一种利用特制标定物的激光雷达与相机联合标定方法

技术领域

本发明属于激光雷达技术领域，特别涉及了一种激光雷达与相机联合标定方法。

背景技术

目前，激光雷达在智能驾驶领域使用率越来越高，是自动驾驶的行业趋势之一。激光雷达的优点在于，其探测距离较远，而且能够准确获取物体的三维信息；另外它的稳定性相当高，鲁棒性好。但激光雷达成本较高，且对于障碍物的分类只能进行大类的区分，无法细分。基于单一传感器存在的缺陷，将激光雷达与相机进行融合，既发挥了两者各自的优势，又能够互相弥补各自的不足，是自动驾驶领域的重点研究方向之一。

激光雷达与相机融合时需要进行联合标定，但是由于激光雷达角分辨率低，在联合标定时难以精确寻找到标定图案的关键点，从而给标定带来误差。

发明内容

为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了一种利用特制标定物的激光雷达与相机联合标定方法。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

一种利用特制标定物的激光雷达与相机联合标定方法，所述特制标定物包括底板和正四面体，正四面体的棱长已知，将正四面体放置在底板上，将正四面体的3个侧面设为区域1,2,3，将底板设为区域4，且4个区域涂有不同红外反射率的涂料；所述激光雷达与相机联合标定方法的步骤如下：

（1）通过激光雷达拍摄特制标定物的点云图，通过相机拍摄特制标定物的图像；

（2）在点云图中区分出特制标定物上4个区域的点云点，在相机图像中获得正四面体4个顶点的图像像素坐标；

（3）根据特制标定物上4个区域的点云计算出4个区域各自在激光雷达坐标系中的空间平面方程；

（4）利用特制标定物上4个区域的空间平面方程求得正四面体各条棱的空间直线方程，利用各条棱的空间直线方程和棱长求出正四面体4个顶点的空间坐标；

（5）根据步骤（2）得到的正四面体4个顶点的图像像素坐标和步骤（4）得到的正四面体4个顶点的空间坐标，求出激光雷达与相机的外参关系。

进一步地，在步骤（2）中，通过手动方式区分出特制标定物上4个区域的点云点，或者通过程序根据不同区域的反射强度自动区分出特制标定物上4个区域的点云点。

进一步地，在步骤（2）中，通过手动方式在相机图像中获得正四面体4个顶点的图像像素坐标，或者利用视觉检测算法自动相机图像中获得正四面体4个顶点的图像像素坐标。

进一步地，在步骤（5）中，采用PnP问题求解法求出激光雷达与相机的外参关系。

进一步地，采用opencv中的solvepnp函数求出激光雷达与相机的外参关系。

采用上述技术方案带来的有益效果：

本发明利用独特设计的标定物，通过已知的点云数据来求解出与相机中点对应的空间点，简单、快速、准确地进行激光雷达与相机的联合标定，提升了标定精度，解决了激光雷达角分辨率不足的问题，并且操作简单，易于实现。

附图说明

图1是本发明设计的特制标定物示意图；

图2是本发明的方法流程图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。

本发明首先提出了一种特制的标定物，如图1所示，特制标定物包括底板和正四面体，正四面体的棱长已知，将正四面体放置在底板上，将正四面体的3个侧面设为区域1,2,3，将底板设为区域4，且4个区域涂有不同红外反射率的涂料。

本发明基于上述特制标定物，提出了利用特制标定物的激光雷达与相机联合标定方法，如图2所示，步骤如下：

步骤1：通过激光雷达拍摄特制标定物的点云图，通过相机拍摄特制标定物的图像；

步骤2：在点云图中区分出特制标定物上4个区域的点云点，在相机图像中获得正四面体4个顶点的图像像素坐标；

步骤3：根据特制标定物上4个区域的点云计算出4个区域各自在激光雷达坐标系中的空间平面方程；

步骤4：利用特制标定物上4个区域的空间平面方程求得正四面体各条棱的空间直线方程，利用各条棱的空间直线方程和棱长求出正四面体4个顶点的空间坐标；

步骤5：根据步骤2得到的正四面体4个顶点的图像像素坐标和步骤4得到的正四面体4个顶点的空间坐标，求出激光雷达与相机的外参关系。

在本实施例中，优选地，在步骤2中，通过手动方式区分出特制标定物上4个区域的点云点，或者通过程序根据不同区域的反射强度自动区分出特制标定物上4个区域的点云点。

在本实施例中，优选地，在步骤2中，通过手动方式在相机图像中获得正四面体4个顶点的图像像素坐标，或者利用视觉检测算法自动相机图像中获得正四面体4个顶点的图像像素坐标。

在本实施例中，优选地，在步骤5中，采用PnP问题求解法求出激光雷达与相机的外参关系。具体地，可以采用opencv中的solvepnp函数求出激光雷达与相机的外参关系。

实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。