CN104656097B - 基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置，包括数据采集模块、采集辅助模块、数据传输模块和数据分析处理模块；其中数据采集模块包括二维激光雷达和标定模块，其中标定模块由三个相互垂直的非透明正方形平面组成；采集辅助模块包括支撑架和设置在支撑架上的旋转云台，所述的二维激光雷达设置在旋转云台上，旋转云台由数据分析处理模块控制。本发明能够有效的进行一次数据获取，降低标定繁杂程度，并且快速准确的将二维激光坐标系与世界坐标系相融合，并把标定结果应用到大场景三维重构中。

Description

基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置及方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，具体是一种基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置及方法。

背景技术

三维重构是利用传感器技术获取大场景的三维结构信息，在智慧城市、交通规划、3D建模与仿真等领域均有非常重要的应用。在一些特定位置如隧道、涵洞、桥梁下方、矿道、高楼下方等场景中，由于不能有效接收GPS信号，因此传统GPS接收机、IMU单元、激光测距仪等传统三维测量工具均不能有效使用，此时利用激光对这些位置进行三维重构，可有效获取场景中信息。

三维重构首要的步骤是进行标定工作，标定过程是否简便、快速，标定结果是否准确直接关系到后续三维重建工作的进行以及相关研究的开展。目前，标定过程中通常采用的方法有以下两种：基于平面模板的标定算法和引入非线性约束条件的基于最小解(Minimal Solution)的标定算法。基于平面模板的标定算法需对标定平面模板获取5次数据，但标定过程繁琐复杂；引入非线性约束条件的基于最小解的标定算法仍需要3次数据获取，然而该算法计算过程比较复杂，算法推导过程繁琐，且存在多解问题。在数据获取方法中，可运用多线雷达提取三维特征，然而多线雷达造价较高，不适于推广应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置及方法，简化了三维重构步骤，降低了三维重构成本。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置，其特征在于：它包括数据采集模块、采集辅助模块、数据传输模块和数据分析处理模块；其中

数据采集模块包括二维激光雷达和标定模块，其中标定模块由三个相互垂直的非透明正方形平面组成；

采集辅助模块包括支撑架和设置在支撑架上的旋转云台，所述的二维激光雷达设置在旋转云台上，旋转云台由数据分析处理模块控制。

按上述方案，数据传输模块包括网络传输模块和大比特率数据传输模块，二维激光雷达采集的数据依次通过网络传输模块和大比特率数据传输模块，然后通过串口传输至所述的数据分析处理模块；所述的大比特率数据传输模块的传输速率为500kbps。

一种利用上述基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置实现的标定方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1、通过二维激光雷达在旋转云台的旋转过程中获取大场景距离信息；

S2、二维激光雷达与大场景标定建模：

运用标定模块，将二维激光雷达与大场景标定转化为视觉领域的perspective-three-point问题，对二维激光坐标系与世界坐标系进行统一；

S3、旋转式二维激光标定建模：

加入旋转云台的旋转变量，确定二维激光坐标系相对于云台坐标系之间的关系；

S4、大场景三维重构数据融合：

结合S2和S3，对所测数据进行融合，进行大场景三维重构。

按上述方法，定义激光坐标系[X_L,Y_L,Z_L]^T，以激光至标定块方向为x轴，以扫描方向为y轴，x轴与y轴构成扫描面，垂直于扫描面为z轴；世界坐标系[X_W,Y_W,Z_W]^T，以标定块三个平面交线建立世界坐标系，坐标系满足右手法则；

所述的S2具体为：

在激光坐标系下，运用二维激光雷达发出的二维激光对标定模块进行测距，使激光同时对三个相互垂直的非透明正方形平面进行扫描，分别得到三条直线，求得三条直线的交点在激光坐标系下的坐标；

