[发明专利]激光雷达与相机之间的标定方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号: | 201710480669.9 | 申请日: | 2017-06-22 |
| 公开(公告)号: | CN109118542B | 公开(公告)日: | 2021-11-23 |
| 发明(设计)人: | 桂坡坡;谢远帆;王亮 | 申请(专利权)人: | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/80 | 分类号: | G06T7/80 |
| 代理公司: | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人: | 袁媛 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 激光雷达 相机 之间 标定 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种激光雷达与相机之间的标定方法,其特征在于,包括:
分别在N个位置获取N站标定数据,每站标定数据中分别包括:相机所采集的影像数据以及激光雷达所采集的点云数据,N为正整数;
分别为每站影像建立影像金字塔;
根据设置的初始的标定参数以及各点云数据,按照从上到下的顺序分别对每层金字塔进行搜索,根据搜索结果确定出最优的标定参数;其中,对于每一层搜索,根据初始的标定参数生成多组扩展的标定参数,搜索选出对应的相似度最高的扩展的标定参数作为下一次搜索的初始的标定参数,当选出的扩展的标定参数与最新得到的初始的标定参数相同时,若存在下一层金字塔,则将选出的扩展的标定参数作为初始的标定参数,对下一层金字塔进行搜索,若不存在下一层金字塔,则将选出的扩展的标定参数作为所述最优的标定参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述标定参数中包括Q个参数,Q为大于一的正整数;
所述根据设置的初始的标定参数以及各点云数据,按照从上到下的顺序分别对每层金字塔进行搜索,根据搜索结果确定出最优的标定参数包括:
针对第i层金字塔,i为正整数,且1≤i≤M,M为大于一的正整数,表示影像金字塔的层数,分别按照以下方式进行搜索操作:
分别对所述初始的标定参数中的各参数的取值进行离散化处理,根据离散化处理结果生成各扩展的标定参数,各扩展的标定参数中包括所述初始的标定参数;
针对每个扩展的标定参数,分别根据各影像金字塔中的第i层金字塔对应的影像以及各点云数据,确定出所述扩展的标定参数对应的相似度;
选出对应的相似度取值最大的扩展的标定参数;
若选出的扩展的标定参数与最新得到的初始的标定参数不同,则将选出的扩展的标定参数作为更新后的初始的标定参数,根据更新后的初始的标定参数,重复进行所述搜索操作;
若选出的扩展的标定参数与最新得到的初始的标定参数相同,且存在下一层金字塔,则将选出的扩展的标定参数作为初始的标定参数,对下一层金字塔进行所述搜索操作;
若选出的扩展的标定参数与最新得到的初始的标定参数相同,且不存在下一层金字塔,则将选出的扩展的标定参数作为所述最优的标定参数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述针对每个扩展的标定参数,分别根据各影像金字塔中的第i层金字塔对应的影像以及各点云数据,确定出所述扩展的标定参数对应的相似度包括:
针对为第j站影像所建立的影像金字塔中的第i层金字塔,j为正整数,且1≤j≤N,分别计算出第i层金字塔对应的影像与第j站点云数据之间的相似度;
将计算出的N个相似度求均值,将计算出的均值作为所述扩展的标定参数对应的相似度。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,
所述分别为每站影像建立影像金字塔之前,进一步包括:
根据所述标定数据确定是否需要进行重新标定,如果是,则分别为每站影像建立影像金字塔。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,
所述根据所述标定数据确定是否需要进行重新标定包括:
分别对当前所使用的标定参数中的各参数的取值进行离散化处理,根据离散化处理结果生成各扩展的标定参数,各扩展的标定参数中包括所述当前所使用的标定参数;
针对每个扩展的标定参数,分别计算出每站标定数据中的影像与点云数据之间的相似度,将计算出的N个相似度求均值,将计算出的均值作为所述扩展的标定参数对应的相似度;
若所有的扩展的标定参数中符合预定要求的扩展的标定参数所占比例小于预定阈值,则确定需要进行重新标定,所述预定要求为:对应的相似度小于所述当前所使用的标定参数对应的相似度。
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