权利要求23-42中任一项所述的计算机可读介质，其中，所述动作还包括根据所述至少一个校准规则在所述发射器/检测器单元和所述光学检测单元之间进行校准。
44.一种载运工具，包括至少部分地控制所述载运工具的一个或多个运动的被编程控制器，其中，所述被编程控制器包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为：
组合从发射器/检测器单元获得的具有时间顺序的点信息集合，以在与所述载运工具相关联的参考系中形成点云；
将所述点云的子集变换为与光学检测单元相关联的参考系中的多个特征点；
利用从所述光学检测单元获得的边缘信息来评估所述特征点；以及
至少部分地基于利用所述边缘信息评估所述特征点，生成用于所述发射器/检测器单元和所述光学检测单元之间的校准的至少一个校准规则。
45.根据权利要求44所述的载运工具，其中，变换所述点云的子集至少部分地基于变换规则集合。
46.根据权利要求45所述的载运工具，其中，所述变换规则集合至少部分地根据所述光学检测单元相对于所述载运工具的位置和取向来定义。
47.根据权利要求45或46中任一项所述的载运工具，其中，与所述载运工具相关联的参考系包括坐标系。
48.根据权利要求45-47中任一项所述的载运工具，其中，所述变换规则集合包括变换矩阵。
49.根据权利要求44所述的载运工具，其中，所述一个或多个处理器还被配置为至少部分地基于所述点云内的点之间的一个或多个深度差异来选择所述点云的子集。
50.根据权利要求49所述的载运工具，其中，选择所述点云的子集还基于所述一个或多个深度差异与阈值之间的关系。
51.根据权利要求49或50中任一项所述的载运工具，其中，选择所述点云的子集包括：至少部分地基于所述具有时间顺序的点信息集合中的一个集合来选择点的子集的一部分。
52.根据权利要求44所述的载运工具，其中，所述发射器/检测器单元包括至少一个激光传感器，所述至少一个激光传感器的视场FO...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴侃之，马陆，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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