5、基于多传感器融合的自动驾驶感知：线特征校准方法解析

基于多传感器融合的自动驾驶感知：线特征校准方法解析

在自动驾驶和机器人领域，多传感器融合技术是实现精准感知的关键。其中，三维激光雷达（LiDAR）和相机的实时可靠外参校准，对于多模态感知系统至关重要。然而，在实际运行中，外参变换可能会逐渐漂移，导致感知系统的精度下降。为解决这一问题，一种基于线特征的自动在线外参校准方法应运而生。

1. 多传感器校准的背景与挑战

在众多场景中，如自动驾驶、目标分类、分割和同步定位与地图构建（SLAM）等，多个LiDAR和相机被广泛应用于自动驾驶车辆和机器人。LiDAR能提供精确的三维几何信息，但点云较为稀疏；而相机能提供丰富的环境表示，但距离信息的准确性较差。通过外参变换矩阵，可以将这两种互补的传感器结合起来，发挥最大效果。因此，准确的外参参数对于感知系统提供准确信息至关重要。

传统的手动校准方法需要专门设计的物体，如棋盘格或手动选择的点，校准过程繁琐。而且，长时间运行和不同负载可能导致外参参数出现轻微漂移和偏差，因此需要自动在线校正来适应传感器的意外移动。目前的自动校准方法利用互信息或人工设计的目标来校准外参参数，但使用特定目标和强度信息将校准过程限制在实验室环境和特定传感器中。一些基于特征的校准方法利用边缘特征计算外参参数，但在某些场景下，这些特征的对应关系不佳。

2. 基于线特征的多传感器校准方法

为解决上述问题，选择线特征来约束外参参数。线特征具有普遍性，能从点云和图像中提取和过滤，再通过自适应优化提供准确的外参参数。该方法的主要贡献如下：
- 新颖的外参校准方法 ：可自动在线估计六自由度（6 - DoF）参数，利用通用线特征减少传感器之间的漂移误差