近日,智能车辆团队论文《Improved LiDAR-camera Calibration Based on Hand-eye Model under Motion Limitation》在IEEE Sensors Journal发表。

本文提出了一种基于改进手眼标定的相机-激光雷达外参标定方法。由于车辆通常维持三自由度平面运动，传统手眼标定方法难以得到准确标定值。本文分析了不同运动模型分别对旋转外参和平移外参的影响，设计了分步式标定方法。首先，结合地面模型改进了传统的二维码定位方法，抑制其模糊性的同时大幅提升定位精度。然后，对传统手眼标定模型进行拆分，并使用其直线运动部分标定旋转外参、使用旋转运动部分标定平移外参，分析轨迹的几何特性以提升求解效率。实验结果表明，我们的方法具有较高的标定精度，可以广泛应用于运动受限（三自由度运动）场景。本文的主要贡献如下：

1）提出了一种新的校准模型，即使在没有共视区域且具有3自由度（x、y、yaw）运动限制的情况下，也能精确校准6自由度外参（x、y、z、yaw、pitch、roll）。

2）提出了一种几何方法来求解外参，该方法可以有效提升求解效率。

3）结合地面模型改进了传统二维码定位方法，有效避免了检测模糊性的同时大幅提升了定位精度。

论文作者：李建中、胡满江、刘硕、常灯祥、周云水、秦晓辉

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10184217