[發明專利]用于確定相對位姿參數的方法和裝置

在審

• 申請號: 201911096795.X
• 申請日: 2019-11-11
• 公開（公告）號: CN112785651A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 崔偉;黃玉璽;劉懿;孫云哲
• 申請（專利權）人: 北京京邦達貿易有限公司;北京京東乾石科技有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G01S7/497;G01S17/42
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本申請實施例公開了用于確定相對位姿參數的方法和裝置。該用于確定相對位姿參數的方法的一個具體實施方式包括：獲取多線激光雷達掃描的預設場景的激光點云數據；其中，預設場景包括預設數量的設于不同區域且規格不完全相同的棋盤格標定板；獲取單目相機拍攝的預設場景的圖像；獲取激光點云數據中的第一平面信息集合；獲取圖像中的第二平面信息集合；從第一平面信息集合與第二平面信息集合中，隨機抽取相對應的三組平面進行關聯；基于關聯后的三組平面的中心點和法向量，計算多線激光雷達與單目相機的相對位姿參數。該實施方式可以通過采集一幅圖像和一幀點云數據，簡潔高效的計算單目相機與激光雷達的相對位姿參數，提高了計算位姿參數的效率。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，具體涉及自動駕駛技術領域，尤其 涉及用于確定相對位姿參數的方法和裝置。

背景技術

自動駕駛技術中一個重要的任務是對環境的有效感知。通常感知 系統包含一系列的傳感器，如單目相機，立體相機，激光雷達(LIDAR)， GPS等，為在各種環境下的應用提供線索。單目相機提供基于圖像的 特征，如紋理、顏色等。激光雷達提供基于距離的信息，如輪廓、形 狀信息等。

每個傳感器都有自己的優缺點，相機提供了豐富的環境信息但是 視野(FOV)狹窄，激光雷達有著360°的視野范圍，但是只能提供相對 稀疏的深度信息。為了整合兩者的優點，融合傳感器的數據，需要對 相機和激光雷達進行標定。

對于相機和激光雷達的標定，成熟的方法并不多見。大家所熟知 的是Matlab提供的基于棋盤格的相機和單線激光雷達標定的工具箱， 后來又增加了標定多線激光雷達的部分。

在相機和激光雷達標定過程中，需要采集多組圖像和對應的點云 數據，逐個進行手動篩選，這個過程中不僅增加了標定工作量，還引 入了人為因素造成的誤差，導致校準結果的準確度得不到保證。

發明內容

本申請實施例提供了用于確定相對位姿參數的方法和裝置。

第一方面，本申請實施例提供了一種用于確定相對位姿參數的方 法，包括：獲取多線激光雷達掃描的預設場景的激光點云數據；其中， 預設場景包括預設數量的設于不同區域且規格不完全相同的棋盤格標 定板；獲取單目相機拍攝的預設場景的圖像；獲取激光點云數據中的 第一平面信息集合；獲取圖像中的第二平面信息集合；從第一平面信 息集合與第二平面信息集合中，隨機抽取相對應的三組平面進行關聯； 基于關聯后的三組平面的中心點和法向量，計算多線激光雷達與單目 相機的相對位姿參數。

在一些實施例中，獲取激光點云數據中的第一平面信息集合包括 以下任意一項：對激光點云數據中隨機確定的種子點進行區域擴張， 基于擴張的結果，獲取第一平面信息集合；對激光點云數據中的激光 點云進行聚類，對聚類的結果進行平面檢測，得到第一平面信息集合； 基于人工在激光點云數據中選定的第一區域，擬合第一區域中的激光 點云數據，得到第一平面信息集合。

在一些實施例中，對激光點云數據中隨機確定的種子點進行區域 擴張，基于擴張的結果，獲取第一平面信息集合包括：基于K最近 鄰算法，計算激光點云數據中各個數據點的法向量；隨機選擇激光點 云數據中的數據點作為種子點；基于各個數據點的法向量，對種子點 進行區域擴張，劃分激光點云數據至多個平面；剔除多個平面中面積 小于棋盤格標定板的面積的平面以及平面度過低的平面，得到點云數 據中的第一平面信息集合。

在一些實施例中，獲取圖像中的第二平面信息集合包括以下任意 一項：對圖像中的棋盤格標定板的特征進行亞像素精度優化，并對特 征進行分組，得到對應圖像中各組特征的第二平面信息集合；基于人 工在圖像中選定的第二區域，擬合第二區域中的像素，得到第二平面 信息集合。