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基于边缘关联点云的激光雷达与相机外参标定方法 被引量:1
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作者 冯欣 李杰 +2 位作者 余崇圣 钱基业 何颖 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第8期2537-2542,共6页
激光雷达的点云和相机的图像经常被融合应用在多个领域。准确的外参标定是融合两者信息的前提。点云特征提取是外参标定的关键步骤。但是点云的低分辨率和低质量会影响标定结果的精度。针对这些问题,提出一种基于边缘关联点云的激光雷... 激光雷达的点云和相机的图像经常被融合应用在多个领域。准确的外参标定是融合两者信息的前提。点云特征提取是外参标定的关键步骤。但是点云的低分辨率和低质量会影响标定结果的精度。针对这些问题,提出一种基于边缘关联点云的激光雷达与相机外参标定方法。首先,利用双回波提取标定板边缘关联点云;然后,通过优化方法从边缘关联点云中提取出与实际标定板尺寸大小兼容的标定板角点;最后,将点云中角点和图像中角点匹配。用多点透视方法求解激光雷达与相机之间的外参。实验结果表明,该方法的重投影误差为1.602px,低于同类对比方法,验证了该方法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 特征提取 外参标定 双回波
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利用双回波的固态激光雷达与相机外参标定方法 被引量:1
2
作者 冯欣 李杰 +2 位作者 余崇圣 钱基业 何颖 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第11期196-204,共9页
固态激光雷达和相机因产生的信息具有很强的互补性,被组合应用在多个领域。为了准确融合2种传感器的信息,提出一种利用双回波的固态激光雷达与相机外参标定方法。首先,利用双回波将含噪声的边缘点云从原始标定板点云中去除,得到内点云... 固态激光雷达和相机因产生的信息具有很强的互补性,被组合应用在多个领域。为了准确融合2种传感器的信息,提出一种利用双回波的固态激光雷达与相机外参标定方法。首先,利用双回波将含噪声的边缘点云从原始标定板点云中去除,得到内点云。然后,基于内点云获取与标定板真实尺寸一致的角点特征。最后,建立点云中角点与图像中角点对应的约束条件,通过多点透视方法优化求解外参。实验结果表明,该方法的重投影误差和数据融合效果比现有方法更优,验证了有效性与准确性。 展开更多
关键词 固态激光雷达 相机 双回波 外参标定 特征提取
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悬臂式掘进机视觉位姿检测系统外参标定方法 被引量:4
3
作者 张旭辉 张楷鑫 +4 位作者 张超 杨文娟 杜昱阳 谢楠 周创 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2022年第12期1928-1935,共8页
当前巷道掘进过程中高粉尘、低照度等因素严重影响外参标定精度。针对以平行激光线为特征的悬臂式掘进机位姿检测系统外参标定难题,提出一种基于数字全站仪的系统外参标定方法,详细分析系统外参标定误差对测量系统的影响。通过建立视觉... 当前巷道掘进过程中高粉尘、低照度等因素严重影响外参标定精度。针对以平行激光线为特征的悬臂式掘进机位姿检测系统外参标定难题,提出一种基于数字全站仪的系统外参标定方法,详细分析系统外参标定误差对测量系统的影响。通过建立视觉位姿测量系统中各模块之间的坐标转换关系,对系统外参标定原理进行数学建模,利用全站仪位姿检测方法得到全站仪系统外参标定结果下机身相对于巷道的位姿,对普通外参标定结果得到的机身相对于巷道位姿进行精度评价。实验结果表明:悬臂式掘进机全站仪系统外参标定方法位置测量误差在±3 mm内,姿态角角度测量误差在0.08°内;利用全站仪系统外参标定方法得到精度结果:x、y和z方向的位置平均误差分别提高了13.073 mm、21.511 mm和18.159 mm,偏航角、俯仰角和姿态角的角度平均误差分别提高了0.225°、0.246°和0.246°。 展开更多
关键词 视觉测量 外参标定 误差分析 数字全站仪 悬臂式掘进机
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固态激光雷达与相机间外参标定方法研究 被引量:2
4
作者 贾晓辉 晁晓辉 刘今越 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第8期30-36,共7页
