[发明专利]一种全景环带相机与激光雷达联合标定的方法在审
申请号: | 202110804380.4 | 申请日: | 2021-07-16 |
公开(公告)号: | CN113589261A | 公开(公告)日: | 2021-11-02 |
发明(设计)人: | 王之丰;冯逸鹤;高少华;王佳 | 申请(专利权)人: | 杭州环峻科技有限公司 |
主分类号: | G01S7/497 | 分类号: | G01S7/497;G01S17/86;G01S17/93;G01S11/12 |
代理公司: | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人: | 周希良 |
地址: | 311100 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 全景 环带 相机 激光雷达 联合 标定 方法 | ||
1.一种全景环带相机与激光雷达联合标定的方法,其特征在于,包括全景环带相机、激光雷达、棋盘格的标定板,所述全景环带相机置于激光雷达上方,且全景环带相机的光轴与激光雷达的旋转轴重合;标定板置于全景环带相机与激光雷达的共视区域;所述标定板上设有编号;
标定方法包括:
S1.获取激光雷达的点云数据以及全景环带相机的全景环带图像数据;
S2.根据全景环带图像数据标定全景环带相机,得到全景环带相机的相机参数;
S3.提取激光雷达的点云数据中所有标定板上的点云数据,并对提取出的点云数据使用最小二乘法得到每块标定板在激光雷达坐标系下的平面方程;
S4.计算每块标定板在激光雷达坐标系下的平面方程的法向量,并对计算得到的激光雷达点云数据的法向量进行归一化处理;
S5.计算每块标定板在全景环带相机坐标系下的法向量,并对计算得到的全景环带相机图像数据的法向量进行归一化处理;
S6.将归一化处理后的标定板点云数据法向量和全景环带图像数据法向量根据标定结果投影至全景环带图像上,并记录标定板在全景环带图像、点云数据下对应法向量的各自编号及像素坐标;
S7.基于记录的编号,采用最小二乘法对归一化处理后标定板的点云数据法向量和归一化处理后标定板的全景环带图像数据法向量进行拟合,得到拟合后的标定板点云数据法向量和全景环带图像数据法向量的像素坐标;
S8.计算步骤S7中拟合后的点云数据法向量的像素坐标与步骤S6中点云数据法向量的像素坐标之间的旋转矩阵与平移矩阵,完成全景环带相机与激光雷达的联合标定。
2.根据权利要求1所述的一种全景环带相机与激光雷达联合标定的方法,其特征在于,所述步骤S3中得到每块标定板在激光雷达坐标系下的平面方程,表示为:
Z=AX+BY+C (1)
其中,X、Y、Z表示空间坐标;A、B、C表示平面方程系数。
3.根据权利要求1所述的一种全景环带相机与激光雷达联合标定的方法,其特征在于,所述步骤S3中还包括对每块标定板在激光雷达坐标系下的平面方程进行求解,得到最小二乘解;具体为:
平面方程的代价函数表示为:
S=∑(Axi+Byi+C-zi)2 (2)
其中,S表示代价函数;
对A、B、C分别求偏导并整理,表示为:
其中,n表示平面拟合点的总数;
将激光雷达的点云数据相对应的坐标(xi,yi,zi)代入公式(3),得到平面方程的A、B、C,即A、B、C为最小二乘解。
4.根据权利要求1所述的一种全景环带相机与激光雷达联合标定的方法,其特征在于,所述步骤S3中得到每块标定板在激光雷达坐标系下的平面方程,表示为:
AX+BY+CZ+D=0 (4)
其中,A、B、C、D表示平面方程系数;X、Y、Z表示空间坐标。
5.根据权利要求4所述的一种全景环带相机与激光雷达联合标定的方法,其特征在于,所述步骤S4中对计算得到的激光雷达法向量进行归一化处理,法向量表示为:
其中,A、B、C表示平面方程系数。
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