lidar与相机传感器的自动外参校准方法

本文主要探讨了"Extrinsic Calibration Method for LiDAR and Camera Sensor"，这是一种自动化的传感器外参标定方法，特别针对无人驾驶车辆等自主感知系统中常见的激光雷达(LiDAR)和视觉系统（单目或双目摄像头）的集成配置。在现代自动驾驶技术中，这两种传感器的重要性不言而喻，LiDAR提供了精确的深度信息，而相机则提供了丰富的图像信息，它们的协同工作能够显著增强对环境的理解和感知能力。然而，有效利用这些源自不同源的信息，要求确保传感器之间的精确校准，这通常是一个繁琐的过程。 作者们提出了一种创新的两阶段方法来解决这一问题。首先，他们设计了一个专门的校准目标，该目标包含一系列用于校准的参考点。这些参考点可以从LiDAR和相机采集的数据中提取出来，确保它们具有足够的精度和稳定性。这个阶段的目标是为后续的校准提供可靠的基础数据。 第二阶段是关键，即通过点云匹配和 registration（配准）技术，寻找最优的刚体变换（包括平移、旋转和平面旋转），将一个传感器测量的空间坐标系转换到另一个传感器的坐标系中。这种方法的灵活性很高，可以适应各种分辨率和姿态的设备，这是车辆平台常见的情况，比如不同型号的LiDAR和相机组合。 值得注意的是，这种自动化的外参标定方法简化了传统的手动标定步骤，减少了人为误差，并且能够在实时环境中进行，这对于依赖于实时感知的自动驾驶系统来说至关重要。它提高了整个系统的效率和可靠性，有助于提升无人驾驶汽车在复杂道路条件下的导航和决策性能。 本文的贡献在于提供了一种高效且通用的传感器外参标定策略，为基于LiDAR和相机的自动驾驶系统开发提供了强有力的支持，有望推动自动驾驶技术的发展和应用。