[发明专利]基于点云配准的相机与激光雷达位姿标定方法和装置

说明书

本发明提供一种基于点云配准的相机与激光雷达位姿标定方法和装置，其中方法包括：基于多个相机以及激光雷达，分别采集预设场景的图像序列和激光点云数据；其中，所述多个相机之间刚性固定；基于所述图像序列进行稀疏重建，得到所述预设场景的稀疏三维点云数据；将所述激光点云数据与所述稀疏三维点云数据进行配准，得到所述激光雷达与所述多个相机中的参考相机间的位姿标定信息，并基于所述多个相机之间的相对位姿信息，确定所述激光雷达与其他相机间的位姿标定信息。本发明可以得到更高精度的相机‑激光雷达相对位姿标定结果以及相机内参标定结果，且不依赖于标定物，具有更高的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及传感器标定技术领域，尤其涉及一种基于点云配准的相机与激光雷达位姿标定方法和装置。

背景技术

近年来，无人驾驶技术越来越受到关注。在无人驾驶技术中传感器发挥着重要的作用，目前较为广泛使用的传感器有相机、激光雷达、GPS和IMU等。多传感器的融合可以发挥各自传感器的优势，其中重要的两个传感器：相机与激光雷达，具有很好优势的互补性。

进行多传感器融合时，通常需要进行位姿标定。然而，目前的相机与激光雷达的标定方法需要提前在特定的环境中放置标定物，而标定物的放置角度、距离会影响标定的结果，并且多传感器触发存在时差，在该时差内传感器之间的相对位姿会发生变换，导致标定准确性欠佳，且多传感器的标定误差还存在内外参数耦合误差。

发明内容

本发明提供一种基于点云配准的相机与激光雷达位姿标定方法和装置，用以解决现有技术中标定准确性欠佳的缺陷。

本发明提供一种基于点云配准的相机与激光雷达位姿标定方法，包括：

基于多个相机以及激光雷达，分别采集预设场景的图像序列和激光点云数据；其中，所述多个相机之间刚性固定；

基于所述图像序列进行稀疏重建，得到所述预设场景的稀疏三维点云数据；

将所述激光点云数据与所述稀疏三维点云数据进行配准，得到所述激光雷达与所述多个相机中的参考相机间的位姿标定信息，并基于所述多个相机之间的相对位姿信息，确定所述激光雷达与其他相机间的位姿标定信息。

根据本发明提供一种的基于点云配准的相机与激光雷达位姿标定方法，所述基于多个相机以及激光雷达，分别采集预设场景的图像序列和激光点云数据，具体包括：

车辆在所述预设场景中绕8字环绕，在环绕过程中间隔停车，并在停车时刻基于多个相机以及激光雷达进行数据采集，得到所述图像序列和所述激光点云数据；

其中，所述多个相机和所述激光雷达固定于所述车辆上。

根据本发明提供的一种基于点云配准的相机与激光雷达位姿标定方法，所述将所述激光点云数据与所述稀疏三维点云数据进行配准，得到所述激光雷达与所述多个相机中的参考相机间的位姿标定信息，具体包括：

基于所述激光雷达与所述参考相机在每一停车时刻的单次位姿标定信息，确定所述激光雷达与所述参考相机间的位姿标定信息；

其中，所述激光雷达与所述参考相机在任一停车时刻的单次位姿标定信息是将所述激光雷达在所述任一停车时刻采集的激光点云数据与所述稀疏三维点云数据进行配准得到的。

根据本发明提供的一种基于点云配准的相机与激光雷达位姿标定方法，所述基于所述激光雷达与所述参考相机在每一停车时刻的单次位姿标定信息，确定所述激光雷达与所述参考相机间的位姿标定信息，具体包括：

将上一轮次计算的位姿标定平均值作为初始值，确定当前轮次所述激光雷达与所述参考相机在每一停车时刻的单次位姿标定信息，并计算当前轮次的位姿标定平均值，直至当前确定的每一停车时刻的单次位姿标定信息的方差不大于预设阈值或达到最大迭代次数；

所述位姿标定平均值为对应轮次每一停车时刻的单次位姿标定信息的平均值。