【技術實現步驟摘要】
本公開涉及自動駕駛領域，具體而言，涉及一種傳感器的標定方法、裝置、電子設備、存儲介質和程序。
技術介紹
1、近年來汽車智能駕駛技術不斷發展，智能駕駛車輛作為一個復雜的系統，需要許多模塊協同工作。不同的傳感器(激光雷達，視覺相機，毫米波雷達)都有各自的優點和缺點，各傳感器數據之間的融合能夠實現精確的環境感知及定位，而傳感器的內部參數以及外部相對空間位置參數標定是實現精確的數據融合的重要基礎。隨著傳感器技術的發展，智能駕駛汽車搭載的傳感器種類不斷豐富，數據體量不斷增大，實現不同模態傳感器數據之間的精確匹配以及標定的難度也隨之增加。
2、現有的多個傳感器標定技術往往標定步驟繁瑣，且不同傳感器外部參數坐標轉換過程中計算復雜，并且會導致標定精度不夠。
技術實現思路
1、本公開要解決的技術問題是為了克服現有技術中多個傳感器標定步驟繁瑣，計算復雜這一問題提供一種傳感器的標定方法、裝置、電子設備、存儲介質和程序。
2、本公開是通過下述技術方案來解決上述技術問題：
3、第一方面，提供一種傳感器的標定方法，所述標定方法基于標定板，所述標定板包括第一靶點和第二靶點；所述傳感器包括相機、激光雷達和毫米波雷達，其中激光雷達可選擇固態激光雷達，毫米波雷達可選擇4d毫米波雷達。所述標定方法包括；
4、分別采集至少兩組圖像數據、第一點云數據和第二點云數據；至少兩組圖像數據為相機分別拍攝不同位置的標定板得到的；至少兩組第一點云數據為激光雷達分別對不同位置的標定板進行掃
5、根據所述第一點云數據確定所述標定板上的第一靶點在激光雷達坐標系下的第一靶點坐標；
6、根據所述第二點云數據確定所述標定板上的第二靶點在毫米波雷達坐標系下的第二靶點坐標；
7、根據圖像數據分別確定所述第一靶點、所述第二靶點在相機空間坐標系下的第三靶點坐標、第四靶點坐標，以及所述第一靶點、所述第二靶點分別在所述圖像數據對應的圖像坐標系下的第五靶點坐標、第六靶點坐標；
8、采用迭代最鄰近點算法對所述第一靶點坐標和所述第三靶點坐標進行處理，以得到所述激光雷達坐標系到所述相機空間坐標系的第一旋轉矩陣與第一平移向量，并對所述第二靶點坐標和所述第四靶點坐標進行處理，以得到所述毫米波雷達坐標系到所述相機空間坐標系的第二旋轉矩陣與第二平移向量；
9、根據所述第一旋轉矩陣、所述第一平移向量以及所述第五靶點坐標構建所述第一靶點對應至所述圖像坐標系的第一重投影誤差，根據所述第二旋轉矩陣、所述第二平移向量以及所述第六靶點坐標構建所述第二靶點對應至所述圖像坐標系的第二重投影誤差；
10、在總重投影誤差為最小值的情況下，根據此時各傳感器之間的外部參數確定最終標定參數，完成傳感器的標定；所述總重投影誤差根據所述第一重投影誤差和第二重投影誤差確定。
11、可選地，所述標定板包括棋盤格區域；所述總重投影誤差根據所述第一重投影誤差、所述第二重投影誤差和第三重投影誤差確定；所述第三重投影誤差通過以下步驟得到：
12、將所述第一點云數據通過反射強度過濾，保留棋盤格區域中的黑色子區域的點云；
13、基于歐氏距離的聚類算法對所述黑色子區域的點云進行計算，以得到所述棋盤格區域的角點在所述激光雷達坐標系下的第一角點坐標；
14、根據所述第一角點坐標與所述棋盤格區域的角點在圖像坐標系下的第二角點坐標構建第三重投影誤差。
15、可選地，所述在總重投影誤差為最小值的情況下，根據此時各傳感器之間的外部參數確定最終標定參數，完成傳感器的標定包括：
16、將所述第一旋轉矩陣和所述第二旋轉矩陣轉換為四元數；
17、對所述四元數、第一平移向量和第二平移向量通過非線性優化算法進行求解，并在重投影誤差之和為最小值的情況下，根據此時各傳感器之間的外部參數確定最終標定參數，完成傳感器的標定。
18、可選地，所述標定板包括點云定位圓孔區域，所述點云定位圓孔區域作為所述第一靶點；所述根據所述第一點云數據確定激光雷達的第一靶點坐標包括：
19、生成虛擬點云數據，所述虛擬點云數據表征標定板的尺寸、形狀以及點云定位圓孔區域；
20、基于格網的搜索算法匹配所述虛擬點云數據和所述第一點云數據，確定所述第一點云數據中表征點云定位圓孔區域的邊界的點云，并確定所述點云定位圓孔區域的第一中心點位；
21、將所述第一中心點位坐標確定為所述第一靶點坐標。
22、可選地，所述基于格網的搜索算法匹配所述虛擬點云數據和所述第一點云數據之后，還包括：
23、基于所述虛擬點云數據和所述第一點云數據，構建最小誤差函數；
24、當所述第一點云數據中點云落在所述虛擬點云數據表征的點云定位圓孔區域的數量為最小值時，所述最小誤差函數用于求解此時所述第一點云數據與所述虛擬點云數據的相對位置參數；
25、通過所述相對位置參數，確定所述第一點云數據中表征點云定位圓孔區域的邊界的點云，并確定所述邊界的第一中心點位。
26、可選地，所述標定板還包括至少n個金屬反射器，所述金屬反射器作為所述第二靶點；根據所述第二點云數據確定毫米波雷達的第二靶點坐標包括：
27、根據反射強度分布對所述第二點云數據進行過濾，以得到反射強度高于強度閾值的點云過濾結果；
28、將所述點云過濾結果進行空間聚類，去除離群點，保留各金屬反射器對應的點云；
