激光扫描机构外参标定:垂直约束方法
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"本文主要探讨了基于垂直约束的激光扫描机构外参标定算法,针对激光传感器在场景识别、定位导航等任务中的应用,提出了不同的标定方法。这些方法主要涉及利用特征点(如棋盘格角点)或空间特征(如平面、直线)来求解传感器坐标系与固定坐标系之间的转换参数。尽管使用天然场景特征可以减少工作量,但在某些情况下,如小型激光检测机构,人造特征点标定更适用。然而,该方法存在特征点缺失、坐标不匹配及形状畸变等问题,需要解决。" 在激光扫描机构的外参标定过程中,不同系统和应用场景需要不同的标定策略。Zhang等人使用棋盘格角点作为特征点,通过点面约束来确定摄像头和激光传感器的相对位置,而Geiger等人则利用多块棋盘格和图像与激光点云的匹配来求解外参。Zou等人通过计算DoN特征并利用点面约束求解激光与全景相机的联合标定。胡钊政等人则提出了基于PNP问题的混合测距系统标定方案。 此外,研究人员还探索了利用空间特征进行标定的新方法。Atanacio-Jiménez等人借助5个已知位姿的标定平面来标定激光雷达,Chen等人通过霍夫变换检测的线特征实现共面约束的标定,Zhou等人则利用直线和平面共面性构建标定方程,通过代数结构求解。 近年来,利用场景中自然特征的标定方法受到关注,例如Gomez-Ojeda等人利用场景拐角进行线面和点面约束的标定,Liao等人直接提取图像和点云中的线特征,通过特征匹配优化外参。Gong等人则提出了一种无目标的双激光雷达系统标定方法,利用局部地图的同构性进行外参估计。 平面扫描仪作为一种纯激光扫描设备,广泛应用于3D打印、缺陷检测和曲面重建等领域。对于这类设备,由于工作空间有限,人造特征点标定可能是更可行的选择。然而,这种方法面临特征点不足、坐标不一致和形状变形等挑战,这为后续研究提供了改进和优化的方向,即如何在保证标定精度的同时,克服这些存在的问题。
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