基于激光雷达反射强度点特征的相机-激光雷达相对外参标定方法技术

技术编号:25549995 阅读:145 留言:0更新日期:2020-09-08 18:49
一种基于激光雷达反射强度点特征的相机‑激光雷达外部参数标定方法,分别①通过基于ArUco现实增强库的提取技术从标定板上采集特征点在相机坐标系的坐标,②通过基于激光雷达反射强度差异从标定板上采集特征点在激光雷达坐标系的坐标,通过迭代最近点算法进行相机‑激光雷达相对外部参数标定并得到变换矩阵,最后通过对变换矩阵进行坐标系统一,得到激光雷达与相机的相对外部参数。本发明专利技术能够不用对相机及激光雷达作充分旋转平移等运动即可标定出其准确的相对外部参数。

【技术实现步骤摘要】
基于激光雷达反射强度点特征的相机-激光雷达相对外参标定方法
本专利技术涉及的是一种雷达导航领域的技术,具体是一种基于激光雷达反射强度点特征的相机-激光雷达外部参数标定方法。
技术介绍
在导航定位领域,标定多传感器之间的相对外参有着重要的意义。现有的标定技术多采用即时定位与地图创建(SimultaneousLocalizationandMapping,简称SLAM)算法实现,但多传感器之间的相对外部参数可能会对融合SLAM算法精度及鲁棒性有着较大的影响。如果算法运行起始时刻标定出的多传感器相对外部参数误差较大,算法结果在初始时刻就会有一个比较大的误差,随着时间改变,误差可能无法被算法优化而越来越大,这也会造成算法的精度大幅下降,鲁棒性降低。
技术实现思路
本专利技术针对相机与激光雷达之间的外部参数真值获取困难,每一个独立传感器都会有自己的确定坐标系,多传感器相对外部参数即为多个独立坐标系之间的旋转平移关系,但是这个旋转平移关系的真值获取困难。对于新外部参数标定方法的精度评估,真值一般只能通过加入中间传感器,应用有关中间传感器现有成熟外部参数标定算法转换得到等缺陷,提出一种基于激光雷达反射强度点特征的相机-激光雷达外部参数标定方法,可以不用对相机及激光雷达作充分旋转平移等运动即可标定出其准确的相对外部参数。本专利技术是通过以下技术方案实现的:本专利技术涉及一种基于激光雷达反射强度点特征的相机-激光雷达外部参数标定方法,分别①通过基于ArUco现实增强库的提取技术从标定板上采集特征点在相机坐标系的坐标,②通过基于激光雷达反射强度差异从标定板上采集特征点在激光雷达坐标系的坐标,通过迭代最近点(ICP)算法进行相机-激光雷达相对外部参数标定并得到变换矩阵,最后通过对变换矩阵进行坐标系统一,得到激光雷达与相机的相对外部参数。所述的标定板上设有ArUco标记和n个PVC黑色胶条制成的点特征Ej(j=1…n),其中ArUco标记是指二维码识别领域中已开源的ArUco库的识别标记。所述的标定板优选为KT板,与PVC黑色胶条有着显著的光反射率差异,激光雷达点散射在这两种不同材料上会有不同的反射强度,这个差异成为了提取激光雷达特征点的基础。所述的标定板为尺寸形状为1m×1m的正方形,ArUco标记的尺寸形状为0.2m×0.2m的正方形,位于标定板的正中心,n个尺寸为0.6cm×0.6cm的PVC黑色胶条制成的点特征Ej(j=1…n)均匀分布在ArUco标记的四周。所述的基于ArUco现实增强库的视觉特征点提取:相机拍摄到含有ArUco标记的图像,相机的内部参数(fx,fy,cx,cy),ArUco标记的尺寸参数,作为ArUco算法的输入,ArUco算法检测到ArUco标记四个角的位置(按照原始的顺序)以及标定板上标记的编号。通过ArUco库中的estimatePoseSingleMarkers函数计算得到由一个旋转矩阵和一个平移向量组成的变换矩阵T,即描述相机坐标系Wc到ArUco标记坐标系Wb的变换矩阵,其中ArUco标记坐标系Wb由标定板上的ArUco标记确定,根据手动测量的标定板上n个点特征分别在ArUco标记坐标系Wb下的坐标,可计算得到点特征在相机坐标系下的坐标,即视觉特征点的提取。所述的基于激光雷达反射强度的激光雷达特征点提取是指:散射在标定板上的激光雷达点可按照反射强度分为两类,散射在材料为PVC黑色胶条点特征上的激光雷达点反射强度较小,散射在标定板其余部位的激光雷达点反射强度较大,根据这个差异将散射在点特征上的激光雷达点提取出来,提取出的激光雷达特征点坐标即为点特征在激光雷达坐标系下的坐标。所述的迭代最近点(ICP)算法的相机-激光雷达相对外部参数标定:选取相机坐标系下n个视觉特征点的坐标和激光雷达坐标系下n个激光雷达特征点的坐标作为ICP算法的输入(t,x,y,z),通过迭代计算ICP误差:其中:si为在相机坐标系下点特征构成的点云集S中第i个点的位置,gi为si在激光雷达坐标系下点特征构成的点云集G中关联的点,L为参与的点对个数,T(si)为将si通过变换矩阵T2变换到Wc坐标系下的过程,通过设置ICP收敛阈值和T2的初始值,经多次迭代计算得出变换矩阵T2,T2即为激光雷达与相机的相对外部参数。