根据所测距离信息解得三条直线的交点在世界坐标系下的坐标；

通过三条直线的交点分别在激光坐标系和世界坐标系下的坐标，建立激光坐标系和世界坐标系的关系矩阵方程：

其中，R_L为激光旋转矩阵，T_L为激光平移矩阵，且R_L为3×3矩阵，T_L为3×1矩阵；

根据公式(1)解得R_L和T_L。

按上述方法，所述的S3具体为：

定义云台坐标系，以云台旋转平面为x、y轴，以旋转轴为z轴；

首先建立云台旋转模型：

R_P为云台旋转矩阵，θ为旋转角度；

其次根据云台旋转模型建立二维激光旋转模型：

其中R_PL为激光对云台的旋转矩阵，T_PL为激光对云台的平移矩阵；

根据S2解得的R_L和T_L，计算R_PL与T_PL，得出激光坐标系和云台坐标系之间的矩阵关系；

按上述方法，所述的S4具体为：通过云台旋转采集到不同旋转角度的激光扫描数据，利用R_PL与T_PL，将不同旋转角度下的激光扫描数据转换成激光坐标系下的数据，再利用R_L和T_L将激光坐标系下的数据转化为世界坐标系下的数据，从而进行大场景三维重构。

本发明的有益效果为：

1、设计出了一种特殊的标定模块：本发明设计了一种互相垂直的三平面标定物体，只需要1次数据采集，即可将标定问题转化为视觉领域经典的P3P问题。传统标定算法中有Zhang提出的基于平面模板的标定算法以及Vasconcelos提出的引入非线性约束条件的基于最小解的外参数标定算法。Zhang提出的算法需采集5次数据，标定过程复杂；Vasconcelos提出的算法需3次数据采集即可完成标定过程，然而计算过程较为复杂，算法推导过程繁琐。利用三垂直平面标定模块以及标定方法进行标定，只需1次数据采集，即可将标定问题转化为计算机视觉领域经典的P3P问题。并且标定模块制造方便，因此简化了标定过程。

2、提高了三维重构精度：传统方法运用二维激光进行三维重构时，会默认激光中心与云台旋转中心在同一条中心线上，从而带来较大的重构误差。针对上述情况，本发明对二维激光以及旋转云台旋转进行了建模，充分考虑了激光中心线偏移云台中心线所带来的误差，并加以校正，从而提高了三维重构精度。

3、简化了计算过程：在传统的标定算法中，通常运用代数运算，因此计算量大且过程比较复杂。在本发明中，运用最小解算法，且运用矩阵运算代替了代数运算，充分应用矩阵的特殊性质，使算法过程得到极大简化，算法的结果准确。

附图说明

图1为二维激光扫描坐标图。

图2为本发明整体结构示意图。

图3为二维激光扫描标定块散点图，其中，(a)和(b)两幅子图分别表示激光在云台旋转的两个不同角度下扫描结果。

图4为二维激光标定数据拟合图，其中，(a)和(b)两幅子图分别表示激光在云台旋转的两个不同角度下扫描结果。

图5为数据采集与传输单元结构示意图。

图中：1.支撑架；2.旋转云台；3.二维激光雷达；4.网络传输模块；5.大比特率数据传输模块；6.PC机；7.标定模块。

具体实施方式

下面结合具体实例和附图对本发明作进一步说明。

如图2和图5所示，本发明提供一种基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置，包括数据采集模块、采集辅助模块、数据传输模块和数据分析处理模块；其中数据采集模块包括二维激光雷达3和标定模块7，其中标定模块7由三个相互垂直的非透明正方形平面组成；采集辅助模块包括支撑架1和设置在支撑架1上的旋转云台2，所述的二维激光雷达3设置在旋转云台2上，旋转云台2由数据分析处理模块控制。

优选的，所述的数据传输模块包括网络传输模块4和大比特率数据传输模块5，二维激光雷达3采集的数据依次通过网络传输模块4和大比特率数据传输模块5，然后通过串口传输至所述的数据分析处理模块；所述的大比特率数据传输模块的传输速率为500kbps以上。

