基于单目相机和多线激光雷达的联合标定方法研究

• Published in: 河南理工大学学报（自然科学版） Vol. 43; no. 2; pp. 137 - 146
• Main Authors: 代军, 李文波, 赵俊伟, 袁兴起, 王跃功, 李东方, 程晓琦, 花岛直彥
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 河南理工大学 机械与动力工程学院,河南焦作 454000%河南理工大学 机械与动力工程学院,河南焦作 454000%平顶山平煤机煤矿机械装备有限公司,河南 平顶山 467000%佛山科学技术学院 机电工程与自动化学院,广东 佛山 528225%室兰工业大学 机器人与机械工程研究所,日本 室兰 0500071 01.03.2024; 河南理工大学 河南省先进电子封装材料精密成形国际联合实验室,河南 焦作 454000
• Subjects: 激光雷达; image processing; 单目相机; 多传感器融合; 图像处理; 联合标定; monocular camera; lidar; multi-sensor fusion; joint calibration
• ISSN: 1673-9787
• DOI: 10.16186/j.cnki.1673-9787.2022120009

TP242; 目的 针对相机和激光雷达之间的外参标定问题,为了减少两者的标定误差,得到更高的标定精度,方法 提出一种基于非线性优化的联合标定方法.首先拍摄不同角度的棋盘格标定板图像,采集足够多数据后利用工具包进行相机内参标定,得到单目相机内参;然后在激光点云和图像中检测标定板的角点特征坐标,激光点云下的角点坐标由提取的标定板点云数据和其几何特征获得,通过拟合出的图形由上至下、由左至右确定图形顶点坐标及标定板行列数,可得到各角点坐标;相机角点特征坐标采用FAST角点检测,利用角点灰度信息确定角点坐标;根据点云检测特征点到图像投影误差构建目标函数,将外参求解转化为最小二乘问题;最后通过基于列文伯格-马夸尔特的非线性优化算法,迭代求解得到最优外参.结果 最终平均标定投影误差为 1.29像素,最大投影误差为 2.46像素,最小投影误差为 0.70像素,标准差为0.57像素.结论 根据标定的外参将点云投影至图像上可知,标定结果较好,并将结果运用到实际场景下视觉和激光雷达融合的SLAM算法中,运动轨迹平滑且与地图保持高度一致,本文方法标定过程简单,不需要棋盘格的真实物理尺寸,满足使用要求.