[發明專利]一體化傳感器外參數標定方法、裝置

有效

• 申請號: 201810982330.3
• 申請日: 2018-08-27
• 公開（公告）號: CN109143205B
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發明（設計）人: 廖青海;王魯佳;劉明
• 申請（專利權）人: 深圳一清創新科技有限公司
• 主分類號: G01S7/497
• 分類號: G01S7/497;G01C25/00;G01D18/00
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧

本申請涉及一種一體化傳感器外參數標定方法、裝置、一體化傳感器和存儲介質。方法包括：接收觸發信號，并根據觸發信號觸發對應的各傳感器，其中慣性傳感器的觸發頻率是視覺傳感器的觸發頻率的m倍，視覺傳感器的觸發頻率是激光雷達的觸發頻率的n倍，m與n為正整數；獲取一體化傳感器的多幀傳感數據，傳感數據包括雷達點云數據、圖片數據、角速度數據及平移加速度數據；分別提取雷達點云數據和圖片數據中的特征，并根據角速度數據及平移加速度數據對特征進行自動匹配；根據匹配后的特征、角速度數據、平移加速度數據以及預設初始外參數計算外參數標定數據。本申請標定方法準確性高，實時性好。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種一體化傳感器外參數標定方法、裝置、一體化傳感器及存儲介質。

背景技術

移動機器人(包括自主的無人駕駛車，自主船等平臺)是自動執行工作的機器裝置。它既可以接受人類指揮，又可以運行預先編排的程序，也可以根據以人工智能技術制定的原則綱領行動。它的任務是協助或取代人類工作的工作，例如生產業、建筑業，或是危險的工作。

目前移動機器人在3D感知方面存在許多問題。比如傳感器使用單一，采集信息形式單一，環境感知不充分。傳感器融合可克服單一傳感器的缺陷，獲取更充分的環境信息，但是多個分立傳感器分別感知，時間同步和空間校準重復工作量大，難度大，結果不準確，且大多需要專門的輔助標定物，所以在準確性、實時性存在諸多不足。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種簡單易行的一體化傳感器外參數標定方法、裝置、一體化傳感器及存儲介質。

一種一體化傳感器外參數標定方法，所述一體化傳感器集成有激光雷達傳感器、視覺傳感器以及慣性傳感器，所述一體化傳感器外參數標定方法包括：

接收觸發信號，并根據所述觸發信號觸發對應的各傳感器，其中所述慣性傳感器的觸發頻率是所述視覺傳感器的觸發頻率的m倍，所述視覺傳感器的觸發頻率是所述激光雷達的觸發頻率的n倍，所述m與n為正整數；

獲取所述一體化傳感器的多幀傳感數據，所述多幀傳感數據包括雷達點云數據、圖片數據、角速度數據及平移加速度數據；

分別提取所述雷達點云數據和所述圖片數據中的特征，根據所述角速度數據及所述平移加速度數據對所述特征進行自動匹配；

根據所述匹配后的特征、角速度數據、平移加速度數據以及預設初始外參數，計算所述一體化傳感器的外參數標定數據。

在其中一個實施例中，所述獲取所述一體化傳感器的多幀傳感數據之前還包括：

對所述各多幀傳感數據進行時間校準。

在其中一個實施例中，所述獲取所述一體化傳感器的多幀傳感數據，所述多幀傳感數據包括雷達點云數據、圖片數據、角速度數據及平移加速度數據之后包括：

對所述角速度數據及平移加速度數據進行濾波操作；

所述分別提取所述雷達點云數據和所述圖片數據中的特征，根據所述角速度數據及所述平移加速度數據對所述特征進行自動匹配包括：

分別提取所述雷達點云數據和所述圖片數據中的特征，根據濾波后的所述角速度數據及所述平移加速度數據對所述特征進行自動匹配；

所述根據所述匹配后的特征、角速度數據、平移加速度數據以及預設初始外參數，計算所述一體化傳感器的外參數標定數據包括：

根據所述匹配后的特征、濾波后的角速度數據、濾波后的平移加速度數據以及預設初始外參數，計算所述一體化傳感器的外參數標定數據。

在其中一個實施例中，所述分別提取所述雷達點云數據和所述圖片數據中的特征，根據所述角速度數據及所述平移加速度數據對所述特征進行自動匹配之前還包括：