本实施例中，选用单线二维激光雷达，可对大场景内物体进行距离测量，最大测量范围达到80m，测量角度达到180°，精度为0.25°，频率为75Hz；标定模块由三个正方形平面组成，正方形边长30cm，互相垂直，具有不透明、不变形的特性。

由于二维激光雷达的频率达到75Hz，每帧可扫描720个点，因此拥有比特率达到500000b/s的数据传输模块可将数据传输至计算机中。

本实施例中，数据分析处理模块为PC机6，通过连接显示器、键盘及鼠标，实现人机交互。通过数据分析处理模块可对云台旋转角度、旋转速度，以及二维激光雷达测量角度、精度进行精确控制。同时，可将采集到的大场景三维重构数据进行坐标***一，融合所测数据，达到三维重构的效果。

本实施例中，采集辅助模块由旋转云台及三脚架组成。旋转云台载有二维激光雷达，刚性结构，载重为7kg，通过数据线与PC机相连，并通过PC机发出的命令实现角度与角速度精确旋转，精度达到0.1°，角速度可达0°/s-120°/s；三脚架为固定装备，承载旋转云台与二维激光雷达，载重为10kg。

利用上述基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置实现的标定方法，包括以下步骤：

S1、通过二维激光雷达在旋转云台的旋转过程中获取大场景距离信息。

首先将三脚架放置于平坦的地方，将旋转云台2水平固定于三角架上方，将二维激光雷达垂直固定在旋转云台上，使其与旋转云台不发生相对位移，此时二维激光雷达可纵向扫描一条直线；其次，将标定块放置于二维激光雷达对侧，使激光可同时扫描到标定块的三平面，扫描效果如图3所示，三条直线分别表示激光扫描到标定块的三个平面，将采集到的数据储存，在二维激光雷达与大场景标定建模中使用；最后，将二维激光雷达放置在大场景状态下扫描，并缓慢转动云台，存储相应旋转角度下所对应的扫描点，在大场景三维重构数据融合建模中使用。

S2、二维激光雷达与大场景标定建模：运用标定模块，将二维激光雷达与大场景标定转化为视觉领域的perspective-three-point问题，对二维激光坐标系与世界坐标系进行统一。

定义激光坐标系[X_L,Y_L,Z_L]^T：以激光至标定块方向为x轴，以扫描方向为y轴，x轴与y轴构成扫描面，垂直于扫描面为z轴。定义世界坐标系[X_W,Y_W,Z_W]^T：以标定块三个平面交线建立世界坐标系，坐标系满足右手法则。本实施例中，以激光光源为激光坐标系的坐标原点，以标定块三个平面交点作为世界坐标系的坐标原点。

在激光坐标系下，运用二维激光雷达发出的二维激光对标定模块进行测距，使激光同时对三个相互垂直的非透明正方形平面X Y Z进行扫描，分别得到三条直线L₁,L₂,L₃，求得三条直线的交点在激光坐标系下的坐标P₁(x₁,y₁,0)、P₂(x₂,y₂,0)、P₃(x₃,y₃,0)；

