[发明专利]激光点云与图像的配准的方法及系统

权利要求书

1.一种激光点云与图像的配准方法，其特征在于，包括：

在待配准的数据中随机抽取预设帧数的随机数据，针对每一帧的所述随机数据，将所述随机数据中的点云图像与相机图像调整为具有一致性后，保存调整参数；其中，针对每一帧的所述随机数据，将所述随机数据中的点云图像与相机图像调整为具有一致性后，保存调整参数，包括：将惯导IMU的相对位置和姿态设置为初始变换参数；针对每一帧的所述随机数据执行如下处理：采用所述初始变换参数对点云数据进行旋转和平移，以将所述点云数据投影成所述点云图像；将所述点云图像与对应帧的所述相机图像进行叠加后，对所述点云数据进行变换，以使投影后获得的所述点云图像与所述相机图像具有一致性；使用控制变量法，每次改变所述初始变换参数中的一个参数的值，并采用改变后的参数对所述点云数据进行变换，并判断所述点云图像与所述相机图像是否具有一致性；若不具有则继续改变所述初始变换参数中的一个参数的值，直至所述点云图像与所述相机图像具有一致性；

对所述预设帧数的所述随机数据分别对应的所述调整参数进行分析，获得所述调整参数与惯导姿态的关联关系；

根据所述关联关系对所述待配准的数据中的每一帧数据中的点云图像和相机图像进行配准。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确认具有一致性，包括：

根据所述点云图像与所述相机图像的叠加图的清晰度、是否有重影以及特征点能否对齐来确认是否具有一致性。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联关系为线性关系；

相应地，对所述预设帧数的所述随机数据分别对应的所述调整参数进行分析，获得所述调整参数与惯导姿态的关联关系，包括：

采用异常检测算法剔除孤立数据，绘制散点图；

根据所述散点图中散点的分布情况，采用线性拟合的方式获得所述调整参数与惯导姿态的线性关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述关联关系对所述待配准的数据中的每一帧数据中的点云图像和相机图像进行配准，包括：

针对所述待配准的数据中的每一帧数据，根据惯导姿态和所述关联关系计算出所述初始变换参数；采用所述惯导姿态和所述初始变换参数将点云数据变换至相机坐标系后，投影获得所述点云图像；基于评价指标对所述点云图像与所述相机图像的一致性进行评价，并采用优化算法调整所述调整参数以对所述点云数据进行重投影和重评价，直至获得局部最优解。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于评价指标对所述点云图像与所述相机图像的一致性进行评价，并采用优化算法调整所述调整参数以对所述点云数据进行重投影和重评价，直至获得局部最优解，包括：

设置代价函数为图像的互信息，所述互信息用于表示两张图像的相似度；

使用剃度下降法获取对应所述互信息最小的目标调整参数；

根据所述目标调整参数对所述点云数据进行调整，获得配准完成的图像。

6.一种激光点云与图像的配准系统，其特征在于，包括：

抽取模块，用于在待配准的数据中随机抽取预设帧数的随机数据，针对每一帧的所述随机数据，将所述随机数据中的点云图像与相机图像调整为具有一致性后，保存调整参数；其中，针对每一帧的所述随机数据，将所述随机数据中的点云图像与相机图像调整为具有一致性后，保存调整参数，包括：将惯导IMU的相对位置和姿态设置为初始变换参数；针对每一帧的所述随机数据执行如下处理：采用所述初始变换参数对点云数据进行旋转和平移，以将所述点云数据投影成所述点云图像；将所述点云图像与对应帧的所述相机图像进行叠加后，对所述点云数据进行变换，以使投影后获得的所述点云图像与所述相机图像具有一致性；使用控制变量法，每次改变所述初始变换参数中的一个参数的值，并采用改变后的参数对所述点云数据进行变换，并判断所述点云图像与所述相机图像是否具有一致性；若不具有则继续改变所述初始变换参数中的一个参数的值，直至所述点云图像与所述相机图像具有一致性；

分析模块，用于对所述预设帧数的所述随机数据分别对应的所述调整参数进行分析，获得所述调整参数与惯导姿态的关联关系；

配准模块，用于根据所述关联关系对所述待配准的数据中的每一帧数据中的点云图像和相机图像进行配准。