[發明專利]一種激光雷達和相機傳感器空間位置自動標定方法及系統

有效

• 申請號: 202010729645.4
• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN112017205B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 張新鈺;朱世凡;馬浩淳;郭世純;劉華平;李駿
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/80;G06T5/00;G01S7/497
• 代理公司: 北京方安思達知識產權代理有限公司 11472
• 代理人: 陳琳琳;楊青

1.一種激光雷達和相機傳感器空間位置自動標定方法，所述方法包括：

調整激光雷達相對于相機傳感器的空間位置，得到多組激光雷達和相機傳感器的空間位置關系；

對于一個空間位置關系，從激光雷達點云數據中篩選出符合直線特征的數據；從相機傳感器圖像數據中篩選符合直線特征的數據；將符合直線特征的激光雷達數據投影到相機傳感器的像素坐標系，計算投影后的符合直線特征的一個激光雷達點的灰度值作為得分，累加全部激光雷達點的得分作為總得分；遍歷所有的空間位置關系，得到多個總得分；

從多個總得分中，選擇最高總得分對應的激光雷達和相機傳感器的空間位置關系，作為標定后的激光雷達和相機傳感器的位置關系；

所述從激光雷達點云數據中篩選出符合直線特征的數據，具體為：

獲取多線束激光雷達數據，對于每一個線束中的激光雷達點，若相鄰兩個激光雷達點的距離變化大于閾值，則去除距離較遠的激光雷達數據點，由此篩選出符合直線特征的數據；

所述從相機傳感器圖像數據中篩選符合直線特征的數據，具體為：

獲取相機傳感器采集的圖像數據并轉換為灰度圖；

使用邊緣檢測算法檢測灰度圖得到邊緣特征圖像；

對邊緣特征圖像進行過濾，留下豎直和水平特征；

使用高斯濾波平滑邊緣特征圖像得到符合直線特征的圖像數據。

2.根據權利要求1所述的激光雷達和相機傳感器空間位置自動標定方法，其特征在于，所述調整激光雷達相對于相機傳感器的空間位置，具體包括：固定相機傳感器，按照下述六個自由度中的一個或者任意組合調整激光雷達的空間位置，六個自由度包括：沿x軸方向移動、沿y軸方向移動、沿z軸方向移動，繞x軸旋轉、繞y軸旋轉和繞z軸旋轉，其中，x軸、y軸和z軸為相機傳感器的本體坐標系的三個坐標軸。

3.一種激光雷達和相機傳感器空間位置自動標定系統，其特征在于，所述系統包括：激光雷達、相機傳感器和空間位置標定模塊；

所述空間位置標定模塊，用于調整激光雷達相對于相機傳感器的空間位置，得到多組激光雷達和相機傳感器的空間位置關系；對于一個空間位置關系，從激光雷達點云數據中篩選出符合直線特征的數據；從相機傳感器圖像數據中篩選符合直線特征的數據；將符合直線特征的激光雷達數據投影到相機傳感器的像素坐標系，計算投影后的符合直線特征的一個激光雷達點的灰度值作為得分，累加全部激光雷達點的得分作為總得分；遍歷所有的空間位置關系，得到多個總得分；從多個總得分中，選擇最高總得分對應的激光雷達和相機傳感器的空間位置關系，作為標定后的激光雷達和相機傳感器的位置關系；

所述從激光雷達點云數據中篩選出符合直線特征的數據，具體為：

獲取多線束激光雷達數據，對于每一個線束中的激光雷達點，若相鄰兩個激光雷達點的距離變化大于閾值，則去除距離較遠的激光雷達數據點，由此篩選出符合直線特征的數據；

所述從相機傳感器圖像數據中篩選符合直線特征的數據，具體為：

獲取相機傳感器采集的圖像數據并轉換為灰度圖；

使用邊緣檢測算法檢測灰度圖得到邊緣特征圖像；

對邊緣特征圖像進行過濾，留下豎直和水平特征；

使用高斯濾波平滑邊緣特征圖像得到符合直線特征的圖像數據。

4.根據權利要求3所述的激光雷達和相機傳感器空間位置自動標定系統，其特征在于，所述調整激光雷達相對于相機傳感器的空間位置，具體包括：固定相機傳感器，按照下述六個自由度中的一個或者任意組合調整激光雷達的空間位置，六個自由度包括：沿x軸方向移動、沿y軸方向移動、沿z軸方向移動，繞x軸旋轉、繞y軸旋轉和繞z軸旋轉，其中，x軸、y軸和z軸為相機傳感器的本體坐標系的三個坐標軸。