基于单目相机和多线激光雷达的联合标定方法研究

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。