35、高分辨率激光雷达与鱼眼相机的自动校准方法

高分辨率激光雷达与鱼眼相机的自动校准方法

1. 引言

多传感器系统在机器人和自动驾驶车辆中应用广泛。以智能车辆为例，借助多传感器系统，它能分别从相机和激光雷达传感器收集丰富的颜色信息和精确的距离信息。基于这种融合系统，先进的方法可轻松用于执行各种任务，如车辆检测、行人检测等。

为实现精确感知，相机与激光雷达的融合被用于导航任务、同步定位与建图任务以及目标检测和跟踪任务。由于不同类型传感器之间的精确对应是多传感器系统的基础，因此在设置系统之前，进行外部参数校准是至关重要的。外部参数校准是计算两个不同类型传感器之间的外部变换（平移和旋转）的过程。

本文提出了一种激光雷达 - 相机外部参数校准方法，主要贡献如下：
- 提出了一种基于目标的鱼眼相机和高分辨率激光雷达传感器的外部参数校准方法。
- 开发了一个能满足工业级校准要求的自动校准系统。
- 重新设计了一种计算外部变换的新型估计方法。

2. 相关工作

相机和激光雷达传感器之间的外部校准方法大致可分为基于目标的方法和无目标的方法。

2.1 基于目标的方法

这类方法需要设计参考目标（如棋盘格和 ArUco 标签）或找到易于提取的对应特征（如盒子）。常见的是使用棋盘格作为目标图案来计算相机和激光雷达之间的外部校准。也有改进方法通过使用 3D 线和平面关系将棋盘格的采集姿势最小化到一个。此外，还可以使用纸板箱作为参考目标来检测箱面，以处理 RGB 相机和激光雷达传感器的校准任务。

2.2 无目标的方法

校准的关键是检测和建模自然中的典型模式，这是一个基于几何约束的函数求解问题。这些