1 中国科学院微小卫星创新研究院, 上海 201203
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 国科学院微小卫星重点实验室, 上海 201203
激光雷达和双目相机作为无人驾驶领域中重要的环境感知设备,两者之间的外参配准是其联合应用的重要基础,然而两种信息的融合意味着繁琐的校准过程。基于此,提出一种基于特征点对匹配求解的方法,采用两块矩形木板,分别提取双目相机与激光雷达坐标系下的木板边缘3D点云,拟合空间直线求取角点坐标,最后利用Kabsch算法求解配对的特征点之间的坐标转换,利用聚类法去除多次测量结果中的异常值,并求取平均值。通过搭建实验,所提算法可在Nvidia Jetson Tx2嵌入式开发板上实现,获得了准确的配准参数,验证了理论方法的可行性。此配准方法简单易行,可自动完成多次测量,相比于同类方法精度也有所提高。
大气光学 激光雷达 双目相机 配准参数 刚体转换 激光与光电子学进展
2020, 57(3): 030102
南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210094
针对在可见光与红外配准中采用传统测度算法时存在配准精度低的问题, 提出了改进配准测度函数（RMF）, 实现可见光和红外图像高精度自适应配准。首先选用harris 算子提取两幅图像的特征点；再利用改进的配准测度函数（RMF）有效的获取特征点对；最后利用RMF 最大的两对匹配点计算配准参数, 并进行图像配准。实验结果证明了该方法的实用性, 特别对于任意旋转角、缩放比例和偏移量的图像配准。
特征点提取 配准测度 特征点匹配 配准参数 gain feature points registration measure matching feature point pairs registration parameters
