黑暗条件下激光雷达和相机的联合标定方法技术

本发明专利技术涉及自动驾驶领域，具体提供一种黑暗条件下激光雷达和相机的联合标定方法，将激光雷达和相机进行刚性连接，利用暗光增强模型对相机采集的图像进行暗光增强处理，通过激光雷达采集的点云数据拟合点云平面，利用Candy边缘检测算法提取图像边缘，对点云平面的拟合相交位置提取点云边缘，并将图像边缘和点云边缘进行对应匹配，通过PNP算法求解激光雷达和相机的转移矩阵，完成联合标定。本发明专利技术的标定方法无需特定的标定板或已知的物体，适用于无目标环境下的高分辨率LiDAR和相机系统，解决了现有标定方法在黑暗条件下不适用的问题，具有极强的实际意义。有极强的实际意义。有极强的实际意义。

【技术实现步骤摘要】
黑暗条件下激光雷达和相机的联合标定方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，具体提供一种黑暗条件下激光雷达和相机的联合标定方法
。

技术介绍

[0002]自动驾驶
、
辅助驾驶技术近年来发展迅速，激光雷达和相机是在自动驾驶感知领域最重要的两个传感器
。
传统的激光雷达和相机联合标定方案往往是通过棋盘格标定板来进行的，这种方案往往只能适用于汽车的出厂阶段，遇到复杂路况时并不可行，比如路况颠簸可能会导致激光雷达和相机的刚性连接发生变化，进而导致激光雷达和相机融合功能受到影响，导致严重事故，存在较大的安全风险
。
因此，为了解决自动驾驶中的自动标定问题，无目标的激光雷达和相机联合标定的研究具有重要意义
。
[0003]而目前基于激光雷达和相机的无目标联合标定往往是在正常条件下进行的，这种方法在黑暗条件下会导致图像中的边缘难以被检测，进而导致方法失效，这在自动驾驶中是极其不利的，例如公布号为
CN115205396A
的中国专利和公布号为r/>CN11326本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种黑暗条件下激光雷达和相机的联合标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
将激光雷达和相机刚性连接设置在同一世界坐标系下；
S2、
利用暗光增强模型对相机采集的图像进行暗光增强处理；
S3、
将激光雷达采集的点云数据集进行体素化处理，并利用平面拟合算法对每个体素中的点云进行拟合，获得点云平面的参数；
S4、
利用
Candy
边缘检测算法提取图像边缘，对点云平面的拟合相交位置提取点云边缘；
S5、
利用尺度不变特征变换算法将图像边缘和点云边缘进行对应匹配；
S6、
通过
PNP
算法求解激光雷达和相机的转移矩阵，公式如下：其中，
p
表示点在像素坐标系下的坐标，
P
C
表示点在相机坐标系下的坐标，
P
W
表示点在世界坐标系下的坐标，
ω
表示点的深度，
K
表示相机的内参矩阵，
R
CW
和表示从世界坐标系到相机坐标系的位姿转换
。2.
如权利要求1所述的黑暗条件下激光雷达和相机的联合标定方法，其特征在于，所述暗光增强模...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋俊峰，赵浩阳，胡小龙，马忠嘉，吕颖，曹蕴涛，刘宇杰，汪川蛟，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：