(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210696106.4 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 江苏集萃未来城市应用技 术研究所 有限公司 地址 215000 江苏省苏州市相城经济技 术 开发区澄阳街道澄阳路116号阳澄湖 国际创业园3号楼3层3 01-313房屋 (72)发明人 牛运丰　汤立凡　张昊　李君扬　 (74)专利代理 机构 苏州久元知识产权代理事务 所(普通合伙) 32446 专利代理师 潘宏伟 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G01S 7/497(2006.01) (54)发明名称 基于三维标定板的激光雷达与相机的外内 参标定方法 (57)摘要 本发明公开了基于三维标定板的激光雷达 与相机的外内参标定方法， 包括以下步骤， 首先 采集外参点云， 准备三维标定板， 通过激光雷达 多角度采集多角度三维标点板的多组原始标定 点云， 然后三维模型生成， 根据获得的多组原始 标定点云计算并生成三维模型； 本发 明专利通过 采用激光雷达多角度采集三维定位板， 通过生成 三维模型为外参标定与内参标定进行对比， 能够 直接对比得出最精准的世界坐标系下的精准位 姿， 对比过程中， 能够以归一化和系数化的方法 保证线性方程求解的稳定性， 从而拥有更高的相 机内参精度和稳定性， 并且在三维模型的对比 下， 并不需要过高的相机位姿解算精度， 可有效 避免K矩阵畸变系数的精度变 差情况。 权利要求书1页 说明书5页 CN 115100281 A 2022.09.23 CN 115100281 A 1.基于三维标定 板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 步骤1： 采集外参点云： 准备三维标定板， 通过激光雷达多角度采集多角度三维标点板 的多组原 始标定点云； 步骤2： 三维模型生成： 根据获得的多组原始标定点云计算并生成三维模型， 三维模型 生成后即为外参标定物， 根据外参标定物计算出外参标定值； 步骤3： 二维图形生成： 相机采集三维标定板单面， 以生成的三维模型作为对比， 对比出 最符合相机采集的单面， 并以标定板单面中心 点为标定点， 进 行扩大对比， 从而最 终经过对 比后生成二维 图形， 二位图形生成后则完成标定内参标定物， 通过计算内参标定即可获得 内参标定值； 步骤4： 外内惨标定对比： 以得到外参标定物对比得到内参标定物， 最终吻合得到精准 三维标定 板的单面及三维位姿。 2.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 其特 征在于： 在步骤1中， 激光雷达多角度采集三维标定板过程， 三维标定板悬空需要采集三维 标定板底部以获取三维为标定 板底部原 始标定点。 3.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 其特 征在于： 在步骤1中， 激光雷达采集 三维标定 板过程， 三维标定 板底部不悬空则忽略采集。 4.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 其特 征在于： 在步骤2中， 三维模型生成过程， 采集重 叠图形自动吻合形成统一图形。 5.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 其特 征在于： 在步骤2中， 三 维模型生成过程， 出现缺少图形情况， 生成三 维模型缺少位置则不生 成图形， 此时需要补 采三维模型缺 失部分， 随后进 行二次三 维模型生 成， 直至填补三 维模型 空缺位置。 6.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 其特 征在于： 在步骤2中， 外参标定值获取时及获取后， 三维模型都处于固定位姿。 7.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 其特 征在于： 在步骤3中， 相机采集三维标定板单面为三维标定板任意一面， 三维标定板底部不 悬空则忽略单面采集要求。 8.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 其特 征在于： 在步骤3中， 扩 大对比过程中， 发现对比不符合程度大于20％， 自动进 行三维模型的 下一面对比工作。 9.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 其特 征在于： 在步骤3中， 内参标定值为经过和三维模型比对后的二维图形， 内参标定物计算过 程内参标定物姿态固定 。 10.根据权利要求1所述的基于三维标定板的激光雷达与相机的外 内参标定方法， 其特 征在于： 在步骤4中， 最 终得到的三 维标定板的单面及三 维位姿将是世界坐标系下最精准的 位姿。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115100281 A 2基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方 法 技术领域 [0001]本发明涉及激光雷达技术领域， 具体为基于三维标定板的激光雷达与相机的外内 参标定方法。 背景技术 [0002]世界是三维的， 而照片是二维的， 可以把相机认为是一个函数， 输入量是一个场 景， 输出量是一幅灰度图。 [0003]目前相机内参标定与P nP算法有相似之处， P nP算法是已知相机的内参和三维坐标 点去求解相机在世界坐标系下的位姿， 而相机标定算法是已知三 维坐标点去求解相机的内 参和相机在世界坐标系下的位姿。 [0004]这两个问题都需要求解相机在世界坐标系下的位姿， 而根据PnP算法可知如果所 有的三维点共面那么计算能得到相机位姿精度会严重下降， 而如果相机位姿的解算精度不 高， 会导致K矩阵畸变系数的精度变差 。 [0005]为此提出基于三维标定 板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 来 解决此问题。 发明内容 [0006]本发明的目的在于提供基于三维标定板的激光雷达与相机的外内参标定方法， 解 决了目前相机位姿的解 算精度不高， 会导 致K矩阵畸变系数的精度变差的问题。 [0007]为实现上述目的， 本发明提供如下技术方案： 基于三维标定板 的激光雷达与相机 的外内参标定方法， 包括以下步骤： [0008]步骤1： 采集外参点云： 准备三维标定板， 通过激光雷达多角度采集多角 度三维标 点板的多组原 始标定点云； [0009]步骤2： 三维模型生成： 根据获得的多组原始标定点云计算并生成三维模型， 三维 模型生成后即为外参标定物， 根据外参标定物计算出外参标定值； [0010]步骤3： 二维图形生成： 相机采集三维标定板单面， 以生成的三维模型作为对比， 对 比出最符合相机采集的单面， 并以标定板单面中心 点为标定点， 进 行扩大对比， 从而最 终经 过对比后生成二维 图形， 二位图形生成后则完成标定内参标定物， 通过计算内参标定即可 获得内参标定值； [0011]步骤4： 外内惨标定对比： 以得到外参标定物对比得到内参标定物， 最终吻合得到 精准三维标定 板的单面及三维位姿。 [0012]优选的， 在步骤1中， 激光雷达多角度采集三维标定板过程， 三维标定板悬空需要 采集三维标定 板底部以获取三维为标定 板底部原 始标定点。 [0013]优选的， 在步骤1中， 激光雷达采集三维标定板过程， 三维标定板底部不悬空则忽 略采集。 [0014]优选的， 在步骤2中， 三维模型生成过程， 采集重 叠图形自动吻合形成统一图形。 [0015]优选的， 在步骤2中， 三维模型生成过程， 出现缺少图形情况， 生成三维模型缺少位说　明　书 1/5 页 3 CN 115100281 A 3