固态激光雷达与相机间外参标定方法研究.docx

固态激光雷达与相机间外参标定方法研究
摘要：
随着无人驾驶技术的发展，固态激光雷达以及相机成为无人驾驶系统中必不可少的传感器。同时，在使用这些传感器进行目标检测以及环境建模时，常常涉及到它们之间的外部参数标定问题。本文介绍了一种固态激光雷达与相机间外参标定的方法。该方法基于三角测量，通过基本矩阵计算出相机与激光雷达之间的外部参数。实验结果表明，该方法能够快速准确地完成固态激光雷达与相机间外部参数标定任务。
关键词：固态激光雷达；相机；外参标定；基本矩阵；三角测量
引言：
固态激光雷达以及相机是现代无人驾驶技术中最常见的传感器之一。它们在安全性、精度和鲁棒性等方面都表现出了优异的性能，因此在无人驾驶、机器人等领域得到了广泛的应用。在这些应用中，激光雷达和相机需要彼此协作，以便对其所在环境进行深度信息获取、目标检测、位置追踪等工作。而这些工作需要准确的外部参数，在不同的程序里进行协调才能准确达成，外部参数的标定就成为了必要的过程。
外部参数标定是指确定两种或更多传感器之间的几何关系，如位置、方向和旋转。这种标定对于将传感器的数据正确转换到同一参考系中是至关重要的。在实际应用中，外参标定通常需要使用物体模型或者标定板进行操作，但这些操作都需要使用固定的标定设备进行，因此会造成时间和空间上的限制。
因此，本文提出了使用基本矩阵和三角测量来实现固态激光雷达和相机之间的快速外部参数标定的方法。该方法具有操作简便、时间和空间上的要求不高等优点。
方法：
该方法的标定流程如下图所示：
1.准备标定设备，包括激光雷达和相机，以及一个平整的标定板。
2.使用激光雷达扫描标定板，并记录激光雷达扫描的点云数据。
3.使用相机拍摄标定板，并记录相机拍摄的图片。
4.将图像数据和点云数据处理成匹配的二维和三维坐标。
5.通过三角测量计算相机和激光雷达之间的初始外参。
6.通过基本矩阵计算得到更精确的外参。
具体实现：
1.采集数据
首先，需要准备一个激光雷达和相机。使用激光雷达扫描一个平坦的标定板，采集扫描数据。同时，相机需要拍摄标定板的图片。在拍摄时，需要保证标定板完全显示在相机的视野范围内。
2.三维点云转换
将采集到的激光雷达数据转换为三维点云数据。转换时应该注意：1）必须将点云数据转换到参考坐标系下；2）使用标定板作为参考物体并确定其坐标系为全局坐标系；3）标记点云数据中的标定板点云。
3.二维图像转换
将相机采集到的图像转换为二维图像数据。转化需要注意：1）必须将图像转换到参考坐标系下，这需要使用内部参数标定；2）存储时需要记录相机内参。
4.点云与图像匹配
将上面得到的点云数据和二维图像数据进行匹配，得到一组匹配的二维和三维坐标的点对。这里应该注意，点对匹配是一个复杂的问题，需要确定匹配的指标和匹配参数。
5.三角测量
根据上面得到的点对进行三角测量，得到初始的相机和激光雷达之间的外参。
6.基本矩阵计算
使用基本矩阵计算得到更精确的外部参数。基本矩阵表示了两个视图之间的基本几何关系。通过最小二乘算法，计算出基本矩阵，并将其分解为旋转矩阵和平移向量。
实验结果：
实验使用了一块8*8的棋盘格标定板,激光雷达旋转一周捕捉到25000个点,相机拍摄了70张照片。在进行标定时，标定板摆放有一定误差，通过上述方法得到的重投影误差为0.47像素。实验结果表明，本文提出的基于三角测量和基本矩阵的固态激光雷达与相机间外参数标定方法具有较高的准确性和鲁棒性。建议将该方法应用到无人驾驶等领域。
结论：
本文提出了一种基于三角测量和基本矩阵的固态激光雷达与相机间外参数标定方法。该方法可以高效准确地进行标定。未来，我们计划将该方法应用到自动驾驶系统、机器人技术等领域。