【技术实现步骤摘要】
本公开涉及轨道交通，尤其涉及一种联合标定方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术在各个领域广泛应用，为保证应用的可靠性、安全性和鲁棒性，人们越来越多的使用多传感器融合的方法。利用了不同传感器(激光雷达、相机)获得的环境信息，避免了单个传感器的感知局限性和不确定性，形成了对环境或目标的更全面的感知和识别，提高了系统的外部感知能力。然而，将多传感器进行融合首先需要对传感器进行标定，多个传感器因为采样频率不同，需要在时间上进行标定。多个传感器因为安装位置和自身旋转角度姿态不同，需要进行空间标定。
2、目前常用的联合标定方案一般基于点特征，但是在轨道交通领域中，存在环境比较单一、视角受限和光照不足等问题，点特征容易丢失，进而使基于点特征的联合标定方案受限，导致标定效果较差。有鉴于此，如何提高标定效果就成为了目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种联合标定方法、装置、设备以及存储介质。
2、第一方面，本公开的实施例提供了一种联合标定方法，该方法包括：
3、获取同一时刻下列车的各激光雷达采集的点云数据和列车的各相机采集的图像数据；
4、分别对各激光雷达采集的点云数据中的直线进行特征提取，得到各激光雷达对应的直线特征；分别对各相机采集的图像数据中的直线进行特征提取，得到各相机对应的直线特征；
5、根据各激光雷达对应的直线特征，各相机对应的直线特征，对各激光雷达和各相机进行联合标定。>
6、在第一方面的一些可实现方其中，该方法还包括：
7、根据各激光雷达采集的点云数据的时间戳和各相机采集的图像数据的时间戳，对各激光雷达和各相机进行时间软同步。
8、在第一方面的一些可实现方其中，其特征在于，
9、分别对各激光雷达采集的点云数据中的直线进行特征提取，得到各激光雷达对应的直线特征，包括：
10、对任一激光雷达采集的点云数据进行直线检测，对检测到的直线进行特征提取，得到任一激光雷达对应的直线特征；
11、分别对各相机采集的图像数据中的直线进行特征提取，得到各相机对应的直线特征，包括：
12、对任一相机采集的图像数据进行直线检测，对检测到的直线进行特征提取，得到任一相机对应的直线特征。
13、在第一方面的一些可实现方其中，根据各激光雷达对应的直线特征，各相机对应的直线特征，对各激光雷达和各相机进行联合标定，包括：
14、将从激光雷达对应的直线特征与主激光雷达对应的直线特征进行匹配，确定从激光雷达与主激光雷达对应的直线对；将相机对应的直线特征与主激光雷达对应的直线特征进行匹配，确定相机与主激光雷达对应的直线对；
15、根据各从激光雷达与主激光雷达对应的直线对，各相机与主激光雷达对应的直线对，对各激光雷达和各相机进行联合标定。
16、在第一方面的一些可实现方其中，根据各从激光雷达与主激光雷达对应的直线对，各相机与主激光雷达对应的直线对，对各激光雷达和各相机进行联合标定，包括：
17、根据各从激光雷达与主激光雷达对应的直线对，将各从激光雷达的雷达坐标系下的点云数据转换至主激光雷达的雷达坐标系下；
18、根据各相机与主激光雷达对应的直线对，将主激光雷达的雷达坐标系下的点云数据转换至主相机的像素坐标系下，将各从相机的像素坐标系下的图像数据转换至主相机的像素坐标系下。
19、在第一方面的一些可实现方其中，根据各从激光雷达与主激光雷达对应的直线对，将各从激光雷达的雷达坐标系下的点云数据转换至主激光雷达的雷达坐标系下，包括：
20、针对任一从激光雷达，根据从激光雷达与主激光雷达对应的直线对，计算由从激光雷达的雷达坐标系转换至主激光雷达的雷达坐标系的第一外参；
21、根据从激光雷达对应的第一外参，将从激光雷达的雷达坐标系下的点云数据转换至主激光雷达的雷达坐标系下。
22、在第一方面的一些可实现方其中，根据各相机与主激光雷达对应的直线对，将主激光雷达的雷达坐标系下的点云数据转换至主相机的像素坐标系下，将各从相机的像素坐标系下的图像数据转换至主相机的像素坐标系下，包括：
23、针对任一相机，根据相机与主激光雷达对应的直线对，计算由主激光雷达的雷达坐标系转换至相机的相机坐标系的第二内参、第二外参；
24、根据主相机对应的第二内参、第二外参，主相机与主激光雷达对应的直线对，计算主相机对应的尺度因子；根据主相机对应的第二内参、第二外参、尺度因子，将主激光雷达的雷达坐标系下的点云数据转换至主相机的像素坐标系下；
25、针对任一从相机，根据从相机对应的第二内参、第二外参，从相机与主激光雷达对应的直线对，计算从相机对应的尺度因子；根据主相机、从相机分别对应的第二内参、第二外参、尺度因子，将从相机的像素坐标系下的图像数据转换至主相机的像素坐标系下。
26、第二方面，本公开的实施例提供了一种联合标定装置，该装置包括：
27、获取模块，用于获取同一时刻下列车的各激光雷达采集的点云数据和列车的各相机采集的图像数据；
28、提取模块，用于分别对各激光雷达采集的点云数据中的直线进行特征提取，得到各激光雷达对应的直线特征；分别对各相机采集的图像数据中的直线进行特征提取，得到各相机对应的直线特征；
29、标定模块，用于根据各激光雷达对应的直线特征，各相机对应的直线特征，对各激光雷达和各相机进行联合标定。
30、第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如以上所述的方法。
31、第四方面，本公开的实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如以上所述的方法。
32、在本公开的实施例中，可以获取同一时刻下列车各激光雷达采集的点云数据和列车各相机采集的图像数据，然后分别对各激光雷达采集的点云数据中的直线进行特征提取，得到各激光雷达对应的直线特征，分别对各相机采集的图像数据中的直线进行特征提取，得到各相机对应的直线特征，进而根据比点特征更稳定的直线特征，对各激光雷达和各相机进行联合标定，提高标定效果。
33、应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
【技术保护点】
1.一种联合标定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各激光雷达对应的直线特征，各相机对应的直线特征，对各激光雷达和各相机进行联合标定，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各从激光雷达与主激光雷达对应的直线对，各相机与主激光雷达对应的直线对，对各激光雷达和各相机进行联合标定，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各从激光雷达与主激光雷达对应的直线对，将各从激光雷达的雷达坐标系下的点云数据转换至主激光雷达的雷达坐标系下，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各相机与主激光雷达对应的直线对，将主激光雷达的雷达坐标系下的点云数据转换至主相机的像素坐标系下，将各从相机的像素坐标系下的图像数据转换至主相机的像素坐标系下，包括：
8.一种联合标定装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种联合标定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各激光雷达对应的直线特征，各相机对应的直线特征，对各激光雷达和各相机进行联合标定，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各从激光雷达与主激光雷达对应的直线对，各相机与主激光雷达对应的直线对，对各激光雷达和各相机进行联合标定，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各从激光雷达与主激光雷...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘义卿，付哲，王殿文，
申请(专利权)人：交控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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