基于最小化各向同性误差的LiDAR-双目相机标定方法 |
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引用本文: | 陈忠,刘梓琛,张宪民.基于最小化各向同性误差的LiDAR-双目相机标定方法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2023(2):1-9. |
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作者姓名: | 陈忠 刘梓琛 张宪民 |
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作者单位: | 华南理工大学机械与汽车工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(51875204);;广东省自然科学基金资助项目(2020A1515011543)~~; |
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摘 要: | LiDAR(Laser Imaging,Detection,and Ranging,激光雷达)与双目相机的多模态数据融合是3D重建领域的一个重要研究方向,两种传感器各有优缺点,通过多模态数据融合可以实现互补,获得更好的重建效果。为了实现数据融合,首先需要将两种数据统一到同一个坐标系下,LiDAR与相机之间外参的高精度标定结果对后续的3D重建十分重要。在LiDAR与相机的外参标定过程中,受LiDAR点云的稀疏性与其定位误差的影响,提取精确的特征点并构建正确的点对应关系是一个挑战性的问题。此外,LiDAR在球坐标系下完成测量工作,而大多数标定方法忽略这一特性,直接使用笛卡尔坐标测量结果进行标定,引入了沿坐标轴各向异性分布的误差,导致标定精度下降。针对该问题,有研究者提出了各向异性权重方法,但仍存在一些缺陷。文中提出了一种最小化LiDAR球坐标误差的LiDAR与双目相机标定方法。首先,提出了一种使用形心特征点的新的标定板,改善特征点的提取精度;其次,将各向异性的LiDAR笛卡尔坐标误差转换为各向同性的球坐标误差,直接最小化球坐标误差求解外参。实验研究表明,本文提出的各向同性误差法相比各向异性...
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关 键 词: | LiDAR 双目相机 各向异性 标定 |
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