相机和激光雷达的外参标定方法、系统及可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114241057A(43)申请公布日2022.03.25(21)申请号202111443650.X(22)申请日2021.11.30(71)申请人深圳元戎启行科技有限公司地址518000广东省深圳市福田区福保街道福保社区桃花路与槟榔道交汇处西北深九科技创业园6号楼C701(7-8层)(72)发明人宋浩冉(74)专利代理机构深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)44280代理人任欢欢(51)Int.Cl.G06T7/80(2017.01)G06T7/66(2017.01)G01S7/497(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称相机和激光雷达的外参标定方法、系统及可读存储介质(57)摘要本申请公开了一种相机和激光雷达的外参标定方法、系统及可读存储介质。该方法包括：获取相机拍摄的包含检测目标的二维图像以及激光雷达对于检测目标进行感知得到的第一点云；基于选定的多组外参试验值分别将第一点云投影到二维图像中，以形成与每组外参试验值对应的第二点云；将每个第二点云中的落在检测目标所在的第一区域内的数据点对应的三维点作为第三点云；计算第三点云的熵值；基于熵值从多组外参试验值中选择最佳外参值。通过上述方式，本申请能够实现相机和激光雷达的在线外参标定，准确度高，且便捷高效。CN114241057ACN114241057A权利要求书1/2页1.一种相机和激光雷达的外参标定方法，其特征在于，所述方法包括：获取相机拍摄的包含检测目标的二维图像以及激光雷达对于所述检测目标进行感知得到的第一点云；基于选定的多组外参试验值分别将所述第一点云投影到所述二维图像中，以形成与每组所述外参试验值对应的第二点云；将每个所述第二点云中的落在所述检测目标所在的第一区域内的数据点对应的三维点作为第三点云；计算所述第三点云的熵值；基于所述熵值从所述多组外参试验值中选择最佳外参值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取相机拍摄的包含检测目标的二维图像以及激光雷达对于所述检测目标进行感知得到的第一点云，包括：获取所述激光雷达感知到的当前环境的第四点云；基于当前外参值将所述第四点云投影到所述二维图像中，以获得第五点云；基于所述第一区域确定第二区域，其中所述第二区域包含第一区域且所述第二区域的范围大于所述第一区域；将所述第五点云中的落在所述第二区域内的数据点作为所述第一点云。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于选定的多组外参试验值分别将所述第一点云投影到所述二维图像中之前，进一步包括：在优化上限和优化下限所限定的优化空间内，获取所述多组外参试验值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于选定的多组外参试验值分别将所述第一点云投影到所述二维图像中，包括：基于所述相机的内参以及每组所述外参试验值分别构建投影矩阵，其中每组所述外参试验值用于表征所述相机对应的相机坐标系与所述激光雷达所对应的雷达坐标系之间的变换关系；基于所述投影矩阵将所述第一点云中的各数据点在所述雷达坐标系下的三维坐标转换成所述二维图像所对应的图像坐标系下的二维坐标。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述熵值由所述第三点云中的数据点的聚集度表征，其中所述聚集度越大所述熵值越小。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第三点云的熵值，包括：对所述第一区域进行网格化，以形成多个网格；统计所述第三点云中的数据点所落入的网格数量；以所述数据点所落入的网格数量表征所述熵值，其中所述数据点所落入的网格数量越大，则所述熵值越大。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取相机拍摄的包含检测目标的二维图像以及激光雷达对于所述检测目标进行感知得到的第一点云的步骤包括：在设置有所述相机和所述激光雷达的车辆的行驶过程中，以其他车辆作为所述检测目标来获取所述二维图像和所述第一点云。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第三点云的熵值，包括：确定所述第三点云的质心；2CN114241057A权利要求书2/2页计算所述第三点云中每个数据点与所述质心的距离的平均值，以所述平均值作为所述第三点云的熵值。9.一种车辆系统，其特征在于，所述车辆系统包括相互耦接的处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1‑8中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序数据，所述程序数据被处理器执行时实现如权利要求1‑8中任一项所述方法的步骤。3CN114241057A说明书1/7页相机和激光雷达的外参标定方法、系统及可读存储介质技术领域[0001]本申请涉及传感器外参标定领域，特别是涉