技术效果本专利技术整体解决了由于激光雷达点云的稀疏性,无法直接获取散射在标定板上确定位置激光雷达点的坐标的技术问题。现有关于激光雷达的外参标定算法中,大多为提取散射在标定板边缘激光雷达点进行直线拟合,使用对两条拟合直线求交点的方法计算标定板角点相对于激光雷达坐标系的坐标,也就是用于后续外参计算的激光雷达特征点。标定板边缘激光雷达点提取算法,直线拟合算法,拟合直线交点求解都会引入大的误差,导致激光雷达特征点求解不精确。激光雷达特征点的求解不精确直接导致外参计算的不精确。本专利技术通过引入激光雷达反射强度变量实现了激光雷达特征点的精确提取,使用ArUco标记计算出视觉特征点,在此基础上给出了激光雷达-相机精确的外部参数标定方法及结果定量评估方法。附图说明图1为本专利技术流程图;图2为标定板设计图。具体实施方式本实施例涉及一种基于激光雷达反射强度点特征的相机-激光雷达外部参数标定系统,包括:标定板模块、激光雷达特征点提取模块、视觉特征点提取模块和外参计算模块,其中:标定板模块与激光雷达特征点提取模块相连并传输经提取的激光雷达特征点三维坐标信息,标定板模块与视觉特征点提取模块相连并传输经提取的视觉特征点三维坐标信息,外参计算模块与激光雷达特征点提取模块相连并传输激光雷达特征点三维坐标信息,外参计算模块与视觉特征点提取模块相连并传输视觉特征点三维坐标信息。如图1所示,本实施例基于上述系统的相机-激光雷达外部参数标定方法,包括以下步骤:步骤1、标定板制作:标定板印有ArUco标记,并贴上了n个材料为PVC黑色胶条的点特征。标定板的材料为KT板,与PVC黑色胶条有着显著的光反射率差异,激光雷达点散射在这两种不同材料上会有不同的反射强度,这个差异成为了提取特征激光雷达点的基础。步骤2、基于ArUco现实增强库的特征点在相机坐标系下的坐标提取:相机拍摄到含有ArUco标记的图像,相机的内部参数(fx,fy,cx,cy),ArUco标记的尺寸参数,作为ArUco算法的输入,ArUco算法检测到ArUco标记四个角的位置(按照原始的顺序)以及marker的编号。通过ArUco库中的estimatePoseSingleMarkers函数计算得到由一个旋转矩阵和一个平移向量组成的变换矩阵T,T即为描述相机坐标系Wc到ArUco标记坐标系Wb的变换矩阵,其中ArUco标记坐标系Wb由标定板上的ArUco标记确定,根据手动测量的标定板上n个点特征分别在ArUco标记坐标系Wb下的坐标,可计算得到点特征在相机坐标系下的坐标,即视觉特征点的提取。步骤3、基于激光雷达反射强度的特征点在激光雷达坐标系下的坐标提取:散射在标定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于激光雷达反射强度点特征的相机-激光雷达外部参数标定方法,其特征在于,分别①通过基于ArUco现实增强库的提取技术从标定板上采集特征点在相机坐标系的坐标,②通过基于激光雷达反射强度差异从标定板上采集特征点在激光雷达坐标系的坐标,通过迭代最近点算法进行相机-激光雷达相对外部参数标定并得到变换矩阵,最后通过对变换矩阵进行坐标系统一,得到激光雷达与相机的相对外部参数;/n所述的标定板上设有ArUco标记和若干PVC黑色胶条制成的点特征;/n所述的基于激光雷达反射强度差异从标定板上采集特征点在激光雷达坐标系的坐标是指:散射在标定板上的激光雷达点可按照反射强度分为两类,散射在材料为PVC黑色胶条点特征上的激光雷达点反射强度较小,散射在标定板其余部位的激光雷达点反射强度较大,根据这个差异将散射在点特征上的激光雷达点提取出来,提取出的激光雷达特征点坐标即为点特征在激光雷达坐标系下的坐标。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达反射强度点特征的相机-激光雷达外部参数标定方法,其特征在于,分别①通过基于ArUco现实增强库的提取技术从标定板上采集特征点在相机坐标系的坐标,②通过基于激光雷达反射强度差异从标定板上采集特征点在激光雷达坐标系的坐标,通过迭代最近点算法进行相机-激光雷达相对外部参数标定并得到变换矩阵,最后通过对变换矩阵进行坐标系统一,得到激光雷达与相机的相对外部参数;
所述的标定板上设有ArUco标记和若干PVC黑色胶条制成的点特征;
所述的基于激光雷达反射强度差异从标定板上采集特征点在激光雷达坐标系的坐标是指:散射在标定板上的激光雷达点可按照反射强度分为两类,散射在材料为PVC黑色胶条点特征上的激光雷达点反射强度较小,散射在标定板其余部位的激光雷达点反射强度较大,根据这个差异将散射在点特征上的激光雷达点提取出来,提取出的激光雷达特征点坐标即为点特征在激光雷达坐标系下的坐标。


