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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于复合边界特征的激光雷达相机联合在线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：CN117036508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202311132622.5，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种基于复合边界特征的激光雷达相机联合在线标定方法是由张萍;夏良田;张科宇;胡靖璟设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复合边界特征的激光雷达相机联合在线标定方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体地说是涉及一种基于复合边界特征的激光雷达相机联合在线标定方法。本发明提供的基于复合边界特征的激光雷达相机联合在线标定方法，使用区域复生长的方法拟合点云平面并获取深度不连续边界特征，解决了因平面拟合质量低而导致边界提取效果不佳的问题；采用复合边界的思想充分利用深度连续边界和深度不连续边界的优势互补特征，得以提升边界质量和标定精度。本发明测试分别在自行采集的仿真数据集和真实场景数据集中进行测试，在大规模仿真数据集中，得到的旋转角度误差控制在0.3度内，平移矩阵误差控制在4厘米内，相较于其他先进的标定方法具有明显的性能优势。

本发明授权一种基于复合边界特征的激光雷达相机联合在线标定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复合边界特征的激光雷达相机联合在线标定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过激光雷达和相机分别获取点云数据和图像数据； S2、基于获取的点云数据分别进行深度不连续边界提取和深度连续边界提取，具体的： 采用区域复生长的策略提取点云数据的深度不连续边界，包括： a1、基于获取的点云数据，构建K-D树，针对每一个点，计算其协方差矩阵： ， 其中，是协方差矩阵，是由KNN生成的个点，是相邻的数据点，是所有点的平均向量；通过对协方差矩阵进行奇异值分解求取点的法向量，并使用特征法向量对应的特征值来表示该点的曲率； a2、定义为单位点的规模，表示该点与距离它第三近的邻点之间的距离，的最近邻点表示为集合； a3、将所有的点按照曲率从小到大的规则排列，从第一个点开始，创建一个包含的共面点集，对于集合中的每一个单位点查询其中的每一个点，若该点满足以下条件则认为其为一个共面点并加入集合： ， 其中，是设定的常量值，，，的初值是a2中定义的，该区域随着点的增多逐渐生长，最后所有的点保存在列表中； a4、重复a2直至处理完所有的点，将得到的所有平面区域的集合记为R； a5、对于得到的平面区域集合R中的任一元素区域，为区域中的点打上标签，对于每一个点观察它的，该集合中若有一个点的标签不同，则将该标签不同的点所在的区域称为的邻域，从而可以得到一个邻域集合；同步骤a1，a2的方法求该区域的法向量，曲率和规模，然后重复使用区域生长策略进行区域复生长，得到更高质量的平面； a6、提取a5得到的完整平面的二维线段并反投影获得三维线段，即为所需的深度不连续边界； 基于体素化提取深度连续边界，具体为：将点云划分为给定大小的体素，对于每一个体素，使用RANSAC算法拟合并提取体素中包含的平面，保留形成相应角度的平面对，平面对之间的交线即为所求的深度连续边界； S3、基于获取的图像数据使用Canny算法提取图像边界； S4、将S2提取的边界和S3提取的边界进行特征匹配，具体包括： 对于每一条S2中提取的点云边界，采样若干点，并将其转变为相机坐标系下： ， 其中，，代表旋转矩阵代表平移矩阵，表示从激光雷达坐标系到相机坐标系的刚性变换，点被投影到相机的成像平面，获得一个像素坐标，，其中为去畸变函数，为相机的投影函数； 对于每一条S3中提取的图像边界上的像素点构建K-D树，搜索的近邻，设： ， 对于集合上的点生成的直线，该直线由在线上的点和法向量两个参数所描述，是最小特征值对应的特征向量； S5、建立特征方程式进行标定矩阵的最优化求解，具体求解过程为： 对于雷达点，定义为它的测量噪声，对于像素点，定义为其测量噪声； 使用标准初始旋转矩阵将其投影到图像平面上后，落在所构成的边界上，即符合下式： ， 通过迭代的方式求解：设为当前的外参估计，使用运算符在的切线空间中对进行参数化，得到下式： ， 其中，，，； 利用最大似然估计求出最优解： ， 得到的解用于迭代更新： ， 不断迭代直到满足收敛条件：，为设定的初始阈值，最后收敛的就是所求的校准矩阵。

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