【技术实现步骤摘要】
一种对多传感器进行标定的方法、装置和存储介质
本申请涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种对多传感器进行标定的方法、装置和存储介质。
技术介绍
相机作为计算机观察客观世界的重要途径之一，经常应用在图像测量过程以及机器视觉应用中。激光雷达能够提供较广范围且高精度的深度信息，相机可以捕获丰富的纹理和鲜艳的色彩信息，将深度信息和色彩信息结合在一起可以将真实世界三维重建出来，而三维重建在计算机视觉和机器人感知方面有着重要的作用，是自动驾驶、机器人同步定位与建图(simultaneouslocalizationandmapping，SLAM)、三维视觉感知、房屋三维重建等应用的基础，激光雷达和相机的标定工作便能很好的将激光雷达的深度信息和相机的色彩信息更好的结合起来。而相机采集的图像一半都会存在畸变，如果不能正确的获得图像的内参和畸变参数，那么将会严重影响以图像为基础的视觉感知技术的应用。故需要对激光雷达和相机的相对姿态做标定。进一步地，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型...
【技术保护点】
1.一种对多传感器进行标定的方法，其特征在于，包括：/n在选取的至少一个第一采样位置，通过多线激光雷达采集激光雷达数据，以及通过图像采集设备采集包含整块标定板的第一待处理图像；/n基于所述第一待处理图像，计算所述图像采集设备相对于所述标定板的第一姿态标定参数；/n基于所述激光雷达数据，计算所述标定板的拟合平面方程；/n根据所述第一姿态标定参数和所述拟合平面方程，计算所述多线激光雷达相对于所述图像采集设备的第二姿态标定参数。/n
【技术特征摘要】
1.一种对多传感器进行标定的方法，其特征在于，包括：
在选取的至少一个第一采样位置，通过多线激光雷达采集激光雷达数据，以及通过图像采集设备采集包含整块标定板的第一待处理图像；
基于所述第一待处理图像，计算所述图像采集设备相对于所述标定板的第一姿态标定参数；
基于所述激光雷达数据，计算所述标定板的拟合平面方程；
根据所述第一姿态标定参数和所述拟合平面方程，计算所述多线激光雷达相对于所述图像采集设备的第二姿态标定参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述计算所述图像采集设备相对于所述标定板的第一姿态标定参数的步骤之前，所述方法进一步包括：
选取至少一个第二采样位置；
所述图像采集设备分别在至少一个所述第二采样位置上采集包含所述标定板的所述第二待处理图像；
提取所述第二待处理图像中的角点，并基于所述第二待处理图像中的角点的图像坐标，计算所述图像采集设备的相机内参和畸变参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述图像采集设备相对于所述标定板的第一姿态标定参数的步骤包括：
基于所述图像采集设备的所述相机内参和所述畸变参数，对至少一个所述第一待处理图像进行去畸变处理；
在经过所述去畸变处理的至少一个所述第一待处理图像中提取所述标定板的角点；
分别获取所述标定板的角点在图像坐标系下的第一像素坐标和第一三维坐标；
基于所述相机内参，所述第一像素坐标和所述第一三维坐标，计算所述图像采集设备相对于所述标定板的第一旋转参数和第一平移参数；
基于所述第一旋转参数，计算所述图像采集设备相对于所述标定板的所述第一姿态标定参数，所述第一姿态标定参数包括所述标定板在所述图像采集设备的相机坐标系下的旋转方向向量和偏转角度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述标定板的拟合平面方程的步骤包括：
遍历所述多线激光雷达的至少一条激光束采集的所述激光雷达数据中包含的数据点，并当相邻的所述数据点之间的距离在第一预设阈值内时，将所述在预设阈值内的所述相邻的数据点进行聚类，生成为所述激光束对应的待处理线段；
基于所述待处理线段，拟合表示所述标定板的所述拟合平面方程。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述拟合表示所述标定板的所述拟合平面方程的步骤包括：
计算至少一条所述待处理线段的长度，并提取长度在第一预设范围内的所述待处理线段；
在所述长度在所述第一预设范...
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