【摘 要】
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为解决运动相机与激光雷达之间的数据匹配问题,设计了一种基于Levenberg-Marquard（LM）算法的运动相机与激光雷达联合标定优化方法。首先将标定板放置在激光雷达与运动相机公共视野范围内,通过改变标定板位置,采集不同位置下标定对象的激光点云和图像数据。然后通过Open CV调用鱼眼畸变校正函数对图像畸变校正,并获取多组标定板图像角点像素坐标。与此同时对激光点云进行点云滤波和点云配准操作,并
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（62033001）； 广西科技创新重点项目（AA18118039-4）； 广西图像图形与智能处理重点实验室基金（GIIP201703）；
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为解决运动相机与激光雷达之间的数据匹配问题,设计了一种基于Levenberg-Marquard（LM）算法的运动相机与激光雷达联合标定优化方法。首先将标定板放置在激光雷达与运动相机公共视野范围内,通过改变标定板位置,采集不同位置下标定对象的激光点云和图像数据。然后通过Open CV调用鱼眼畸变校正函数对图像畸变校正,并获取多组标定板图像角点像素坐标。与此同时对激光点云进行点云滤波和点云配准操作,并采用手动与自动相结合的方法对激光点云进行分割,进而通过点云中心迭代算法求解出标定板点云中心坐标和各个角点的点云坐标。最后通过多组表示标定板角点的点云坐标和相对应的图像像素坐标利用直接线性变换法（DLT）计算两传感器间联合标定初值,并构造点云重投影坐标与图像像素坐标差值的最小二乘函数,通过引入阻尼因子的LM算法对该函数进行优化,并求解出优化后的联合标定结果。实验结果表明,联合标定结果与初值相比,重投影误差降低了35%,利用联合标定结果基于共线方程原理实现激光点云与图像融合,验证了该方法的准确性和有效性。
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