[发明专利]一种多线激光雷达和红外相机的联合标定装置及标定方法

说明书

一种多线激光雷达和红外相机的联合标定装置及标定方法，属于无人系统及自主机器人的多传感器环境感知技术领域。该方法采用了发光正六边形联合标定装置进行标定，联合标定装置相邻边界成固定角度保证了激光点云角点的准确提取，联合标定装置上安装的红色发光二极管保证了视觉角点的准确提取，通过求解激光点云角点和视觉角点构建的变换方程实现多线激光雷达和红外相机的联合标定。该标定方法实现了多线激光雷达与红外相机的联合标定，从而为多传感器数据融合奠定基础。

技术领域

本发明属于无人系统及自主机器人的多传感器环境感知技术领域，涉及一种多线激光雷达和红外相机的联合标定装置及标定方法。

背景技术

随着无人系统及自主机器人技术的快速发展，单纯的依靠三维激光雷达或者视觉等单一传感器已经无法完成无人系统及自主机器人在复杂环境中的自主感知与场景理解工作。相比于传统的单目视觉传感器，在一些特殊场景下，红外相机能够发挥出更大的优势，对传感器进行有效的数据融合能够提高机器人的自主感知与场景理解能力。在实际应用中，通常三维激光雷达与红外相机之间的空间位置已经固定，为了有效融合两种传感器数据，首先需要对两种传感器进行联合标定，即获取两者之间的精确坐标关系。

目前的激光雷达与普通相机联合标定普遍采用矩形黑白格标定装置或镂空标定装置。黑白格标定装置便于普通相机采集特征点，而激光传感器则根据黑色和白色材质对激光反射值不同来提取标定装置上的特征点；镂空标定装置同样利用颜色变化为普通相机提供特征点，激光传感器根据其TOF扫描原理，通过镂空特征提取标定装置特征点。但对于检测温度变化的红外相机来说，无论是黑白格或镂空结构都无法在红外图片中产生明显的差异，因此无法提取有效特征点。此外，由于多线激光雷达数据比较稀疏，采用矩形黑白格标定装置或镂空标定装置很难保证特征点数量，从而影响联合标定准确率。

发明内容

为了实现多线激光雷达获取的稀疏点云数据与红外相机所获图像之间的联合标定，本发明根据红外相机获取温度图像的原理，以及激光扫描到正六边形标定装置边缘会产生测距突变与正六边形相邻边界直线呈固定角度相交的特性，发明设计了一种发光正六边形标定装置，同时为激光雷达和红外相机提供标定用特征点。基于该标定装置，提出了一种多线激光雷达与红外相机联合标定方法。通过对标定装置上三维点云数据的处理，计算出正六边形标定装置的六条边界线，进而拟合出完整的正六边形，得到正六边形标定装置六个角点与中心点的三维空间坐标。再利用图像特征提取出红外相机所获图像中标定装置上点状光源的二维坐标点，从而获取由标定装置角点三维空间坐标与对应二维图像像素坐标组成的多组匹配对，然后通过求解匹配对之间的变换关系，进而完成联合标定工作。

一种多线激光雷达和红外相机的联合标定装置，所述的联合标定装置采用正六边形设计(如图1所示)，选用浅色亚光材质，以提高激光的反射率，在联合标定装置上划定大小相等的小六边形区域，并在特定位置打孔，打孔位置固定点状光源，利用红外相机对温度敏感的特性将其用来提取采集图像的角点特征。所述的特定位置为正六边形顶点、中点或内部的小六边形顶点处，以便于计算图像角点特征对应的激光特征点。

一种多线激光雷达和红外相机的联合标定方法，包括如下步骤：

步骤S1，定义激光雷达和红外相机坐标系，在对应坐标下采集联合标定装置三维激光点云数据和红外图像数据；步骤S2，对三维激光点云数据进行处理，提取联合标定装置上的激光点，根据正六边形6条边的固定关系，在激光点的基础上对正六边形进行拟合，以获取正六边形6个顶点坐标，进而计算特定打孔位置坐标；步骤S3，对获取的红外图像进行灰度化和二值化处理，进而应用Harris角点检测方法提取图像角点，获得点状光源在图像中的像素坐标，即图像特征点；步骤S4，基于激光特征点和图像特征点的对应关系，构建变换方程，通过方程求解获取多线激光雷达与红外相机的旋转平移矩阵。