[发明专利]一种基于一体化标定参数的图像空间投影拼接方法

说明书

本发明公开了一种基于一体化标定参数的图像空间投影拼接方法，通过三维标定板，标定相机内参数；根据2D‑LiDAR单次扫描标定板板的点云数据确定2D‑LiDAR和相机之间的旋转矩阵和平移矩阵，根据旋转后相机图像中关键点坐标与采集末端零位时图像关键点坐标对比，结合相机与2D‑LiDAR的外参数，实现旋转云台的旋转参数的标定；使得标定结果处于旋转云台一体化坐标系中，完成旋转图像的空间投影及拼接。本发明提高了标定的效率和准确性，解决了传统的多传感器与运动机构需分步标定的问题；将所有标定结果，包括相机图像与激光点云，在基于旋转云台一体化坐标系内进行表示，并将其运动学方程用于旋转图像的空间投影及拼接方法。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种基于一体化标定参数的图像空间投影拼接方法。

背景技术

获取室外真实场景的三维模型是计算机视觉、视觉导航、机器人等领域的一个重要研究课题，具有广阔的应用场景：如机器人导航，无人驾驶，移动道路测量车和城市或地图3D数字化等。对于大型场景的空间测量，单一传感器存在不可避免的局限性，2D-LiDAR与相机联合测量技术结合了两种类型传感器的优点，能同时获取纹理丰富的图像和几何结构信息。

在利用2D-LiDAR与相机联合测量技术进行空间测量前，需要对其几何安装参数进行标定。

目前，大多数相关工作主要是利用特定的标定板来计算两传感器间精准的相对位姿(旋转矩阵和平移矢量)，该标定板一般是三角板或由三角板组成的V 型板等等，通过特定的结构提取激光点云和相机图像中的角点，从而完成标定。但是，激光点云存在稀疏性，会影响点云数据和图像数据中角点的准确性，从而影响标定的精确性。

此外，对建筑物，如桥梁、外墙面等进行外观检测时，由于摄像头经常需要调整角度和转向，导致拍摄得到的图片会出现倾斜、扭曲等，导致需要将图像拼接形成建筑的整体图形时，需要根据各图像边缘的相似度寻找到邻近的图片，然后将图片边缘、扭曲、拉伸或缩减等将邻近图片拼接在一起。其缺点在于，处理流程繁琐，耗费时间长，且当建筑有大量相似的部分时，很容易使得图片拼接错误，而且缺少部分图片时，即无法经图片拼接。

名词解释：

2D-LiDAR：二维激光雷达。

ChArUco标定板：棋盘格与ArUco二维码相结合的标定板。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了一种基于一体化标定参数的图像空间投影拼接方法，本发明采用特殊的U型三维标定板，仅需采集一次标定数据，即实现多传感器几何参数的自动标定，提出采集末端的旋转云台一体化坐标系，确定了旋转云台的运动学方程，形成了图像与2D激光点云的有效融合，以实现多自由度旋转图像的快速精确拼接。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种基于一体化标定参数的图像空间投影拼接方法，包括如下步骤：

步骤一、建立一体化标定系统；

所述一体化标定系统包括标定板和多自由度采集末端，多自由度采集末端包括旋转云台，旋转云台包括2D-LiDAR和至少两个相机；旋转云台固定连接在Y 轴旋转轴，Y轴旋转轴轴接连接有Z轴旋转轴；所述标定板包括ChArUco标定板， ChArUco标定板一侧固定有矩形侧板，另一侧固定有等腰直角三角形侧板，等腰直角三角形侧板的一个直角边为ChArUco标定板的侧边；矩形侧板外侧固定有第一边侧板；等腰直角三角形侧板的斜面上固定有第二边侧板；矩形侧板和等腰直角三角形侧板所在平面均与ChArUco标定板所在平面垂直设置；第一边侧板所在平面与ChArUco标定板坐在平面平行，第二边侧板所在平面与等腰直角三角形侧板所在平面垂直设置；

步骤二、获取2D-LiDAR单次扫描标定板的点云数据，提取标定板的角点信息，根据角点信息确定多自由度采集末端在各个旋转自由度时的零点位置；