根据所测距离信息解得三条直线的交点在世界坐标系下的坐标Q₁(λ₁,0,0)、Q₂(0,λ₂,0)、Q₃(0,0,-λ₃)；

通过三条直线的交点分别在激光坐标系和世界坐标系下的坐标，建立激光坐标系和世界坐标系的关系矩阵方程：

即

其中，R_L为激光旋转矩阵，T_L为激光平移矩阵，且R_L为3×3矩阵，T_L为3×1矩阵；

根据公式(1)解得R_L和T_L。

S3、旋转式二维激光标定建模：加入旋转云台的旋转变量，确定二维激光坐标系相对于云台坐标系之间的关系。

定义云台坐标系，以云台旋转平面为x、y轴，以旋转轴为z轴，本实施例中以z轴与旋转平面的交点作为云台坐标系的坐标原点；

首先建立云台旋转模型：

R_P为云台旋转矩阵，θ为旋转角度；

其次根据云台旋转模型建立二维激光旋转模型：

其中R_PL为激光对云台的旋转矩阵，T_PL为激光对云台的平移矩阵；

根据S2解得的R_L和T_L，计算R_PL与T_PL，得出激光坐标系和云台坐标系之间的矩阵关系。

S4、大场景三维重构数据融合：结合S2和S3，对所测数据进行融合，进行大场景三维重构。

具体为：通过云台旋转采集到不同旋转角度的激光扫描数据，利用R_PL与T_PL，将不同旋转角度下的激光扫描数据转换成激光坐标系下的数据，再利用R_L和T_L将激光坐标系下的数据转化为世界坐标系下的数据，从而进行大场景三维重构，图4为二维激光标定数据拟合图。

在二维激光雷达与大场景标定建模过程中，包括以下步骤：

(1)将极坐标系转化为直角坐标系

激光采集数据是以激光扫描中心为极点，所扫描的最左端为极轴，以实际测量距离为极径的极坐标系数据，极径单位为cm。按照以下公式将所得数据转化为直角坐标系下的数据：

式中，α为激光扫描角度，ρ为目标实际距离，均为测得的已知量，x，y分别为激光坐标系中横纵坐标。

(2)激光坐标系与世界坐标系标定

为实现大场景三维重构，需对激光坐标系与世界坐标系进行标定。首先引入激光坐标系[X_L,Y_L,Z_L]^T及大场景世界坐标系[X_W,Y_W,Z_W]^T，运用二维激光对三垂直平面进行扫描，分别得到三个面上的三条激光直线L₁,L₂,L₃，求得三条直线交点在激光坐标系下坐标P₁(x₁,y₁,0)、P₂(x₂,y₂,0)、P₃(x₃,y₃,0)，从而将标定问题转化为P3P问题，图1为P3P示意图，其中P_i为激光对标定块的扫描点。

其中，λ_i(i＝1,2,3)是指P_i到O点之间的距离，O点为世界坐标系的坐标原点，d₁,d₂,d₃为激光对标定块的扫描点两两之间的距离。

P_i对应于世界坐标系下的坐标Q₁(λ₁,0,0)、Q₂(0,λ₂,0)、Q₃(0,0,-λ₃)，建立起二维激光坐标系和世界坐标系之间的关系矩阵方程：

从而问题变为求解的转化问题。其步骤为：

(1)令P₁点为原点，则X轴向量

(2)根据X轴方向旋转向量，解得Y轴向量

(3)由上述两式，解得Z轴向量

因此，可解得[P₁ P₂ P₃]的旋转矩阵为：同理，[Q₁ Q₂ Q₃]的旋转矩阵转为R₂，因此，世界坐标系与激光坐标系的旋转矩阵和平移矩阵为：

T_L＝P_i-R_LQ_i (6)

其中，(5)为激光旋转矩阵求解方式，(6)为激光平移矩阵求解方式。

在旋转式二维激光标定建模时，包括以下步骤：

首先建立数据融合模型

其中：[X_Li Y_Li Z_Li]^T是云台旋转θ角度前后的位置坐标，θ为旋转角。

其次，结合云台自身旋转模型：

式中，R_P为云台旋转矩阵，θ为旋转角度。根据云台旋转模型，可得到：

其中：[X_P2 Y_P2 Z_P2]^T是云台旋转θ角度后的位置坐标，[X_P1 Y_P1 Z_P1]^T是云台旋转θ角度前的位置坐标。

再次，对云台和二维激光坐标系建模分析得：

其中i＝1、2

联合式(7)、(2)、(8)，可得：

因此，且R_P～R_L。分别对以上两矩阵进行特征值分解，可得

R_P＝V_P ^TD_PV_P (10)

R_L＝V_W ^TD_WV_W (11)

