[发明专利]激光雷达与摄像头的外参标定方法、装置及自动驾驶车辆

权利要求书

1.一种激光雷达与摄像头的外参标定方法，包括：

获取待标定的各组外参值、激光雷达采集的点云数据、及摄像头采集的与所述点云数据对应的图像数据；

对所述点云数据和所述图像数据分别进行处理，以确定所述点云数据中包括的各个第一分割点、所述图像数据中包括的各个第二分割点、每个所述第一分割点的深度值、以及每个所述第二分割点的梯度值，其中，所述第一分割点为所述点云数据中不同物体间的分割点、所述第二分割点为所述图像数据中不同物体间的分割点；

根据每组所述外参值，对所述点云数据进行投影处理，以确定在每组所述外参值下，每个所述第一分割点在所述图像数据中对应的第二分割点；

根据每个所述第一分割点的深度值、及每个所述第一分割点对应的第二分割点的梯度值，计算每组所述外参值对应的互相关系数；以及

根据每组所述外参值对应的互相关系数，从所述各组外参值中选取目标外参值。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述点云数据和所述图像数据分别进行处理，以确定所述点云数据中包括的各个第一分割点、所述图像数据中包括的各个第二分割点，包括：

对所述点云数据和所述图像数据分别进行目标识别，以确定所述点云数据中包括的各个点云点分别对应的各个第一类别标签，以及所述图像数据中包括的各个像素点分别对应的各个第二类别标签；

从所述各个点云点中，抽取分别与不同第一类别标签对应的点云点相邻的点云点作为第一分割点；以及

从所述各个像素点中，抽取分别与不同第二类别标签对应的像素点相邻的像素点作为第二分割点。

3.如权利要求2所述的方法，其中，在所述对所述点云数据和所述图像数据分别进行处理，以确定所述点云数据中包括的各个第一分割点、所述图像数据中包括的各个第二分割点之后，还包括：

根据与每个所述第一分割点相邻的各个点云点对应的第一类别标签，确定每个所述第一分割点的第一属性；以及

根据与每个所述第二分割点相邻的各个像素点对应的第二类别标签，确定每个所述第二分割点的第二属性。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述对所述点云数据和所述图像数据分别进行处理，以确定所述点云数据中包括的各个第一分割点、所述图像数据中包括的各个第二分割点，包括：

获取所述点云数据中的每个点云点对应的深度值及所述图像数据中的每个像素点对应的梯度值；

根据每个所述点云点对应的深度值，确定所述点云数据中包括的各个第一边界点；

根据每个所述像素点对应的梯度值，确定所述图像数据中包括的各个第二边界点；以及

对所述各个第一边界点和所述各个第二边界点分别进行处理，以确定所述第一边界点中包含的所述各第一分割点，以及所述第二边界点中包含的所述各个第二分割点。

5.如权利要求3所述的方法，其中，所述根据每个所述第一分割点的深度值、及每个所述第一分割点对应的第二分割点的梯度值，计算每组所述外参值对应的互相关系数，包括：

根据每个所述第一分割点的第一属性，在每组所述外参值下与对应的第二分割点的第二属性间的匹配度，确定每个所述第一分割点的权重值；以及

根据每个所述第一分割点的深度值与对应的所述第二分割点的梯度值的乘积、及每个所述第一分割点的权重值，确定每组所述外参值对应的互相关系数。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述获取待标定的各组外参值，包括：

获取所述激光雷达对应的第一坐标系与所述摄像头对应的第二坐标系之间的初始外参值，其中，所述初始外参值为图纸标称值或手量值；以及

基于预设步长对所述初始外参值进行调整，以生成所述待标定的各组外参值。