非重复扫描模式的固态激光雷达相较机械旋转式激光雷达在彩色点云三维模型重建中可以获得更为稠密的点云与丰富的细节信息,但因其特殊的扫描方式以及测量误差不均匀等特性,与当前机械旋转式激光雷达与相机之间外参的标定算法适配性较差... 非重复扫描模式的固态激光雷达相较机械旋转式激光雷达在彩色点云三维模型重建中可以获得更为稠密的点云与丰富的细节信息,但因其特殊的扫描方式以及测量误差不均匀等特性,与当前机械旋转式激光雷达与相机之间外参的标定算法适配性较差。因此,提出了一种固态雷达与相机间的外参标定方法。此方法首先利用雷达和相机各自的运动里程计求解相应时刻下的位姿,根据手眼标定方法计算初始外参矩阵。然后,寻找自制标定板特征约束优化外参矩阵。通过叠加多帧数据获得稠密点云,建立二维图像数据与三维点云数据中对应点-点、点-线特征之间的约束,迭代优化求解外参矩阵。最后,通过实验对标定方法进行验证,结果表明:考虑固态雷达自身误差范围,满足外参标定精度要求。 展开更多
关键词 固态激光雷达 特征提取 外参标定
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一种针孔相机与三维激光雷达外参标定方法 被引量:12
5
作者 韩正勇 卜春光 刘宸 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第4期9-12,16,共5页
针对针孔相机和三维激光雷达的外参标定问题,提出了一种新的方法:利用相机坐标系和激光坐标系下棋盘面的对应性,将外参标定转换为三维空间中旋转、缩放矩阵的求解问题。每帧数据可以提供4个约束,最少只需3帧数据可求解外参矩阵。方法原... 针对针孔相机和三维激光雷达的外参标定问题,提出了一种新的方法:利用相机坐标系和激光坐标系下棋盘面的对应性,将外参标定转换为三维空间中旋转、缩放矩阵的求解问题。每帧数据可以提供4个约束,最少只需3帧数据可求解外参矩阵。方法原理简单易懂,直观明了地解释了失效退化原因。仿真实验与真实数据实验表明:提出的方法可以得到高精度的外参矩阵,且在采样帧数较少的情况下依旧可以获得很好的标定效果。 展开更多
关键词 外参标定 多传感器数据融合 针孔相机 3维激光雷达 机器视觉
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基于垂直约束的激光扫描机构外参标定算法 被引量:3
6
作者 熊峰 刘成菊 陈启军 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1058-1066,共9页
为了解决人造特征点标定法中特征匹配不精确等缺陷,本文针对二轴传动的高精度平面激光扫描机构提出了利用线特征的垂直约束进行外参标定的新算法.不仅如此,在该算法中为了简化建立标定方程的流程,避免计算与标定目标无关的冗余中间量,... 为了解决人造特征点标定法中特征匹配不精确等缺陷,本文针对二轴传动的高精度平面激光扫描机构提出了利用线特征的垂直约束进行外参标定的新算法.不仅如此,在该算法中为了简化建立标定方程的流程,避免计算与标定目标无关的冗余中间量,提出了一种快速确定标定方程参数的方法.首先将扫描结果按待标定参数标准值转换至同一坐标系形成点云,再提取其中的线特征;接着根据线特征的垂直约束建立外参方程,并根据线特征的测量值和实际值间的转换计算方程参数;最终,将多次测量得到的方程组求解转化为最优化问题,并得到外参的数值解.在对比实验中,本算法比基于特征点的标定方法表现更好. 展开更多
关键词 激光扫描 点云 外参标定 最优化
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二维激光雷达与可见光相机外参标定方法研究 被引量:20
7
作者 黄志清 苏毅 +1 位作者 王庆文 张晨光 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期121-129,共9页
针对目前二维激光雷达和可见光相机外参标定精度低、步骤冗杂等问题,结合移动机器人实际应用,提出了一种基于镂空标定板的高效标定方法。通过计算激光雷达扫描镂空标定板形成的点云线段的长度,求得雷达扫描线在标定板上的坐标方程,在此... 针对目前二维激光雷达和可见光相机外参标定精度低、步骤冗杂等问题,结合移动机器人实际应用,提出了一种基于镂空标定板的高效标定方法。通过计算激光雷达扫描镂空标定板形成的点云线段的长度,求得雷达扫描线在标定板上的坐标方程,在此基础上使用显示器绘制出雷达扫描线并在相机图像中提取对应特征点,进而定位激光雷达数据点在图像中的具体位置,最后利用两种传感器在不同位姿下的测量数据,以特征点对拟合参数的方式求取对应关系。实验结果表明,该方法的平均旋转误差为1.73°,平均平移误差为28.621 mm。所提方法无需多视角观测,只需要采集两次数据就能够实现标定过程,标定精度、效率和可操作性能够满足移动机器人实用性的需求。 展开更多
