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龙图腾网获悉北京科技大学顺德研究生院申请的专利基于背景点云精细化处理的激光雷达与相机联合标定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115409897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210631429.5，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权基于背景点云精细化处理的激光雷达与相机联合标定方法是由刘皓挺;陈成凯;蓝金辉设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于背景点云精细化处理的激光雷达与相机联合标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于背景点云精细化处理的激光雷达与相机联合标定方法，包括：利用激光雷达和可见光相机搭建实验装置，并构建用于求解标定矩阵的优化方程；将激光雷达扫描的标定物的前景点云拟合为直线；对于拟合出的直线，获取与之处于同一扫描线的激光雷达背景点云；根据水平角求解标定物的边缘点；利用得到的边缘点求解标定物的三维特征点；将得到的三维特征点和对应的通过可见光相机得到的二维特征点带入优化方程中进行标定矩阵的求解。本发明能够以较高的精度获取激光雷达扫描到的标定物的边缘点并求解出精确的三维特征点，避免了由于激光雷达的水平分辨率较低导致的特征点精度不够的问题，从而提高了联合标定精度。

本发明授权基于背景点云精细化处理的激光雷达与相机联合标定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于背景点云精细化处理的激光雷达与相机联合标定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用激光雷达和可见光相机搭建实验装置，并构建用于求解标定矩阵的优化方程； 所述步骤S1中，构建用于求解标定矩阵的优化方程包括： 从三维特征点x,y,z到二维特征点u,v的转换表示为公式1： 其中s为缩放因子，K为提前获取的可见光相机内参矩阵，需要求解一个最优的标定矩阵[R*|T*]，满足如公式2： 其中R*为最佳旋转矩阵，T*为最佳平移矩阵，P为三维特征点集合，pixi,yi,zi∈P；Q为二维特征点集合，qiui,vi∈Q；h·为二维距离函数，如公式3所示： 上述公式2可以转化为优化问题如公式4： 将fQ,P作为优化方程，求解得到标定矩阵[R*|T*]； S2、将激光雷达扫描的标定物的前景点云拟合为直线； S3、对于拟合出的直线，获取与之处于同一扫描线的激光雷达背景点云； S4、根据水平角求解标定物的边缘点； S5、利用得到的边缘点求解标定物的三维特征点； S6、将得到的三维特征点和对应的通过可见光相机得到的二维特征点带入优化方程中进行标定矩阵的求解。

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