[发明专利]单线激光雷达与CCD相机之间相互关系的标定方法

摘要

本发明公开了一种单线激光雷达和CCD相机相互关系的标定方法，基于CCD相机可以弱成像单线激光雷达使用的红外光源的这一条件。首先，在立方体标定键辅助下提取位于扫描面内的虚拟控制点；然后，使用红外滤光片虑掉可见光，仅使红外光成像，然后对有扫描线信息的红外图像进行增强、二值化处理再进行Hough变换，提取两条激光扫描线，扫描线交点即为虚拟控制点在图像中的像坐标。通过以上步骤得到多组对应点后，采用使重投影误差最小化的优化方法求解激光雷达和相机的相互关系参数。本发明因为直接获取了对应点信息，使得标定过程更简单，精度得到很大的提高，标定的角度误差小于0.3°，位置误差小于0.5cm。

主权项

1.一种单线激光雷达与CCD相机之间相互关系的标定方法，其特征在于步骤为：(1)、数据采集：1.1固定并打开相机和激光雷达：将单线激光雷达和CCD相机固定在一个处理平台上，保证在设备移动过程中两者之间的相对位置固定，启动激光扫描雷达和相机；1.2过滤掉单线激光雷达工作时波长低于905nm的光波；1.3设置标定键：将标定键放置在CCD相机和单线激光雷达的前方，使得标定键至少有两个平面对于CCD相机和激光雷达同时可见；1.4获取单线激光雷达扫描点的红外光图像及相应的单线激光雷达距离数据：保存CCD相机拍摄的红外图像，同时保存单次扫描的单线激光雷达距离数据；然后重复1.3，直至获取n(n≥4)组红外光图像和距离数据；(2)、数据处理：2.1对第i组单线激光雷达距离数据进行处理：直接利用距离信息分割出标定键两个不同平面得到的数据点，剔除明显不是标定键上反射回来的数据值后再分别对两个面的数据进行直线拟合，得到直线后求交点坐标为，上标^L表示为激光雷达坐标系中点；2.2对红外光图像进行处理：2.2.1首先对图像进行畸变校正，然后对图像进行直方图均衡化处理，使得近似为黑的图像拉宽灰度范围；2.2.2高斯滤波，滤掉噪声；2.2.3图像二值化，保留单线激光雷达扫描线的信息；2.2.4根据所放置的标定键特性，在红外光图像中可以看到两条有交叉点的扫描线，分别对应标定键上两个不同平面反射的激光雷达红外光的成像；对上述二值化图像进行Hough变换，提取响应最大的两条直线；计算两直线交点的图像坐标，从第i幅图像得到的坐标记作p_i；按照以上步骤，对n组数据进行处理，得到一系列点的图像坐标和激光雷达坐标系坐标：2.3通过n组对应点信息，进行标定计算：先采用常规方法标定出相机的内参数K，其中f_x是X方向上的相机焦距，f_y是Y方向上的相机焦距，(a_x，a_y)^T是成像平面的主点坐标，a_x为主点的横坐标，a_y为主点的纵坐标，本文的所有上标^T均表示矩阵或者向量的转秩；选取四组对应点的信息和K一起代入以下方程(1)中，构建基于以下方程(1)的方程组，uv1=sKR1R2R3TXL0ZL1=sKR1R3TXLZL1---(1)]]>其中，P^L＝[X^L，Y^L，Z^L，1]^T为点P在激光雷达坐标系中的齐次性坐标，激光扫描面内Y^L＝0，p＝[u，v，1]^T为该点在图像中的齐次性坐标，u为沿图像水平方向的坐标值，v为沿竖直方向的坐标值，s为使得图像坐标归一化的尺度因子，R为3×3的代表激光雷达和CCD相机之间相互关系的旋转矩阵，可以用列向量表示为R＝[R₁，R₂，R₃]，R₁、R₂、R₃分别表示R的第1列、第2列和第3列，T为激光雷达和CCD相机之间的平移向量；根据单应关系，利用四组点即可求解R₁、R₃和T，再因R₂＝R₁×R₃，就得到了R和T的初值；将得到的R、T作为优化算法的初始化条件，使用n组对应点信息，其中n＞4，采用Levenberg-Marquardt优化方法使(2)式投影误差最小化对R、T进行优化；minR,T12Σi=1n||fi(R,T,PiL,pi)||2fi(R,T,PiL,pi)=K·(RPiL+T)-pi---(2)]]>其中，p_i和分别为第i组对应点的图像点和激光雷达扫描点，min_R，T表示以R和T为优化变量使目标函数最小化；通过以上方法求解得到了优化的R和T，确定了激光雷达与相机之间的旋转矩阵和平移向量，完成单线激光雷达和CCD相机之间相互关系的准确标定。