关键词 二维激光雷达 可见光相机 外参标定方法 数据融合 移动机器人
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基于里程计法的双目云高系统外参标定研究
8
作者 张友军 张持健 +3 位作者 谢婉怡 刘勇 夏营威 王依人 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期522-526,共5页
双目成像系统测量云底高基线长,外参标定困难。提出一种适用于地基云高测量系统的双目相机外参标定方法,采用ORB算法提取与匹配左右云图同名点,然后根据对极几何约束计算两个相机之间的旋转平移关系。为验证该算法的精度,在室外搭建基线... 双目成像系统测量云底高基线长,外参标定困难。提出一种适用于地基云高测量系统的双目相机外参标定方法,采用ORB算法提取与匹配左右云图同名点,然后根据对极几何约束计算两个相机之间的旋转平移关系。为验证该算法的精度,在室外搭建基线60 m的双目云高系统,采用里程计法标定外参,标定得到两个相机之间的距离误差为34.44 cm,精度达到99.43%。通过分析校正后的双目云图和天空视差图,验证了大基线里程计外参标定法的精度较高。 展开更多
关键词 双目成像 里程计 外参标定 大基线
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港口智能引导车的多激光雷达外参标定算法 被引量:1
9
作者 黄旭东 常奇 王华鲜 《港口科技》 2022年第11期6-10,19,共6页
为了提高港口智能引导车(Intelligent Guided Vehicle,IGV)的激光定位精度,提升集装箱自动化水平搬运效率,研发适用于港口码头环境的激光雷达外参标定算法。使用全站仪测量激光雷达相对于车体中心坐标系的外参数据,并将其作为外参标定... 为了提高港口智能引导车(Intelligent Guided Vehicle,IGV)的激光定位精度,提升集装箱自动化水平搬运效率,研发适用于港口码头环境的激光雷达外参标定算法。使用全站仪测量激光雷达相对于车体中心坐标系的外参数据,并将其作为外参标定算法的初值。利用随机一致性采样算法拟合地面点云的参数方程,并在此基础上通过罗德里格斯旋转公式求出激光雷达的安装高度、翻滚角、俯仰角,并对结果进行均值化处理。使用k维树结构求出2个雷达之间的点线匹配对,以欧氏距离最短作为目标函数,通过列文伯格-马夸尔特算法迭代出激光雷达外参中偏航角的最优解,从而得到激光雷达的所有外参数据。在广州港口某堆场区域进行算法标定试验,结果表明该算法能够在港口工况下准确计算出激光雷达的外参数据,精度高于人工标定结果。 展开更多
关键词 港口 智能引导车 激光雷达 外参标定
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一种IGPS测量系统外参标定方法研究
10
作者 刘强 高艳杰 黄勇 《测控技术》 CSCD 2018年第B09期424-426,共3页
采用LM优化方法对IGPS测量系统的外参计算方法进行了详细的理论分析,建立IGPS测量系统统一坐标系和测量目标在指定参考坐标系下的位姿——三维位置坐标和转角进行精准计算,从而实现测量系统快速建场,完成对目标物测量等功能。
关键词 IGPS 测量系统 外参标定 LM优化方法
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一种开放道路车载双目相机的外参标定方法
11
作者 刘福明 《电子技术与软件工程》 2021年第24期108-112,共5页
本文提出一种开放道路车载相机外参自标定方法。相机外参标定是基于计算机视觉的自动驾驶、ADAS、高精度地图采集等应用领域的关键环节。传统的相机外参标定方法常依赖特定标定场所和标志物,标定成本高、效率低、操作复杂。结合SLAM的... 本文提出一种开放道路车载相机外参自标定方法。相机外参标定是基于计算机视觉的自动驾驶、ADAS、高精度地图采集等应用领域的关键环节。传统的相机外参标定方法常依赖特定标定场所和标志物,标定成本高、效率低、操作复杂。结合SLAM的外参标定方法依赖特征点匹配、基于Kinect等深度相机的点云的标定方法易受光照影响,难以适用开放、空旷道路。针对上述应用需求,本文方法首先对平整、直行道路面拟合参数化平面;然后结合车道线特征,建立世界坐标系;其次计算世界坐标系与相机坐标系的转换关系,即外参;最后根据相机外参计算的俯视图中道路标线的一致性度量验证外参标定精度。实验数据表明本文提出的方法能准确标定出双目相机的姿态参数,满足车载双目相机相关应用需求,同时提高标定效率,解决相机外参标定依赖特定标定场所等问题。 展开更多
