基于观测概率有效下界估计的二维激光雷达和摄像机标定方法

针对2D激光雷达和摄像机最小解标定方法的多解问题,该文提出一种基于观测概率有效下界估计的标定方法。首先,提出一种最小解集合的分级聚类方法,将每类最优解替换原来的解集合,从而减少解集合样本个数。然后,提出一种基于激光误差的联合观测概率度量,对解集合元素的优劣进行度量。最后,利用聚类结果和观测概率度量结果,该文提出基于观测概率有效下界估计的有效解选取策略,将优化初始值从最优解转化为有效解候选集合,提高了标定结果的准确性。仿真实验结果表明,在真解命中率性能上相比于Francisco方法,该文方法在不同棋盘格个数情况下提升真解命中率16%~20%,在不同噪声水平下提升真解命中率6%~20%,有效提高真解比例。