29、對于每個金屬反射器，基于信噪比加權算法對各金屬反射器對應的點云進行加權計算，得到各反射器在毫米波雷達坐標系下的第二中心點坐標；
30、將所述第二中心點位坐標確定為所述第二靶點坐標。
31、可選地，所述根據所述第一點云數據確定所述標定板上的第一靶點在激光雷達坐標系下的第一靶點坐標之前還包括：
32、基于點云平滑濾波算法去除所述第一點云數據中的離群噪聲點；
33、可選地，通過點云統計濾波算法，去除所述第一點云數據中的噪聲點；
34、可選地，使用隨機采樣一致性算法從所述第一點云數據中提取點云數據。
35、第二方面，提供一種傳感器的標定裝置，所述標定裝置包括標定板和處理器，所述標定板包括棋盤格區域、點云定位圓孔和金屬反射器，所述處理器用于實現上述任一項所述的標定方法。
36、第三方面，提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并用于在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述任一項所述的標定方法。
37、第四方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述任一項所述的標定方法。
38、第五方面，提供一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述任一項所述的標本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種傳感器的標定方法，其特征在于，所述標定方法基于標定板，所述標定板包括第一靶點和第二靶點；所述傳感器包括相機、激光雷達和毫米波雷達，所述標定方法包括；
2.根據權利要求1所述的標定方法，其特征在于，所述標定板包括棋盤格區域；所述總重投影誤差根據所述第一重投影誤差、所述第二重投影誤差和第三重投影誤差確定；所述第三重投影誤差通過以下步驟得到：
3.根據權利要求1或2任意一項所述的標定方法，其特征在于，所述在總重投影誤差為最小值的情況下，根據此時各傳感器之間的外部參數確定最終標定參數，完成傳感器的標定包括：
4.根據權利要求1所述的標定方法，其特征在于，所述標定板包括點云定位圓孔區域，所述點云定位圓孔區域作為所述第一靶點；所述根據所述第一點云數據確定激光雷達的第一靶點坐標包括：
5.根據權利要求4所述的標定方法，其特征在于，所述基于格網的搜索算法匹配所述虛擬點云數據和所述第一點云數據之后，還包括：
6.根據權利要求1所述的標定方法，其特征在于，所述標定板還包括至少N個金屬反射器，所述金屬反射器作為所述第二靶點；根據所述第
7.根據權利要求1所述的標定方法，其特征在于，所述根據所述第一點云數據確定所述標定板上的第一靶點在激光雷達坐標系下的第一靶點坐標之前還包括：
8.一種傳感器的標定裝置，其特征在于，所述標定裝置包括標定板和處理器，所述標定板包括棋盤格區域、點云定位圓孔和金屬反射器，所述處理器用于實現權利要求1至7中任一項所述的標定方法。
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并用于在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的標定方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的標定方法。
11.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的標定方法。
...【技術特征摘要】
1.一種傳感器的標定方法，其特征在于，所述標定方法基于標定板，所述標定板包括第一靶點和第二靶點；所述傳感器包括相機、激光雷達和毫米波雷達，所述標定方法包括；
2.根據權利要求1所述的標定方法，其特征在于，所述標定板包括棋盤格區域；所述總重投影誤差根據所述第一重投影誤差、所述第二重投影誤差和第三重投影誤差確定；所述第三重投影誤差通過以下步驟得到：
3.根據權利要求1或2任意一項所述的標定方法，其特征在于，所述在總重投影誤差為最小值的情況下，根據此時各傳感器之間的外部參數確定最終標定參數，完成傳感器的標定包括：
4.根據權利要求1所述的標定方法，其特征在于，所述標定板包括點云定位圓孔區域，所述點云定位圓孔區域作為所述第一靶點；所述根據所述第一點云數據確定激光雷達的第一靶點坐標包括：
5.根據權利要求4所述的標定方法，其特征在于，所述基于格網的搜索算法匹配所述虛擬點云數據和所述第一點云數據之后，還包括：
6.根據權利要求1所述的標定方法，其特征在于，所述標定板還...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉春，喬亦弘，戚遠帆，馬小龍，王大志，張可科，邵雪飛，
申請(專利權)人：同濟大學，
類型：發明
國別省市：
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