关键词 外参标定 标定 转换矩阵
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基于多维动态卷积的激光雷达与相机外参标定方法 被引量:1
12
作者 张赛赛 于红绯 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2024年第12期203-210,共8页
随着自动驾驶汽车的快速发展,汽车需要来自多个传感器的不同数据来感知周围环境。激光雷达和相机的精确标定对自动驾驶汽车的数据融合至关重要。针对经典神经网络对图像数据特征提取不全面、不准确而导致激光雷达与相机外参标定精度低... 随着自动驾驶汽车的快速发展,汽车需要来自多个传感器的不同数据来感知周围环境。激光雷达和相机的精确标定对自动驾驶汽车的数据融合至关重要。针对经典神经网络对图像数据特征提取不全面、不准确而导致激光雷达与相机外参标定精度低的问题,提出一种基于多维度动态卷积的激光雷达与相机外参标定方法。添加随机变换对数据进行预处理,将预处理后的数据输入基于多维度动态卷积的特征提取网络,然后经特征聚合输出旋转和平移向量,此外使用几何监督和转换监督来指导学习过程。实验结果表明,所提方法可以提升神经网络特征信息提取的能力,进一步提高了外参标定的精度。和对比方法中最优的结果相比,所提方法的平移预测的误差平均值减少了0.7 cm,验证了所提标定方法的有效性。 展开更多
关键词 机器视觉 激光雷达 外参标定 深度学习
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基于多编码块标定板的多相机外参全局标定
13
作者 邹杭波 夏仁波 +3 位作者 曾元松 陈月玲 陶黎明 张天宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第5期152-155,共4页
多相机测量系统会因较小的重叠视野与环境干扰而导致外参标定失败,因此提出了一种基于多编码块组合型标定板的多相机外参标定方法。首先,设计了一种平面标定板,它由多个具有独立编码信息的编码块组合而成;其次,研究了编码块特征点的提... 多相机测量系统会因较小的重叠视野与环境干扰而导致外参标定失败,因此提出了一种基于多编码块组合型标定板的多相机外参标定方法。首先,设计了一种平面标定板,它由多个具有独立编码信息的编码块组合而成;其次,研究了编码块特征点的提取与管理方法;最后,通过重建特征点并优化重投影误差,实现了各个相机外参的全局标定。实验结果表明,该方法能够适应各相机无法同时观测完整标定板的情况,并且有标定后的测量误差为0.014 mm,标准差为0.112 mm。因此,提出的方法能够实现多相机测量系统全局外参的高精度快速标定。 展开更多
关键词 多相机测量系统 外参标定 标定 特征提取
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三维激光雷达-相机间外参的高效标定方法 被引量:14
14
作者 刘今越 唐旭 +2 位作者 贾晓辉 杨冬 李铁军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期64-72,共9页
在自动驾驶、移动机器人等领域,激光雷达与相机是常用的传感器,融合这两者的信息首先应该标定两者间的外参。本文在考虑平面移动机器人运动特点的基础上提出两阶段外参标定方法,在尽可能少的人为干预下实现快速标定。第一阶段,在机器人... 在自动驾驶、移动机器人等领域,激光雷达与相机是常用的传感器,融合这两者的信息首先应该标定两者间的外参。本文在考虑平面移动机器人运动特点的基础上提出两阶段外参标定方法,在尽可能少的人为干预下实现快速标定。第一阶段,在机器人运动过程中同时估算激光里程计和视觉里程计,提取平移、旋转两种运动信息以修改的Kabsch算法初步估计外参中的旋转矩阵;第二阶段,以箱体三面相交组成的三面体作为标识物,优化点云中三面体边的投影点和图像中对应三面体边的距离,从而得到精确的外参。此两阶段方法效率高、无需专业设备,在少量人工干预下即可实现外参标定。最后,实验结果表明,在3个坐标轴上的平均误差仅为3.67、1.11、0.78 mm,在典型移动计算平台上相应的平均标定时间仅需约635 ms。 展开更多
关键词 外参标定 平面运动 三面体 数据关联
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基于单目视觉的GPS辅助相机外参数标定 被引量:3
15
作者 吴修振 刘刚 +1 位作者 于凤全 张源原 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2252-2258,共7页
