一种雷达与相机的标定以及坐标转换方法技术

本发明专利技术公开了一种雷达与相机的标定以及坐标转换方法；该标定方法包括：获取至少一帧点云数据及各点云数据对应的图像数据；针对每帧点云数据，对点云数据进行处理，得到标定板对应的点云数据，将标定板对应的点云数据平移旋转到预设平面，得到对应的第一点云数据；对各第一点云数据进行聚类，得到至少一个簇，根据各簇中的第二点云数据确定各簇的轮廓点坐标，根据各轮廓点坐标确定轮廓点列表，根据各轮廓点列表确定板定板的点云角点坐标；根据各图像数据确定图像角点坐标，根据各点云角点坐标和图像角点坐标确定雷达与图像采集装置的转换关系，解决了相机与雷达联合标定时不准确的问题，标定过程简单，且标定结果准确。且标定结果准确。且标定结果准确。

【技术实现步骤摘要】
一种雷达与相机的标定以及坐标转换方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种雷达与相机的标定以及坐标转换方法。

技术介绍

[0002]随着智能驾驶技术的发展，越来越多的车辆上通过安装雷达和相机进行数据采集，进而实现智能驾驶。在通过雷达和相机采集数据时，需要将雷达与相机所采集的数据转换到同一个坐标系中，因此需要对雷达和相机进行标定。
[0003]在雷达和相机的联合标定中，由于雷达点云的稀疏性，较难选取标定目标的精确坐标点；不同的雷达设备，在局部位置的精度不同，联合标定会受设备误差影响；现有技术中的联合标定方法标定过程复杂，精度较低，无法有效快速的完成相机与雷达的联合标定。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种雷达与相机的标定以及坐标转换方法，以解决雷达与相机标定准确度较低的问题。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种雷达与相机的标定方法，包括：
[0006]获取至少一帧点云数据及各所述点云数据对应的图像数据，所述点云数据由雷达采集标定板得到，所述图像数据由图像采集装置采集标定板得到；
[0007]针对每帧点云数据，对所述点云数据进行处理，得到标定板对应的点云数据，将所述标定板对应的点云数据平移旋转到预设平面，得到对应的第一点云数据；
[0008]对各所述第一点云数据进行聚类，得到至少一个簇，根据各所述簇中的第二点云数据确定各所述簇的轮廓点坐标，根据各所述轮廓点坐标确定轮廓点列表，根据各所述轮廓点列表确定板定板的点云角点坐标；<br/>[0009]根据各所述图像数据确定图像角点坐标，根据各所述点云角点坐标和图像角点坐标确定雷达与图像采集装置的转换关系。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种雷达与相机的坐标转换方法，包括：
[0011]获取待转换点云数据，所述待转换点云数据通过雷达采集；
[0012]根据雷达与图像采集装置的转换关系对所述待转换点云数据进行坐标转换，得到目标数据，其中，所述雷达与图像采集装置的转换关系根据本专利技术任一实施例所述的雷达与相机的坐标标定方法确定。
[0013]根据本专利技术的另一方面，提供了一种雷达与相机的标定装置，包括：
[0014]数据获取模块，用于获取至少一帧点云数据及各所述点云数据对应的图像数据，所述点云数据由雷达采集标定板得到，所述图像数据由图像采集装置采集标定板得到；
[0015]第一点云数据确定模块，用于针对每帧点云数据，对所述点云数据进行处理，得到标定板对应的点云数据，将所述标定板对应的点云数据平移旋转到预设平面，得到对应的第一点云数据；
[0016]角点坐标确定模块，用于对各所述第一点云数据进行聚类，得到至少一个簇，根据各所述簇中的第二点云数据确定各所述簇的轮廓点坐标，根据各所述轮廓点坐标确定轮廓点列表，根据各所述轮廓点列表确定板定板的点云角点坐标；
[0017]转换关系确定模块，用于根据各所述图像数据确定图像角点坐标，根据各所述点云角点坐标和图像角点坐标确定雷达与图像采集装置的转换关系。
[0018]根据本专利技术的另一方面，提供了一种雷达与相机的坐标转换装置，包括：
[0019]待转换数据获取模块，用于获取待转换点云数据，所述待转换点云数据通过雷达采集；
[0020]坐标转换模块，用于根据雷达与图像采集装置的转换关系对所述待转换点云数据进行坐标转换，得到目标数据，其中，所述雷达与图像采集装置的转换关系根据本专利技术任一实施例所述的雷达与相机的坐标标定方法确定。
[0021]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0022]至少一个处理器；以及
[0023]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0024]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的方法。
[0025]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的方法。
[0026]本专利技术实施例的技术方案，通过获取至少一帧点云数据及各所述点云数据对应的图像数据，所述点云数据由雷达采集标定板得到，所述图像数据由图像采集装置采集标定板得到；针对每帧点云数据，对所述点云数据进行处理，得到标定板对应的点云数据，将所述标定板对应的点云数据平移旋转到预设平面，得到对应的第一点云数据；对各所述第一点云数据进行聚类，得到至少一个簇，根据各所述簇中的第二点云数据确定各所述簇的轮廓点坐标，根据各所述轮廓点坐标确定轮廓点列表，根据各所述轮廓点列表确定板定板的点云角点坐标；根据各所述图像数据确定图像角点坐标，根据各所述点云角点坐标和图像角点坐标确定雷达与图像采集装置的转换关系，解决了相机与雷达联合标定时不准确的问题，在获取点云数据及其对应的图像数据后，首先对点云数据进行处理，过滤掉无效点云，保留有效点云，得到标定板对应的点云数据；并通过旋转、平移操作将标定板对应的点云数据移动至预设平面，得到第一点云数据；对第一点云数据进行聚类得到簇，根据各簇中的第二点云数据确定各簇的轮廓点坐标，根据轮廓点坐标形成轮廓点列表，进而根据轮廓点列表确定标定板的点云角点坐标，自动确定标定板的角点的坐标，且结果准确；通过图像数据确定图像角点坐标，最后根据各点云角点坐标和图像角点坐标确定雷达与图像采集装置的转换关系，完成雷达与相机的标定，本申请实施例提供的标定方法标定过程简单，且标定结果准确。
