成像激光雷达与摄像机外部位置关系的标定

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1、万方数据第19卷第4期2011年4月光学精密工程OpticsandPrecisionEngineeringV01．19NO．4Apr．2011文章编号1004—924X(2011)04—0938—06成像激光雷达与摄像机外部位置关系的标定胡峰，胡春生，王省书，焦宏伟(国防科技大学光电科学与工程学院，湖南长沙410073)摘要：为了确定成像激光雷达与摄像机两种不同传感器的相互位置参数，建立两者的一一映射关系，在现有激光雷达与摄像机外部参数标定方法的基础上，通过引入奇异值分解技术，对现有标定算法进行了改进。首先，介绍了改进标定算法的基本原理，采用奇异值

2、分解方法求解超定方程组，得到成像激光雷达坐标系与摄像机坐标系之间的投影变换矩阵。为了降低噪声影响，使用非线性优化算法优化初值。然后，利用自制的立体标定靶进行了标定实验，并使用已标定出的结果对成像激光雷达图像和摄像机图像进行了融合实验来验证提出的标定算法。实验结果表明，该算法平均标定精度达到13．33pm，标准差为7．49弘m，比原始算法提高了1倍，基本满足图像融合对标定精度的一般要求。关键词：成像激光雷达；摄像机；外部参数；标定；图像融合中图分类号：TN958．98：TP73文献标识码：Adoi：10．3788／OPE．20111904．0938C

3、alibrationofexternalrelationbetweenimaginglaserradarandcameraHUFeng，HUChun—sheng，WANGXing-shu，JIAOHong—wei(CollegeofPhotoelectricScienceandEngineering，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073，China)Abstract：Inordertodeterminethepositionparametersbetweenanimaginglas

4、erradarandacameraandtoestablishthemappingrelationbetweenthem，animprovedcalibrationmethodwasproposedbasedonSingularValueDecomposition(SVD)andpresentcalibrationarithmetics．Firstly，thecali-brationprinciplewasintroduced，thentheSVDwasusedtosolveoverdeterminedequationstoobtainthepro

5、jectivetransformationmatrixesoflaserradarcoordinatesandcameracoordinates．Toreducetheinfluenceofnoise，theinitialresultwasoptimizedwiththeLevenberg—Marquardtalgorithm．Then，thecalibrationexperimentswerecarriedoutwitha3Dcalibrationobjectandtheimagefusionexperimentwasperformedaccor

6、dingtothecalibrationresulttovalidatetheimprovedcalibrationarith—metie．Experimentalresultsindicatethattheaveragecalibrationprecisionofthearithmeticis13．33／tmandthestandarderroris7．49肛m，whichisdoubledthatoftheoriginalarithmetic．Theprecisionoftheimprovedcalibrationarithmeticcanme

7、ettherequirementofimagefusion．Keywords：imaginglaserradar；camera；externalparameters；calibration；imagefusion收稿Et期：2010-07—28；修订日期：2010—08—25．基金项目：国家自然科学基金资助项目(No．60677041)万方数据第4期胡峰，等：成像激光雷达与摄像机外部位置关系的标定939引言城市和道路等外部场景重建在诸如建筑规划、3D地图、虚拟现实、地形导航等领域具有广泛的应用前景[1]。为了产生真实的户外环境模型，需要精确的三维几

8、何距离信息和纹理信息。成像激光雷达是一种可以直接获取目标三维几何距离的激光雷达，是近年来蓬勃发展起来的新兴测量技术，已经广