针对机器人视觉系统外参数标定的问题,提出了基于单目视觉ORB-SLAM的差分GPS辅助相机外参数标定方法。分析了单目视觉ORB-SLAM和GPS(Global Position System)定位数据之间的相似关系,建立了相机外参数标定的非线性最小二乘模型。基于随... 针对机器人视觉系统外参数标定的问题,提出了基于单目视觉ORB-SLAM的差分GPS辅助相机外参数标定方法。分析了单目视觉ORB-SLAM和GPS(Global Position System)定位数据之间的相似关系,建立了相机外参数标定的非线性最小二乘模型。基于随机采样一致性(RANSAC),通过三点法求得模型的初始解。设计了Levenberg-Marquardt(LM)迭代算法求解出最优解,从而得到了最优的相机相对位置和姿态参数。最后,对提出的方法进行仿真和跑车试验验证。结果表明:在试验半径为50m时,所设计标定方法的姿态标定精度可达0.1°,位置标定精度可达0.2%。该方法标定过程简单实用,不需要外界环境的先验信息和人工干预,具有很高的精度和显著的应用价值。 展开更多
关键词 相机标定 外参标定 ORB-SLAM 最小二乘模型 随机采样一致性 LM迭代
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单目相机-IMU外参自动标定与在线估计的视觉-惯导SLAM 被引量:17
16
作者 潘林豪 田福庆 +2 位作者 应文健 梁伟阁 佘博 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期56-67,共12页
针对视觉-惯导信息融合同时定位与地图构建(VI-SLAM)中,单目相机-惯性测量单元(IMU)外参离线标定繁琐的问题,以及单目相机-IMU外参因传感器受到冲击或调整发生变化影响系统跟踪精度的问题,提出一种单目相机-IMU外参自动标定与在线估计的... 针对视觉-惯导信息融合同时定位与地图构建(VI-SLAM)中,单目相机-惯性测量单元(IMU)外参离线标定繁琐的问题,以及单目相机-IMU外参因传感器受到冲击或调整发生变化影响系统跟踪精度的问题,提出一种单目相机-IMU外参自动标定与在线估计的VI-SLAM算法。该算法首先利用手眼标定方法计算单目相机-IMU外参旋转矩阵并估计陀螺仪零偏;接着,在不考虑加速度计零偏的情况下估计系统的尺度、重力加速度以及单目相机-IMU外参平移向量;然后,利用已知的重力加速度大小估计加速度计零偏并更新以上已估计的初始化参数;最后,将单目相机-IMU外参放入状态向量中进行在线估计。EuRo C数据集实验表明,该VI-SLAM算法可以自动标定并在线估计单目相机-IMU外参,得到的旋转与平移外参误差分别在0. 5°和0. 02 m之内,这有利于VI-SLAM系统的快速使用以及精度的提升。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 传感器融合 初始化 外参标定 状态估计
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基于合作靶球的视觉传感器外参标定方法 被引量:6
17
作者 宋佳慧 任永杰 +3 位作者 杨守瑞 尹仕斌 郭寅 叶声华 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期200-208,共9页
视觉传感器的外参标定旨在建立视觉坐标系与外部标准坐标系之间的关系。设计了视觉测量合作靶球以实现视觉测量与仪器测量之间的合作测量。通过将视觉测量合作靶球与激光跟踪仪靶镜相互替换获取公共点在视觉坐标系和外部标准坐标系下的... 视觉传感器的外参标定旨在建立视觉坐标系与外部标准坐标系之间的关系。设计了视觉测量合作靶球以实现视觉测量与仪器测量之间的合作测量。通过将视觉测量合作靶球与激光跟踪仪靶镜相互替换获取公共点在视觉坐标系和外部标准坐标系下的坐标,并利用公共点在两坐标系下的坐标对目标函数进行非线性优化,获得视觉传感器外参数最优解。视觉测量合作靶球的设计将靶标、光源和球形外壳相融合,以满足与跟踪仪合作靶镜的互换性和球心可测的需求。对外参标定过程中的误差传递进行了分析,并通过仿真优化标定精度,以及实验验证该标定方法的精度。结果表明,该方法的外参标定精度可达到0.036mm,能够实现直接、灵活、高精度的公共点数据获取。 展开更多
关键词 机器视觉 外参标定 视觉测量合作靶球 立体视觉传感器 精度分析
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高鲁棒性两阶段激光雷达-惯性测量单元外参在线标定算法 被引量:4
18
作者 林鑫 张捷 +2 位作者 冯景怡 孟杰 王书亭 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第24期2980-2989,共10页
