基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法技术

本发明专利技术公开了基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法，包括以下步骤，首先采集外参点云，准备三维标定板，通过激光雷达多角度采集多角度三维标点板的多组原始标定点云，然后三维模型生成，根据获得的多组原始标定点云计算并生成三维模型；本发明专利技术专利通过采用激光雷达多角度采集三维定位板，通过生成三维模型为外参标定与内参标定进行对比，能够直接对比得出最精准的世界坐标系下的精准位姿，对比过程中，能够以归一化和系数化的方法保证线性方程求解的稳定性，从而拥有更高的相机内参精度和稳定性，并且在三维模型的对比下，并不需要过高的相机位姿解算精度，可有效避免K矩阵畸变系数的精度变差情况。避免K矩阵畸变系数的精度变差情况。

【技术实现步骤摘要】
基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法


[0001]本专利技术涉及激光雷达
，具体为基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法。

技术介绍

[0002]世界是三维的，而照片是二维的，可以把相机认为是一个函数，输入量是一个场景，输出量是一幅灰度图。
[0003]目前相机内参标定与PnP算法有相似之处，PnP算法是已知相机的内参和三维坐标点去求解相机在世界坐标系下的位姿，而相机标定算法是已知三维坐标点去求解相机的内参和相机在世界坐标系下的位姿。
[0004]这两个问题都需要求解相机在世界坐标系下的位姿，而根据PnP算法可知如果所有的三维点共面那么计算能得到相机位姿精度会严重下降，而如果相机位姿的解算精度不高，会导致K矩阵畸变系数的精度变差。
[0005]为此提出基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法，来解决此问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法，解决了目前相机位姿的解算精度不高，会导致K矩阵畸变系数的精度变差的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1：采集外参点云：准备三维标定板，通过激光雷达多角度采集多角度三维标点板的多组原始标定点云；
[0009]步骤2：三维模型生成：根据获得的多组原始标定点云计算并生成三维模型，三维模型生成后即为外参标定物，根据外参标定物计算出外参标定值；
[0010]步骤3：二维图形生成：相机采集三维标定板单面，以生成的三维模型作为对比，对比出最符合相机采集的单面，并以标定板单面中心点为标定点，进行扩大对比，从而最终经过对比后生成二维图形，二位图形生成后则完成标定内参标定物，通过计算内参标定即可获得内参标定值；
[0011]步骤4：外内惨标定对比：以得到外参标定物对比得到内参标定物，最终吻合得到精准三维标定板的单面及三维位姿。
[0012]优选的，在步骤1中，激光雷达多角度采集三维标定板过程，三维标定板悬空需要采集三维标定板底部以获取三维为标定板底部原始标定点。
[0013]优选的，在步骤1中，激光雷达采集三维标定板过程，三维标定板底部不悬空则忽略采集。
[0014]优选的，在步骤2中，三维模型生成过程，采集重叠图形自动吻合形成统一图形。
[0015]优选的，在步骤2中，三维模型生成过程，出现缺少图形情况，生成三维模型缺少位
置则不生成图形，此时需要补采三维模型缺失部分，随后进行二次三维模型生成，直至填补三维模型空缺位置。
[0016]优选的，在步骤2中，外参标定值获取时及获取后，三维模型都处于固定位姿。
[0017]优选的，在步骤3中，相机采集三维标定板单面为三维标定板任意一面，三维标定板底部不悬空则忽略单面采集要求。
[0018]优选的，在步骤3中，扩大对比过程中，发现对比不符合程度大于20％，自动进行三维模型的下一面对比工作。
[0019]优选的，在步骤3中，内参标定值为经过和三维模型比对后的二维图形，内参标定物计算过程内参标定物姿态固定。
[0020]优选的，在步骤4中，最终得到的三维标定板的单面及三维位姿将是世界坐标系下最精准的位姿。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0022]本专利技术专利通过采用激光雷达多角度采集三维定位板，通过生成三维模型为外参标定与内参标定进行对比，能够直接对比得出最精准的世界坐标系下的精准位姿，对比过程中，能够以归一化和系数化的方法保证线性方程求解的稳定性，从而拥有更高的相机内参精度和稳定性，并且在三维模型的对比下，并不需要过高的相机位姿解算精度，可有效避免K矩阵畸变系数的精度变差情况。
具体实施方式
