[发明专利]激光传感器和视觉传感器的校准

说明书

本文公开了对移动平台承载的激光传感器和视觉传感器的自动校准以及相关联的系统和方法。代表性方法包括利用从视觉传感器获得的边缘信息评估从激光传感器获得的基于深度的特征点，以及基于此生成校准规则。

技术领域

本技术总体上涉及对移动平台承载的发射器/检测器传感器(例如，激光传感器)和光学检测传感器(例如，诸如相机之类的视觉传感器)之间的校准。

背景技术

通常通过使用传感器的组合获得周围环境中的物体的位置信息来促进移动平台的操作。获得的关于物体位置的信息可以有助于检测环境中的行人和/或载运工具，从而允许移动平台在导航期间避开障碍物。诸如单目相机之类的典型的光学检测传感器可以基于计算机视觉和机器学习算法来检测物体，但是无法一致地提供目标的三维位置信息。诸如LiDAR传感器之类的发射器/检测器传感器通常向外发射脉冲信号(例如，激光信号)、检测脉冲信号反射、并测量环境中的三维信息(例如，激光器扫描点)以便于对环境进行地图构建。典型的发射器/检测器传感器可以提供环境的三维几何信息，但是基于此的物体检测相对困难。另外，具有360度水平视场(FOV)的传统全向激光传感器可能价格昂贵且不可定制。因此，仍然需要用于移动平台的改进的感测技术和设备。

发明内容

以下发明内容是为了读者的方便而提供，并且指出所公开的技术的一些代表性实施例。

在一些实施例中，一种用于自动地校准均由公共移动平台承载的至少发射器/检测器单元和光学检测单元的计算机实现的方法，包括：组合从所述发射器/检测器单元获得的点信息的一个或多个集合，以在与所述移动平台相关联的参考系中形成点云；从所述点云中选择特征点子集；利用从所述光学检测单元获得的边缘信息来评估所述特征点子集；以及至少部分地基于利用所述边缘信息评估所述特征点，生成用于所述发射器/检测器单元和所述光学检测单元之间的校准的至少一个校准规则。在一些实施例中，所述方法还包括至少部分地基于变换规则集合来变换所述特征点子集，根据所述光学检测单元相对于所述移动平台的位置和取向来至少部分地定义所述变换规则集合。在一些实施例中，与所述移动平台相关联的参考系包括坐标系。在一些实施例中，所述方法还包括至少部分地基于所述点云内的点之间的一个或多个深度差异、基于所述一个或多个深度差异与阈值之间的关系来选择所述特征点子集。在一些实施例中，所述方法还包括：将从所述光学检测单元获得的图像转换为灰度图像；以及至少部分地基于所述灰度图像的至少一个像素与在所述至少一个像素的阈值接近度内的一个或多个像素之间的差异来确定所述边缘信息。在一些实施例中，利用所述边缘信息评估所述特征点包括：将所述特征点投影到从所述光学检测单元获得的图像中的相应位置。在一些实施例中，利用所述边缘信息评估所述特征点还包括：评估至少部分地由所述特征点的投影位置定义的目标函数，其中，生成至少一个校准规则包括优化所述目标函数，并且其中，优化所述目标函数包括根据至少六个自由度优化所述目标函数。在一些实施例中，所述至少一个校准规则包括用于在与所述发射器/检测器单元相关联的参考系和与所述光学检测单元相关联的参考系之间进行变换的规则。在一些实施例中，所述方法还包括检测(a)所生成的至少一个校准规则与(b)一个或多个先前生成的校准规则之间的差异。在一些实施例中，所述方法还包括根据所述至少一个校准规则对所述发射器/检测器单元和所述光学检测单元进行校准。