[发明专利]一种结合激光雷达三维点云数据的相机自标定方法有效

专利信息
申请号: 201711225701.5 申请日: 2017-11-29
公开(公告)号: CN107977997B 公开(公告)日: 2020-01-17
发明(设计)人: 李小路;徐立军;冯静;刘畅 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06T7/80 分类号: G06T7/80
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 结合 激光雷达 三维 数据 相机 标定 方法
【权利要求书】:

1.一种结合激光雷达三维点云数据的相机自标定方法,其特征在于,包括:

步骤一,将相机固定在激光雷达上方同时对同一场景进行扫描和拍摄,建立以激光雷达所在位置为原点的三维坐标系,解算出在此坐标系下的空间三维坐标(x,y,z);

步骤二,将激光雷达固定位置进行扫描,相机可移动多次来对同一场景进行多视点拍摄,每个视点拍摄照片之间存在图像重叠区域;

步骤三,对所述图像重叠区域进行特征提取,得到每一幅图像的特征点的像素坐标(u,v),将任意两视点之间所述图像重叠区域的所述特征点的像素坐标(u,v)进行粗匹配和精匹配,即两次匹配得到提纯后的匹配点对A(ui,vi,1)和A'(u′i,v′i,1);

步骤四,利用所述提纯后的匹配点对A(ui,vi,1)和A'(u′i,v′i,1)求解基本矩阵F和极点e';

步骤五,利用所述基本矩阵F建立有关相机内参fx,fy,uo,vo的目标函数,其中,fx代表相机焦距在x轴方向的有效焦距,其单位为像素,fy代表相机焦距在y轴方向的有效焦距,其单位为像素,(uo,vo)是所述相机拍摄图像的主点坐标,其单位为像素,记相机内参矩阵为:

所述基本矩阵F与所述相机内参fx,fy,uo,vo之间的关系,具体如下式所示:

其中,是一个对称矩阵,[e′]x是关于所述极点e'的反对称矩阵,λ2是一个正常数因子;

因为λ2是一个正常数因子,所以可将(1)式的方程左边矩阵FCFT和右边矩阵[e′]x中的每一个元素对应相除,结果均等于λ2

由于矩阵C是对称矩阵,令

c=(c1,c2,c3,c4,c5) (4)

则(2)式的矩阵方程左右两边矩阵可表示成如下式(5)和(6)形式,其中,矩阵方程左边可表示为:

矩阵方程右边可表示为:

所以这两个矩阵对应元素相除,形如表示第i个基本矩阵所构成的式(5)和(6)的对应元素相除,则表示第i个基本矩阵所构成的式(5)和(6)的所有对应元素相除的均值,结果均等于λ2,将这一特点作为依据,建立如下式(7)所示目标函数f(c);

步骤六,理论上步骤五中所述结果均等于λ2,所以目标函数在理想情况下应该等于0,因此利用优化算法使其结果无限接近于0,则可得到所述相机内参fx,fy,uo,vo;所述利用优化算法求解所述相机内参fx,fy,uo,vo的过程中,所述优化算法需要对输入参数,即相机内参fx,fy,uo,vo进行初值限定,通过提取被测物任一顶点在所述以激光雷达所在位置为原点的三维坐标系下解算出的所述空间三维坐标(x,y,z)并计算出其与地面的距离,结合所述被测物任一顶点在图像上距地面的距离和小孔成像原理以及相机像素尺寸计算出相机焦距fx0,fy0,并且所述图像的图像中心坐标定义为(uo0,vo0),以所述图像中心坐标(uo0,vo0)为中心对图像主点进行限制,限定范围必须合理,因此在所述图像中心坐标(uo0,vo0)为中心,上下限为±15%的范围内寻找最优解,同理所述相机焦距的限定范围也类似这种方法进行限定,所规定初值范围同样规定在上下限为±15%的范围内,将以上限定作为所述优化算法的初值进而求解出精度高,鲁棒性好的相机内参。

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