一种基于三维特征点集的激光雷达与相机配准方法

摘要：

针对无人驾驶技术中的激光雷达与相机的配准问题,提出了基于两传感器数据中对应的三维特征点集来求解激光雷达与相机配准参数的配准方法.首先,利用ArUco标签确定纸板标志与相机坐标系的关系,在纸板尺寸和位置已知的情况下可得纸板角点在相机坐标系下的坐标,基于随机抽样一致算法提取激光雷达点云中的纸板边缘,以边缘交点为纸板角点,从而建立两组角点的对应关系;然后,利用Kabsch算法求解激光雷达与相机的最优配准参数;最后,将求得配准参数与人工测量结果作比较,验证该方法的可行性.为了迸一步确定方法的准确性,将该方法用于两台相机的配准,通过相机点云数据融合的质量来评价该方法的准确性.试验结果表明,基于对应三维特征点集的配准方法可以实现激光雷达与相机配准参数的准确求解,同时该方法也适用于两台或多台相机的配准.

关键词：配准、ArUco标签、随机抽样一致算法、Kabsch算法、点云融合

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2018-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：40-45