针对车辆在近似平面上运动时,退化的传感器数据难以标定外参的问题,提出了一种高鲁棒性两阶段激光雷达-惯性测量单元(LiDAR-IMU)外参在线标定算法。标定算法包括剔除外点的解析解初值计算和非线性滑窗在线迭代优化两个阶段。第一阶段剔... 针对车辆在近似平面上运动时,退化的传感器数据难以标定外参的问题,提出了一种高鲁棒性两阶段激光雷达-惯性测量单元(LiDAR-IMU)外参在线标定算法。标定算法包括剔除外点的解析解初值计算和非线性滑窗在线迭代优化两个阶段。第一阶段剔除预数据集中的外点,以滑动窗口的形式多次求解只包含旋转分量的手眼标定模型,并改进解析解筛选的条件,求解出多解加权旋转外参的SVD解析解。第二阶段最小化包含外参的残差函数,以旋转解析解为初值滑动窗口迭代优化六自由度外参,使外参快速收敛,并在退化运动和错误历史约束过大时固定外参,避免外参退化。与原始算法对比,该算法对退化的传感器数据具有鲁棒性,可在无外参初值的情况下实现精准鲁棒地在线标定外参。 展开更多
关键词 激光雷达-惯性测量单元 外参标定 点剔除 退化运动 固定
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激光雷达与相机联合标定进展研究 被引量:1
19
作者 熊超 乌萌 +1 位作者 刘宗毅 卢传芳 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期155-166,共12页
针对激光雷达与相机标定精度会极大地影响定位初始化,融合定位算法对标定参数的准确性非常敏感,会严重降低融合定位算法的性能和可靠性等问题,提出一种激光雷达与相机联合标定分类方法:论述激光雷达与相机联合标定领域的最新的研究进展... 针对激光雷达与相机标定精度会极大地影响定位初始化,融合定位算法对标定参数的准确性非常敏感,会严重降低融合定位算法的性能和可靠性等问题,提出一种激光雷达与相机联合标定分类方法:论述激光雷达与相机联合标定领域的最新的研究进展;重点分析和总结基于特征的标定方法、基于运动的标定方法、基于互信息的标定方法和基于深度学习的标定方法的突出研究成果;总结出4种标定方法的开源代码工具集,并对这4种标定方法的特点、标定精度和自动化程度进行分析比较;最后,展望激光雷达与相机联合标定研究的发展趋势。 展开更多
关键词 激光雷达(LiDAR) 相机 双目视觉 棋盘格 外参标定 联合标定
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开放道路中匹配高精度地图的在线相机外参标定 被引量:3
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作者 廖文龙 赵华卿 严骏驰 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期208-217,共10页
目的相机外参标定是ADAS(advanced driver-assistance systems)等应用领域的关键环节。传统的相机外参标定方法通常依赖特定场景和特定标志物,无法实时实地进行动态标定。部分结合SLAM(simultaneous localization and mapping)或VIO(vis... 目的相机外参标定是ADAS(advanced driver-assistance systems)等应用领域的关键环节。传统的相机外参标定方法通常依赖特定场景和特定标志物,无法实时实地进行动态标定。部分结合SLAM(simultaneous localization and mapping)或VIO(visual inertia odometry)的外参标定方法依赖于点特征匹配,且精度往往不高。针对ADAS应用,本文提出了一种相机地图匹配的外参自校正方法。方法首先通过深度学习对图像中的车道线进行检测提取,数据筛选及后处理完成后,作为优化问题的输入;其次通过最近邻域解决车道线点关联,并在像平面内定义重投影误差;最后,通过梯度下降方法迭代求解最优的相机外参矩阵,使得像平面内检测车道线与地图车道线真值重投影匹配误差最小。结果在开放道路上的测试车辆显示,本文方法经过多次迭代后收敛至正确的外参,其旋转角精度小于0.2°,平移精度小于0.2 m,对比基于消失点或VIO的标定方法(精度为2.2°及0.3 m),本文方法精度具备明显优势。同时,在相机外参动态改变时,所提出方法可迅速收敛至相机新外参。结论本文方法不依赖于特定场景,支持实时迭代优化进行外参优化,有效提高了相机外参精确度,精度满足ADAS需求。 展开更多
关键词 外参标定 地图匹配 车道线 梯度下降 在线标定
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