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申请/专利权人：南京航空航天大学;深圳市镭神智能系统有限公司

申请日：2024-12-03

公开（公告）日：2024-12-31

公开（公告）号：CN119228909A

专利技术分类：.通过图像分析确定摄像机内部或外部的参数，例如摄像机校准[2017.01]

专利摘要：本发明公开了一种三维激光雷达与相机联合标定的动态标定方法、装置及存储介质；所述方法包括：使用三维激光雷达和相机同步扫描外部场景，分别生成三维点云和二维图像数据；利用初始安装矩阵参数，将三维点云数据的坐标从在激光雷达坐标系下转换到在相机坐标系下；把点云投影到相平面坐标系，得到深度图数据；添加标定参数扰动数据，训练并测试联合标定深度神经网络模型，得到预测校正参数；对初始安装矩阵参数进行校正，得到最终校正参数。本发明提出的方法不依赖于场景中的靶标物等特殊目标，仅基于同步采集三维点云数据和二维图像数据和深度神经网络模型，就实现动态联合标定，具有成本低、速度快、无需人工干预的优点。

专利权项：1.一种三维激光雷达与相机联合标定的动态标定方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、点云和图像数据采集；使用三维激光雷达和相机同步采集数据，获得共同观测区域得三维点云数据和可见光二维图像数据；S2、根据三维激光雷达和相机的初始安装矩阵参数，将三维激光雷达扫描得到的三维点云数据的坐标从在激光雷达坐标系下转换到在相机坐标系下；所述初始安装矩阵参数由预先加工的工装的设计图提供，其参数包括：激光雷达坐标系到相机坐标系的相对位置姿态参数，即两个坐标系之间的平移向量和旋转矩阵；S3、根据相机的内参数和三维点云数据在相机坐标系下的坐标，把点云投影到相平面坐标系，获得深度图数据；S4、对步骤S3获得的深度图数据添加标定参数扰动数据，并与步骤S1同步采集得到的可见光二维图像数据组成数据集；将数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练联合标定深度神经网络模型；S5、步骤S4训练好联合标定深度神经网络模型后，向其输入测试集中的数据，通过模型得到三维激光雷达和相机的相对位置姿态的预测校正参数；所述预测校正参数包括旋转参数校正向量和平移参数校正向量；S6、使用旋转参数校正向量和平移参数校正向量，对初始安装矩阵参数进行校正，获得最终的三维激光雷达和相机的相对位置姿态的校正参数，即测试过程得到的预测转换矩阵。

百度查询： 南京航空航天大学 深圳市镭神智能系统有限公司 一种三维激光雷达与相机联合标定的动态标定方法、装置及存储介质