[0023]下面将通过实施例的方式对本专利技术作更详细的描述，这些实施例仅是举例说明性的而没有任何对本专利技术范围的限制。
[0024]本专利技术提供一种技术方案：基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法，包括以下步骤：
[0025]步骤1：采集外参点云：准备三维标定板，通过激光雷达多角度采集多角度三维标点板的多组原始标定点云；
[0026]步骤2：三维模型生成：根据获得的多组原始标定点云计算并生成三维模型，三维模型生成后即为外参标定物，根据外参标定物计算出外参标定值；
[0027]步骤3：二维图形生成：相机采集三维标定板单面，以生成的三维模型作为对比，对比出最符合相机采集的单面，并以标定板单面中心点为标定点，进行扩大对比，从而最终经过对比后生成二维图形，二位图形生成后则完成标定内参标定物，通过计算内参标定即可获得内参标定值；
[0028]步骤4：外内惨标定对比：以得到外参标定物对比得到内参标定物，最终吻合得到精准三维标定板的单面及三维位姿。
[0029]实施例一：
[0030]首先采集外参点云，准备三维标定板，通过激光雷达多角度采集多角度三维标点板的多组原始标定点云，然后三维模型生成，根据获得的多组原始标定点云计算并生成三维模型，三维模型生成后即为外参标定物，根据外参标定物计算出外参标定值，随后二维图形生成，相机采集三维标定板单面，以生成的三维模型作为对比，对比出最符合相机采集的单面，并以标定板单面中心点为标定点，进行扩大对比，从而最终经过对比后生成二维图
形，二位图形生成后则完成标定内参标定物，通过计算内参标定即可获得内参标定值，最后外内惨标定对比，以得到外参标定物对比得到内参标定物，最终吻合得到精准三维标定板的单面及三维位姿。
[0031]实施例二：
[0032]在实施例一中，再加上下述工序：
[0033]在步骤1中，激光雷达多角度采集三维标定板过程，三维标定板悬空需要采集三维标定板底部以获取三维为标定板底部原始标定点，激光雷达采集三维标定板过程，三维标定板底部不悬空则忽略采集。
[0034]首先采集外参点云，准备三维标定板，通过激光雷达多角度采集多角度三维标点板的多组原始标定点云，激光雷达多角度采集三维标定板过程，三维标定板悬空需要采集三维标定板底部以获取三维为标定板底部原始标定点，激光雷达采集三维标定板过程，三维标定板底部不悬空则忽略采集，然后三维模型生成，根据获得的多组原始标定点云计算并生成三维模型，三维模型生成后即为外参标定物，根据外参标定物计算出外参标定值，随后二维图形生成，相机采集三维标定板单面，以生成的三维模型作为对比，对比出最符合相机采集的单面，并以标定板单面中心点为标定点，进行扩大对比，从而最终经过对比后生成二维图形，二位图形生成后则完成标定内参标定物，通过计算内参标定即可获得内参标定值，最后外内惨标定对比，以得到外参标定物对比得到内参标定物，最终吻合得到精准三维标定板的单面及三维位姿。
[0035]实施例三：
[0036]在实施例二中，再加上下述工序：
[0037]在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采集外参点云：准备三维标定板，通过激光雷达多角度采集多角度三维标点板的多组原始标定点云；步骤2：三维模型生成：根据获得的多组原始标定点云计算并生成三维模型，三维模型生成后即为外参标定物，根据外参标定物计算出外参标定值；步骤3：二维图形生成：相机采集三维标定板单面，以生成的三维模型作为对比，对比出最符合相机采集的单面，并以标定板单面中心点为标定点，进行扩大对比，从而最终经过对比后生成二维图形，二位图形生成后则完成标定内参标定物，通过计算内参标定即可获得内参标定值；步骤4：外内惨标定对比：以得到外参标定物对比得到内参标定物，最终吻合得到精准三维标定板的单面及三维位姿。2.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法，其特征在于：在步骤1中，激光雷达多角度采集三维标定板过程，三维标定板悬空需要采集三维标定板底部以获取三维为标定板底部原始标定点。3.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法，其特征在于：在步骤1中，激光雷达采集三维标定板过程，三维标定板底部不悬空则忽略采集。4.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法，其特征在于：在步骤2中，三维模型生成过程，采集重...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛运丰，汤立凡，张昊，李君扬，
申请(专利权)人：江苏集萃未来城市应用技术研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：