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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明属于智能驾驶技术以及多传感器标定领域，公开了一种基于线段的无目标相机‑雷达标定方法。我们首先利用结构化场景的2D‑3D主导方向和2D‑3D平行线对等结构规律获得初始变换，然后利用最近邻方法实现2D‑3D线配准。此外，为了处理异常点，我们提出了一种有效的线特征匹配方法，称为局部三角形保持匹配，其主要目标是保持由内点生成的相邻向量弧之间的三角形拓扑一致性。我们将其形式转化成一个数学模型，并推导出一个简单的闭形式解。然后，利用对应关系估计校准参数，并通过LM法进行离群值去除策略的进一步细化。实验结果表明，我们的方法在精度方面可以达到比最先进的更好的性能。
主权项：1.一种基于线段的无目标相机-雷达标定方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、特征提取：以人工建筑作为参考目标，静态采集相机和雷达的数据，基于点云的体素切割和平面拟合方法提取雷达数据的3D线段；由LSD提取相机图像的2D线段；步骤2、2D-3D线注册：通过提取的2D线段和3D线段，获取相机-雷达之间的初始变换，根据初始变换进行2D-3D线注册；具体的是：利用四对2D线段和3D线段对应的主导方向，计算初始旋转矩阵；给定初始旋转矩阵和基于平行线对约束所获取的2D-3D匹配线，计算多个候选平移矩阵，通过最小化候选平移矩阵之间的注册函数来获得初始平移矩阵；获取的初始旋转矩阵和初始平移矩阵构成初始变换；根据初始变换，3D线段投影到相机图像上；间隔采集所有2D和3D线上的点，利用最近邻方法实现3D线到2D线的匹配，并以最大相邻点数量作为最终的2D-3D线注册对；步骤3、步骤2所获取的2D-3D线注册对包含错误的匹配线对，为了获取正确的2D-3D匹配对，提出一种由粗到细的误匹配移除方法剔除错误的匹配线对，从而得到没有异常值的2D-3D线对应；步骤4、优化和可视化：根据正确的2D-3D线对应，通过列文伯格-马夸尔特算法获取标定参数；将3D点云投影到相机图像上，通过可视化的投影轮廓和图像轮廓判断标定参数质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于线段的无目标相机-雷达标定方法
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