[发明专利]毫米波雷达与相机联合标定方法和装置、服务器、计算机可读存储介质

说明书

本申请涉及一种毫米波雷达与相机联合标定方法和装置、服务器、计算机可读存储介质，包括：将毫米波点云数据对应的点云映射到图像上得到映射点云。再计算标定物在图像上的点云目标框与图像识别目标框之间的重叠面积，基于重叠面积调整初始联合标定参数直到重叠面积满足预设阈值，输出调整后的联合标定参数作为毫米波雷达相对于相机的目标联合标定参数。通过毫米波雷达与相机进行自标定，不需要使用特定标定物，避免了浪费人力物力，因为不需要使用特定标定物就也提高了该联合标定方法的可复用性。

技术领域

本申请涉及相机标定技术领域，特别是涉及一种毫米波雷达与相机联合标定方法和装置、服务器、计算机可读存储介质。

背景技术

随着自动驾驶或无人驾驶技术的不断发展，自动驾驶或无人驾驶将逐渐步入人们的日常生活中，为人们的生活带来便利。其中，自动驾驶或无人驾驶技术所面临的核心问题是：车辆的视觉感知能力不足，无法形成对整体道路交通坏境的全面感知，使得车辆行驶安全性得不到全面保障。

近些年出现了通过毫米波雷达与相机一起来提高车辆的视觉感知能力的方案，但是采用传统方法在对毫米波雷达与相机进行标定时，都需要基于标定物来进行标定，浪费人力物力，且可复用性不强。

发明内容

本申请实施例提供一种毫米波雷达与相机联合标定方法、装置、服务器、计算机可读存储介质，可以避免浪费人力物力，提高标定过程的可复用性。

一种毫米波雷达与相机联合标定方法，包括：

获取同一时刻、同一场景下采集的图像和毫米波点云数据；

根据相机的内参矩阵、毫米波雷达相对于所述相机的初始联合标定参数，将所述毫米波点云数据对应的点云映射到所述图像上得到映射点云；

计算标定物在所述图像上的点云目标框与图像识别目标框之间的重叠面积，所述标定物为所述相机和所述毫米波雷达重叠检测区域中的至少一个目标，所述点云目标框为基于所述映射点云中的标定物在所述图像上绘制的目标框，所述图像识别目标框为对所述图像进行图像识别所得的所述标定物的目标框；

基于各标定物对应的所述重叠面积调整所述初始联合标定参数直到所述重叠面积满足预设阈值，输出调整后的联合标定参数作为所述毫米波雷达相对于所述相机的目标联合标定参数。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

将所述毫米波雷达在球坐标系中的坐标转换为所述毫米波雷达在世界坐标系中的坐标；

将所述相机在相机坐标系中的坐标转换为所述相机在所述世界坐标系中的坐标；

根据所述毫米波雷达在所述世界坐标系中的坐标、所述相机在所述世界坐标系中的坐标，计算所述毫米波雷达相对于所述相机的初始联合标定参数。

在其中一个实施例中，根据所述相机的内参矩阵、所述毫米波雷达相对于所述相机的初始联合标定参数，将所述毫米波点云数据对应的点云映射到所述图像上得到映射点云，包括：

计算所述相机的内参矩阵、所述相机的畸变系数；

将所述毫米波点云数据在球坐标系中的坐标，转换为在世界坐标系中的坐标；

将所述相机的内参矩阵、所述相机的畸变系数、所述毫米波雷达相对于所述相机的初始联合标定参数及所述毫米波点云数据在世界坐标系中的坐标输入至透射变换矩阵，计算所述毫米波点云数据对应的点云在像素坐标系中的坐标；

从所述图像上提取所述点云在像素坐标系中的坐标处的像素点，作为映射点云。

在其中一个实施例中，在所述计算标定物在所述图像上的点云目标框与图像识别目标框之间的重叠面积之前，还包括：