【技术实现步骤摘要】
一种基于激光雷达和相机的联合标定方法及计算机可读存储介质
本申请涉及标定领域，尤其涉及一种基于激光雷达和相机的联合标定方法及计算机可读存储介质。
技术介绍
激光雷达和相机的融合被广泛应用于机器人视觉中的三维重建、自主导航和定位以及无人机等领域。单个传感器具有局限性，如相机易受光照、模糊外界环境影响，激光雷达数据点稀疏，而二者的融合可以弥补各自缺陷。为了融合激光雷达和相机获取的信息，进行两者之间的联合标定是必不可少的。通过标定确定两个传感器空间坐标系之间的相互转换关系，从而使不同传感器获得的信息融合到统一坐标系下。目前多线激光雷达和相机间联合标定的方法大多使用一些具有空间几何特征的标定物，利用激光雷达在边缘处点的深度不连续性，提取距离突变的点作为边缘点，以用作标定的特征点，并和图像中提取的边缘信息进行配准，但由于激光雷达分辨率的影响，距离突变的点不是刚好准确位于物体边缘的点，因此获取的标定边缘点并不准确，从而影响标定结果的准确性。因此，如何设计一种基于激光雷达和相机的联合标定方法，使激光雷达能过获取准确...
【技术保护点】
1.一种基于激光雷达和相机的联合标定方法，其特征在于，包括：/n步骤1，对所述相机进行内参标定，以得到所述相机的内参矩阵；/n步骤2，提取第n帧获取的激光雷达点云中的第一前景边缘点和背景边缘点，其中，n为正整数；/n步骤3，对于第n+1帧获取的激光雷达点云，将其中最靠近边缘的距离突变且与所述背景边缘点水平角度差最小的点作为第二前景边缘点；/n步骤4，对于第n+2帧的激光雷达点云，重复执行所述步骤3，以得到第三前景边缘点，并将其与所述第二前景边缘点进行比较，取两者中更靠近边缘的距离突变点作为第四前景边缘点；/n步骤5，按照帧顺序依次获取新的一帧，重复执行所述步骤4，直到第n+...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于激光雷达和相机的联合标定方法，其特征在于，包括：
步骤1，对所述相机进行内参标定，以得到所述相机的内参矩阵；
步骤2，提取第n帧获取的激光雷达点云中的第一前景边缘点和背景边缘点，其中，n为正整数；
步骤3，对于第n+1帧获取的激光雷达点云，将其中最靠近边缘的距离突变且与所述背景边缘点水平角度差最小的点作为第二前景边缘点；
步骤4，对于第n+2帧的激光雷达点云，重复执行所述步骤3，以得到第三前景边缘点，并将其与所述第二前景边缘点进行比较，取两者中更靠近边缘的距离突变点作为第四前景边缘点；
步骤5，按照帧顺序依次获取新的一帧，重复执行所述步骤4，直到第n+k帧，以得到最终的第五前景边缘点，以及记录所述第n+k帧的时刻，其中，k为正整数；
步骤6，根据所述第五前景边缘点和所述第n+k帧的时刻，提取第一圆半径和第一圆心坐标，并利用相机模型计算相机和激光雷达坐标系之间的平移向量；
步骤7，在所述平移向量的邻域空间内搜索标定参数，选择使投影误差最小的标定参数作为标定结果。
2.根据权利要求1所述的联合标定方法，其特征在于，提取第n帧获取的激光雷达点云中的第一前景边缘点和背景边缘点包括：
步骤21，对于所述第n帧获取的激光雷达点云，计算第i个点和同一扫描线上的其相邻的两个点i-1和i+1到所述激光雷达的第一距离差的最大值，其中，i均为正整数；
步骤22，提取所述第一距离差的最大值大于阈值的点，以得到边缘点，其中，所述边缘点包括所述第一前景边缘点和所述背景边缘点。
3.根据权利要求1所述的联合标定方法，其特征在于，对于第n+1帧获取的激光雷达点云，将其中最靠近边缘的距离突变且与所述背景边缘点水平角度差最小的点作为第二前景边缘点包括：
步骤31，对于第n+1帧获取的激光雷达点云，遍历所有的第一背景边缘点，计算所述第n+1帧中与所述第一背景边缘点位于同一扫描线上的点和所述背景边缘点的第二距离差；
步骤32，在所述第二距离差大于阈值的情况下，将其对应的点存入前景点云中；
技术研发人员：张剑华，巴瑛，
申请(专利权)人：北京亚兴智数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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