[发明专利]基于立体正八边结构的多源传感器联合标定方法

权利要求书

1.一种基于立体正八边结构的多源传感器联合标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，相机内部参数标定：制作多个标定板，采用张氏标定法进行相机内部参数标定；

步骤二，构建三维激光点云模型：通过坐标转换对激光扫描仪获取的物体距离和角度数据进行转换，进而将二维激光坐标系向三维立体空间转化，得到三维激光点云坐标系中激光束的投影；

步骤三，基于惯性数据修正三维激光点云：利用惯性测量单元测得的激光扫描云台的瞬时加速度值及角度偏移量，修正三维激光点云坐标系基准点的偏移及旋转：

步骤3.1根据惯性测量单元测得的激光扫描云台在每个时刻的加速度值，对原始激光点云数据进行平移修正：

其中，t＝[t_xl t_yl t_zl]^T为三维激光点云坐标系基准点平移修正量，

其中，T_△为单个激光脉冲的采样时间，g_x、g_y和g_z为该采样时间内云台的加速度值，X_L’、Y_L’Z_L’为三维激光点云坐标点；

步骤3.2通过惯性测量单元测得的三个姿态角α，β和γ，对原始激光点云数据进行旋转修正，得到三维激光点云坐标系基准点旋转修正量R_L:

步骤四，优化激光抖动误差叠加均值：利用多次扫描数据叠加求均值的方法对激光原始数据进行抖动误差补偿；

步骤五，优化激光步进角误差增量：在相邻两束激光间添加步进角增量，进一步细分角度分辨率，生成虚拟激光点云，弥补步进角误差，然后以正八边形标定体为优化参照物，针对标定体的边缘线对原始激光点云中边缘点进行误差补偿；

步骤六，构建多线段联合外参标定模型：利用三维激光点云及图像中正八边形标定板的边缘，构建不同坐标系中多线变化模型，求解出外部参数初始解,然后通过非线性方法求出外部参数最优解，提升外部参数标定精度和数据融合效果。

2.根据权利要求1所述的基于立体正八边结构的多源传感器联合标定方法，其特征在于，所述步骤一包括：

步骤1.1：制作贴有不同规格黑白棋格标定面的多个正八边形标定板，将其放置在不同距离的不同位置，通过相机同时进行拍照，获取多个标定图片；

步骤1.2：从实验数据中选取48张图作为张氏标定的基础数据，并通过误差分析将影响标定结果的不良图片进行剔除，选取23张图用作求解相机的参数；

步骤1.3：通过对每幅标定图片进行角点提取和标定板表面法向量计算，建立不同的棋盘格标定板和相机坐标系平面转化关系，得到线性内部参数矩阵K_c和畸变内部参数矩阵k_c如下：

k_c＝[0.05207,0.00411,0.01441,-0.03346,0]。

3.根据权利要求1所述的基于立体正八边结构的多源传感器联合标定方法，其特征在于，所述步骤二包括：

步骤2.1，坐标转换：将激光原始数据由极坐标系转化到笛卡尔坐标系中，得到：

P_l＝[Dcosθ,Dsinθ,H]^T

其中D表示为测量距离，θ为激光束分布角度，在实际测量中分布角度由水平角度分辨率η和所在水平激光束序列n₁构成，故θ＝n₁η+θ₀；

步骤2.2，三维激光点云构建：二维激光坐标系向三维立体空间转化，得到该三维激光点云坐标系中某一激光束的投影为：

其中，n₂为激光束所在扫描平面层数的序列，ε为激光扫描仪俯仰角度分辨率，d_x和d_y为激光扫描仪绕垂直电机转动轴做半径为d的圆时d在水平方向x轴和垂直方向y轴上的分量，H为激光扫描仪距离水平地面高度，为可测量常量，θ₀为激光扫描仪初始角度，为固定常量，根据激光扫描仪参数手册获得。

4.根据权利要求1所述的基于立体正八边结构的多源传感器联合标定方法，其特征在于，所述步骤四包括：

采用多次扫描方式获取同一目标的点云数据，然后通过将多次扫描数据叠加求均值进行抖动误差补偿，对激光原始数据进行初步优化：

其中P_i为第i个采样激光数据，N为激光重复扫描的次数，为多次重复测量求均的运算值。