针对自动驾驶的激光雷达和相机协同校准技术探讨

简介：
本文深入探讨了在自动驾驶领域中激光雷达与相机之间的协同校准技术，旨在提高传感器数据融合精度，增强车辆环境感知能力。 针对相机标定问题，在经典张正友标定法的基础上进行了改进，引入了完整的畸变模型，并完善了原有的标定模型，从而提高了得到的相机参数精度。使用经过改进后的相机进行了一系列实验，包括算法可行性测试、点位偏移分析、不同算法对比以及基于单目相机的目标测量精度评估。这些实验结果表明本段落提出的算法具有较好的实用性和较高的精度，为后续采用棋盘格联合标定法提供了支持。 在完成相机的精确标定后，进行了激光雷达与相机的联合标定实验。首先利用已知的相机内、外参数获取棋盘格图像中的位姿信息，并通过激光雷达收集到的点云数据来计算相应的坐标系下的姿态信息。随后，运用LM算法优化以获得最优参数。 另外还使用特征点法进行了类似的联合标定实验，设计了一种特殊的三面标定板用于提取不同平面的空间方程和初始点云。通过对这些空间关系进行分析获取到特征点在雷达坐标系中的位置，并从图像中确定相应的像素坐标建立相关方程，最终利用最小二乘法计算得到所需的标定参数。 本段落通过多个实验验证了上述算法的有效性，结果表明两种方法各有优势：棋盘格法具有更高的精度但运算较为复杂；而特征点法则在效率上表现更佳。