[发明专利]一种毫米波雷达和相机联合标定的方法

说明书

本发明涉及一种毫米波雷达和相机联合标定的方法。具体步骤：①放置角反射器并采集数据；②计算毫米波雷达到车辆坐标系的外参矩阵；③计算相机到车辆坐标系的外参矩阵；④计算相机到毫米波雷达的外参矩阵。本发明利用同一角反射器在不同毫米波雷达空间直角坐标系下的坐标，经坐标转换到WGS84空间直角坐标系，坐标应重合。通过观测车辆运动到不同位置时，同一角反射器在不同毫米波雷达空间直角坐标系下的坐标，通过坐标转换将其转换到WGS84空间直角坐标系下。优化同一角反射器在WGS84空间直角坐标系下的欧式距离平方和，得毫米波雷达到车辆坐标系的外参参数。根据相同原理，可得相机到车辆坐标系的外参参数。通过矩阵相乘，得毫米波雷达到相机的外参参数。

技术领域

本发明涉及传感器融合标定技术领域，具体的说是一种毫米波雷达和相机联合标定的方法。

背景技术

毫米波雷达因受光照、天气影响小，监测距离长而被广泛应用于自动驾驶领域。但是毫米波雷达定位精度低，不能精确表达检测物的纹理信息。同毫米波雷达相比，多目相机可以精确检测物体的纹理，并且通过视查得到物体的位置信息，但是相机受光照、天气影响较大。因此，目前的自动驾驶感知系统，通常依赖毫米波雷达、相机、激光雷达等多传感器耦合，得到多种传感器检测的数据，从而提高目标定位及识别的精度，并且提高自动驾驶系统的安全冗余以及稳定性。

[CN111077506A]提出了一种对毫米波雷达进行标定的方法、装置及系统。其根据毫米波雷达获取的特征点数据，以及毫米波雷达与激光雷达之间的外参参数，将毫米波雷达数据投影到激光雷达坐标系下，然后根据激光雷达获取的相应的特征点数据对毫米波雷达进行标定。但是该方法要求毫米波雷达与激光雷达之间外参参数已知，而通常情况下，毫米波雷达与激光雷达之间外参参数未知，需要额外进行标定。

[CN110390697A]提出了一种基于LM算法的毫米波雷达与摄像头联合标定方法，该方法首先人工测量毫米波雷达与摄像头的相对位置关系，构建坐标转移矩阵，然后使用毫米波雷达和摄像头对多个标定物体进行连续观测，分别获得不同标定物体在像素平面坐标系下的像素坐标均值以及雷达点云坐标系的三维坐标均值。然后根据LM算法对坐标转移矩阵进行迭代优化，从而得到优化后的外参矩阵。但是该方法需要预先测量毫米波雷达与摄像头的相对位置关系，初始的坐标转移矩阵对毫米波雷达与摄像头联合标定的精度和速度都有影响，人工测量毫米波雷达与摄像头的相对位置会引入测量误差。

[CN112162252A]提出了一种毫米波雷达与可见光传感器的数据标定方法。该方法将毫米波雷达和可见光传感器同时观测多个金属标定物，然后通过线性最小二乘法计算毫米波雷达的扫描平面坐标系与可见光传感器的平面坐标系之间转换的单应性矩阵，根据求得的单应性矩阵利用单应性变换，将毫米波雷达目标投射到可见光传感器的图像上，通过最近邻算法对毫米波雷达和可见光传感器目标进行数据关联，从而得到毫米波雷达的扫描平面坐标系与可见光传感器图像的平面坐标系之间转换的单应性矩阵，但是根据单应性矩阵并不能直接求得毫米波雷达与可见光传感器之间的外参参数。

[CN111383285A]提出了一种基于毫米波雷达与摄像机传感器融合标定方法及系统。该方法在不同位置放置角反射器，然后使用毫米波雷达和摄像机采集不同位置的角反射器的图像和数据，然后手动提取角反射器中心的图像坐标，并计算图像坐标和相应毫米波雷达坐标之间的单应性矩阵，然后根据单应性矩阵计算每个角反射器中心的重投影误差，手动去除重投影误差大的点，重新计算单应性矩阵，得到优化的结果。该方法使用手动提取角反射器中心坐标，得到的角反射器中心坐标存在人工误差，并且手动剔除重投影误差大的点，增加了标定的工作量。

发明内容