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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利RGBD传感器辅助的激光雷达与摄像机联合标定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118135033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410322050.5，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权RGBD传感器辅助的激光雷达与摄像机联合标定方法是由任明武;孙苏军设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本RGBD传感器辅助的激光雷达与摄像机联合标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种RGBD传感器辅助的激光雷达与摄像机联合标定方法，包括以下步骤：将RGBD传感器放置在分别与激光雷达和摄像机都存在重叠视野的位置，采集各传感器数据；利用RGBD传感器采集的RGB图像Id和深度图像Dd生成点云Pd；对Pd和激光雷达采集的点云Pl进行配准，得到激光雷达坐标系到RGBD传感器坐标系的变换矩阵T1；对Id和摄像机采集的RGB图像Ic进行特征提取和匹配，得到Pd与Ic中特征点的匹配关系；对Pd与Ic中匹配的特征点使用PnP算法得到RGBD传感器坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵T2；根据T1和T2计算得到激光雷达坐标系与摄像机坐标系的变换关系，实现二者之间的联合标定。

本发明授权RGBD传感器辅助的激光雷达与摄像机联合标定方法在权利要求书中公布了：1.RGBD传感器辅助的激光雷达与摄像机联合标定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：将RGBD传感器放置在分别与激光雷达和摄像机都存在重叠视野的位置，同时采集三种传感器的数据；S2：利用RGBD传感器采集的第一RGB图像Id和深度图像Dd，根据RGBD传感器已知的内参矩阵生成RGBD传感器坐标系下的第一点云Pd；S3：对激光雷达采集的第二点云Pl进行预处理得到第三点云Po，对第三点云Po和第一点云Pd进行配准，得到激光雷达坐标系到RGBD传感器坐标系的变换矩阵T1；S4：从第一RGB图像Id中提取得到第一特征点Xd，从摄像机采集的第二RGB图像Ic中提取得到第二特征点Xc，通过特征匹配得到第一特征点Xd和第二特征点Xc的匹配关系，并进一步得到第一点云Pd对应三维特征点，与第二图像Ic对应二维特征点的匹配关系；S5：根据第一点云Pd对应三维特征点，与第二图像Ic对应二维特征点的匹配关系，通过PnP算法得到RGBD传感器坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵T2；S6：根据激光雷达坐标系到RGBD传感器坐标系的变换矩阵T1，与RGBD传感器坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵T2，计算得到激光雷达坐标系与摄像机坐标系的变换关系T；其中，利用RGBD传感器采集的第一RGB图像Id和深度图像Dd，根据RGBD传感器已知的内参矩阵生成RGBD传感器坐标系下的第一点云Pd，包括：S21：将第一RGB图像Id中像素坐标为ui,vi的像素点编号设置为ki＝viW+ui，式中，W为RGB图像Id的宽；S22：对第一RGB图像Id中像素坐标为ui,vi的像素点，若深度图像Dd中像素坐标ui,vi处的深度值无效，则标记当前像素点为无效像素点；S23：对第一RGB图像Id中像素坐标为ui,vi的像素点，若深度图像Dd中像素坐标ui,vi处的深度值zi有效，则标记当前像素点为候选像素点，并根据RGBD传感器已知内参矩阵F和深度值zi将像素点的像素坐标ui,vi反投影为RGBD传感器坐标xi,yi,zi： 其中S24：根据第一RGB图像Id中所有候选像素点对应的RGBD传感器坐标，计算每个候选像点与RGBD传感器坐标原点的距离，并将距离小于预设阈值α的像素点标记为有效像素点；S25：将第一RGB图像Id中所有有效像素点对应的RGBD传感器坐标和编号组合，得到RGBD传感器坐标系下带编号的第一点云Pd＝{xi,yi,zi,ki|i＝1,2,...,m}，m为有效像素点的个数；从第一RGB图像Id中提取得到第一特征点Xd，从摄像机采集的第二RGB图像Ic中提取得到第二特征点Xc，通过特征匹配得到第一特征点Xd和第二特征点Xc的匹配关系，并进一步得到第一点云Pd对应三维特征点，以及第二图像Ic对应二维特征点的匹配关系，包括：S41：对第一RGB图像Id提取第一特征点Xd并得到对应的SIFT描述子，对第二RGB图像Ic提取第二特征点Xc并得到对应的SIFT描述子；S42：使用基于SIFT描述子汉明距离的快速近似最近邻算法匹配第一特征点Xd和第二特征点Xc，得到第一特征点Xd和第二特征点Xc的匹配关系；S43：利用第一特征点Xd和第二特征点Xc的匹配关系，扩展第二特征点Xc的像素坐标为Xc＝{ki,ui,vi|i＝1,2,...,n},ki是通过第一特征点Xd像素坐标计算的编号，ui,vi是第二特征点Xc的原像素坐标，n是第一特征点Xd和第二特征点Xc有效匹配点的个数；S44：找出所有在第一点云Pd和第二特征点Xc中同时出现的编号kj，则编号kj对应的三维点xj,yj,zj和二维点uj,vj组成匹配对，即得到第一点云Pd对应三维特征点和第二图像Ic对应二维特征点的匹配关系。

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