[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

说明书

本申请公开了一种激光雷达与摄像头的外参标定方法、装置及自动驾驶车辆，涉及自动驾驶、智能交通、计算机视觉与深度学习技术领域。具体实现方案为：获取待标定的各组外参值、激光雷达采集的点云数据、及摄像头采集的与点云数据对应的图像数据；对点云数据和图像数据进行处理，以确定点云数据中包括的不同物体间的第一分割点、图像数据中包括的不同物体间的第二分割点；根据每组外参值对点云数据进行投影处理，以确定在每组外参值下，每个第一分割点在图像数据中对应的第二分割点；根据每个第一分割点的深度值、每个第一分割点对应的第二分割点的梯度值，计算每组外参值的互相关系数；根据每组外参值的互相关系数，从各组外参值中选取目标外参值。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、计算机视觉与深度学习技术领域，提出一种激光雷达与摄像头的外参标定方法、装置及自动驾驶车辆。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，车载传感器的功能也越来越强大，常见的传感器包括激光雷达与摄像头，其中，激光雷达用于获取车辆周围物体的三维位置信息，摄像头用于获取物体的二维信息以及颜色信息等。通过对激光雷达以及摄像头进行外参标定以使得其对应的信息可以相互融合，从而使得自动驾驶车辆能够更加准确地感知周围环境，以保证自动驾驶的安全性。

相关技术中，通常通过使用标定板实现激光雷达与摄像头的外参标定。具体的，可以利用激光雷达与摄像头分别对标定板进行数据采集，以生成标定板对应的激光点云数据与图像数据，之后分别在激光点云数据与图像数据中分割出标定板对应的区域，并将从激光点云数据中分割出的区域与从图像数据中分割出的区域进行对齐，以获取激光雷达与摄像头之间的坐标系转换关系，从而实现激光雷达与摄像头之间的外参标定。但是，这种标定方法，需要使用专业的标定板，便捷性和实时性较差。

发明内容

本申请提供了一种用于激光雷达与摄像头的外参标定的方法、装置、电子设备、自动驾驶车辆以及存储介质。

根据本申请的一方面，提供了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。

根据本申请的另一方面，提供了一种激光雷达与摄像头的外参标定装置，包括：获取模块，用于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；第一确定模块，用于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；第二确定模块，用于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；计算模块，用于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；以及选取模块，用于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。