2.根据权利要求1所述的相机-激光雷达外部参数标定方法,其特征是,所述的标定板为尺寸形状为1m×1m的正方形,ArUco标记的尺寸形状为0.2m×0.2m的正方形,位于标定板的正中心,n个尺寸为0.6cm×0.6cm的PVC黑色胶条制成的点特征Ej(j=1…n)均匀分布在ArUco标记的四周。


3.根据权利要求1所述的相机-激光雷达外部参数标定方法,其特征是,所述的基于ArUco现实增强库的视觉特征点提取:相机拍摄到含有ArUco标记的图像,相机的内部参数(fx,fy,cx,cy),ArUco标记的尺寸参数,作为ArUco算法的输入,ArUco算法检测到ArUco标记四个角的位置(按照原始的顺序)以及标定板上标记的编号,通过ArUco库中的estimatePoseSingleMarkers函数计算得到由一个旋转矩阵和一个平移向量组成的变换矩阵T,即描述相机坐标系Wc到ArUco标记坐标系Wb的变换矩阵,其中ArUco标记坐标系Wb由标定板上的ArUco标记确定,根据手动测量的标定板上n个点特征分别在ArUco标记坐标系Wb下的坐标,可计算得到点特征在相机坐标系下的坐标,即视觉特征点的提取。


4.根据权利要求1所述的相机-激光雷达外部参数标定方法,其特征是,所述的迭代最近点算法是指:选取相机坐标系下n个视觉特征点的坐标和激光雷达坐标系下n个激光雷达特征点的坐标作为ICP算法的输入(t,x,y,z),通过迭代计算ICP误差:其中:si为在相机坐标系下点特征构成的点云集S中第i个点的位置,gi为si在激光雷达坐标系...

【专利技术属性】
技术研发人员:裴凌陶力豪李涛邹丹平郁文贤
申请(专利权)人:上海交通大学
类型:发明
国别省市:上海;31

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