基于线和平面特征关联的相机-LiDAR外参标定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于线和平面特征关联的相机‑LiDAR外参标定方法及装置，包括：在相机坐标系中采用LSD算法检测棋盘格图像的边界线特征，并通过单应性变换计算平面法向量及投影点；在LiDAR坐标系中采用RANSAC算法拟合棋盘平面及边界线点云，提取平面法向量和线方向参数；基于线方向对齐、投影点一致性、平面法向量对齐及平面点一致性四类几何约束，建立相机与LiDAR坐标系间的旋转矩阵与平移向量约束关系；最后构建成本函数和优化函数，利用多棋盘位姿迭代求解高精度外参标定结果。本发明专利技术显著提升了标定精度与鲁棒性，且无需依赖棋盘格的物理尺寸测量，适用于无人驾驶车辆及移动机器人的多传感器融合定位系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无人驾驶领域，具体地是指一种基于线和平面特征关联的相机-lidar外参标定方法及装置。

技术介绍

1、随着自动驾驶技术的快速发展，多传感器融合的方案在对未知环境的感知中有着极高的精度，已经逐渐在自动驾驶中成为主流。对传感器的外参的精确标定是整个自动驾驶系统长期鲁棒的运行的前提。相机和激光雷达是自动驾驶中最常用的感知设备，它们之间有着很好的互补性，相机能够获取环境中丰富的视觉信息，但却无法获取物体的空间三维信息。激光雷达的输出的点云有着丰富的几何特征和深度信息，但却无法获得物体表面的纹理与色彩信息。所以，相机和激光雷达的外参的准确的标定能够使相机和激光雷达信息进行有效的融合，这对于自动驾驶的环境感知有着极为重要的作用。目前激光雷达和相机外参标定一般可以分为基于标定板的有目标标定和基于深度学习、自然场景特征的无目标标定。目前，基于棋盘格目标的相机-lidar外参标定方法被广泛应用，简单方便的棋盘标定物使得标定过程方便且灵活，它们采用一个或者多个棋盘格对相机-lidar外参进行了标定，但是这些方法仅采用平面对应关系来约束待估计的外参向量，需要多次移本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于线和平面特征关联的相机-LiDAR外参标定方法，其特征在于：首先搭建包括激光雷达、工业相机以及棋盘格的标定系统，采集多个位姿下的LiDAR扫描数据和棋盘格图像，然后执行如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于线和平面特征关联的相机-LiDAR外参标定方法，其特征在于：步骤1)中对采集的棋盘格图像进行特征提取，首先检测图像中的棋盘格及其边界，计算相机坐标系下的棋盘第i个位姿的平面特征及其图像平面的四个边界线特征其中j＝1,2,3,4；其中线特征采用LSD算法检测图像得到，给定一个棋盘格目标可以检测包围棋盘格的4个边界线作为线特征进行提取；

3.如权利要求2所述...

【技术特征摘要】

1.基于线和平面特征关联的相机-lidar外参标定方法，其特征在于：首先搭建包括激光雷达、工业相机以及棋盘格的标定系统，采集多个位姿下的lidar扫描数据和棋盘格图像，然后执行如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于线和平面特征关联的相机-lidar外参标定方法，其特征在于：步骤1)中对采集的棋盘格图像进行特征提取，首先检测图像中的棋盘格及其边界，计算相机坐标系下的棋盘第i个位姿的平面特征及其图像平面的四个边界线特征其中j＝1,2,3,4；其中线特征采用lsd算法检测图像得到，给定一个棋盘格目标可以检测包围棋盘格的4个边界线作为线特征进行提取；

3.如权利要求2所述的基于线和平面特征关联的相机-lidar外参标定方法，其特征在于：生成反投影平面的具体实现方式为：采用齐次坐标变换将二维线段转换成三维线段根据四个边界可生成一个反投影平面将和分别参数化为和其中是平面的法线，长度为1，和分别代表边界的方向和投影点，其中的长度也为1。

4.如权利要求1所述的基于线和平面特征关联的相机-lidar外参标定方法，其特征在于：步骤2)中，lidar坐标系下棋盘平面及其四个边界分别用和表示，其中平面上的激光点用表示，边界上的激光点用表示，k＝1,...,kij；给定和计算出lidar坐标系中平面的法线和质心以及方向

5.如权利要求1所述的基于线和平面特征关联的相...

【专利技术属性】
技术研发人员：程君，余鎏鑫，张晨蕾，张毅，侯帅，胡新荣，
申请(专利权)人：武汉纺织大学，
类型：发明
国别省市：