[0027]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种雷达与相机的标定方法的流程图；
[0030]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种雷达与相机的标定方法的流程图；
[0031]图3是根据本专利技术实施例三提供的一种雷达与相机的标定方法的流程图；
[0032]图4a是根据本专利技术实施例三提供的一种簇的展示示例图；
[0033]图4b是根据本专利技术实施例三提供的一种轮廓点列表中各轮廓点的展示示例图；
[0034]图4c是根据本专利技术实施例三提供的一种角点的展示示例图；
[0035]图5是根据本专利技术实施例四提供的一种雷达与相机的坐标转换方法的流程图；
[0036]图6是根据本专利技术实施例五提供的一种雷达与相机的标定装置的结构示意图；
[0037]图7是根据本专利技术实施例六提供的一种雷达与相机的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷达与相机的标定方法，其特征在于，包括：获取至少一帧点云数据及各所述点云数据对应的图像数据，所述点云数据由雷达采集标定板得到，所述图像数据由图像采集装置采集标定板得到；针对每帧点云数据，对所述点云数据进行处理，得到标定板对应的点云数据，将所述标定板对应的点云数据平移旋转到预设平面，得到对应的第一点云数据；对各所述第一点云数据进行聚类，得到至少一个簇，根据各所述簇中的第二点云数据确定各所述簇的轮廓点坐标，根据各所述轮廓点坐标确定轮廓点列表，根据各所述轮廓点列表确定板定板的点云角点坐标；根据各所述图像数据确定图像角点坐标，根据各所述点云角点坐标和图像角点坐标确定雷达与图像采集装置的转换关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取各所述点云数据对应的图像数据，包括：针对每帧点云数据，确定所述点云数据对应的时间戳；根据所述时间戳筛选出所述点云数据对应的图像数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行处理，得到标定板对应的点云数据，包括：根据标定板对应的点云范围对所述点云数据进行过滤，确定候选点云；对所述候选点云进行过滤，确定目标点云；根据所述目标点云进行平面拟合，确定拟合平面的平面方程，根据所述平面方程筛选出平面内点云；将所述平面内点云投影到拟合平面上，得到标定板对应的点云数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述标定板对应的点云数据平移旋转到预设平面，得到对应的第一点云数据，包括：从所述标定板对应的点云数据中筛选出基准点，将所述标定板对应的点云数据减去所述基准点坐标，得到平移后的点云数据；根据拟合平面的平面方程确定第一旋转矩阵和第二旋转矩阵；基于所述第一旋转矩阵和第二旋转矩阵将所述平移后的点云数据旋转到预设平面，得到对应的第一点云数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据拟合平面的平面方程确定第一旋转矩阵和第二旋转矩阵，包括：根据拟合平面的平面方程确定平面法向量，根据所述平面法向量确定第一旋转参数，并基于所述第一旋转参数确定第一旋转矩阵；根据所述第一旋转参数确定旋转后平面的法向量，根据所述旋转后平面的法向量确定第二旋转参数，并基于所述第二旋转参数确定第二旋转矩阵。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述簇中的第二点云数据确定各所述簇的轮廓点坐标，包括：针对每个簇，根据所述簇中的第二点云数据确定中心点；计算每个第二点云数据与中心点之间的第一距离，将距离最远的第一距离对应的第二点云数据确定为第一个轮廓点；
计算每个第二点云数据与第一个轮廓点之间的第二距离，将距离最远的第二距离对应的第二点云数据确定为第二个轮廓点；根据所述第一个轮廓点的坐标和第二个轮廓点的坐标确定所述簇的轮廓点坐标。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述轮廓点坐标确定轮廓点列表，包括：以第一个簇中的一个轮廓点为起点，计算下一个簇中轮廓点与起点之间的距离，将距离最近的轮廓点作为目标轮廓点，确定所述目标轮廓点与起点之间的直线方向；若直线方向发生改变且所有目标轮廓点的数量满足要求，基于起点对应的轮廓点和直线方向一致的各目标轮廓点生成轮廓点列表，将最新的目标轮廓点作为新的起点，返回执行计算下一个簇中轮廓点与起点之间的距离，将距离最近的轮廓点作为目标轮廓点，确定所述目标轮廓点与起点之间的直线方向的步骤；若直线方向发生改变且所述目标轮廓点的数量不满足要求，过滤掉所述目标轮廓点，将未过滤掉的最新的目标轮...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩昊轩，方书晨，王孝润，岳莹莹，窦殿松，王祥，郑一辰，
申请(专利权)人：北京星云互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：