其中V_P、V_w分别为R_P、R_w的特征向量，D_P、D_w分别为R_P、R_w的特征值。

由式(10)与式(11)得：

根据上式可求得R_PL。即为激光坐标系相对于云台坐标系的转角矩阵，在不同的θ下，得到关于θ的转角矩阵，从而将激光坐标系和云台坐标系相对应起来。

通过以上二维激光与大场景的标定建模，可将给定转角θ下的激光坐标系坐标转化成世界坐标系下的坐标。在不同转角下，对旋转式二维激光进行标定建模，即可以联系激光坐标系和云台坐标系，可以得到不同转角下大场景中关于θ的二维坐标，形成点云。再将这些点云反馈到二维激光与大场景的标定建模中，从而得到不同转角下，二维激光坐标系和世界坐标系的转换关系，达到运用旋转式二维激光进行三维重构的效果。

因此，本发明能够有效的进行一次数据获取，降低标定繁杂程度，并且快速准确的将二维激光坐标系与世界坐标系相融合，并把标定结果应用到大场景三维重构中。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种利用基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置实现的标定方法，其特征在于：基于旋转式二维激光三维重构***的标定装置包括数据采集模块、采集辅助模块、数据传输模块和数据分析处理模块；其中数据采集模块包括二维激光雷达和标定模块，其中标定模块由三个相互垂直的非透明正方形平面组成；采集辅助模块包括支撑架和设置在支撑架上的旋转云台，所述的二维激光雷达设置在旋转云台上，旋转云台由数据分析处理模块控制；

本方法包括以下步骤：

S1、通过二维激光雷达在旋转云台的旋转过程中获取大场景距离信息；

S2、二维激光雷达与大场景标定建模：

运用标定模块，将二维激光雷达与大场景标定转化为视觉领域的perspective-three-point问题，对二维激光坐标系与世界坐标系进行统一；

定义激光坐标系[X_L,Y_L,Z_L]^T，以激光至标定模块方向为x轴，以扫描方向为y轴，x轴与y轴构成扫描面，垂直于扫描面为z轴；定义世界坐标系[X_W,Y_W,Z_W]^T，以标定模块三个平面交线建立世界坐标系，坐标系满足右手法则；

所述的S2具体为：

在激光坐标系下，运用二维激光雷达发出的二维激光对标定模块进行测距，使激光同时对三个相互垂直的非透明正方形平面进行扫描，分别得到三条直线，求得三条直线的交点在激光坐标系下的坐标；

根据所测距离信息解得三条直线的交点在世界坐标系下的坐标；

通过三条直线的交点分别在激光坐标系和世界坐标系下的坐标，建立激光坐标系和世界坐标系的关系矩阵方程：

其中，R_L为激光旋转矩阵，T_L为激光平移矩阵，且R_L为3×3矩阵，T_L为3×1矩阵；

根据公式(1)解得R_L和T_L；

S3、旋转式二维激光标定建模：

加入旋转云台的旋转变量，确定二维激光坐标系相对于云台坐标系之间的关系；

S4、大场景三维重构数据融合：

结合S2和S3，对所测数据进行融合，进行大场景三维重构。

2.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于：所述的数据传输模块包括网络传输模块和大比特率数据传输模块，二维激光雷达采集的数据依次通过网络传输模块和大比特率数据传输模块，然后通过串口传输至所述的数据分析处理模块；所述的大比特率数据传输模块的传输速率在500kbps以上。

3.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于：

所述的S3具体为：

定义云台坐标系，以旋转云台旋转平面为x、y轴，以旋转轴为z轴；

首先建立云台旋转模型：

R_P为云台旋转矩阵，θ为旋转角度；

其次根据云台旋转模型建立二维激光旋转模型：

其中R_PL为激光对旋转云台的旋转矩阵，T_PL为激光对旋转云台的平移矩阵；

根据S2解得的R_L和T_L，计算R_PL与T_PL，得出激光坐标系和云台坐标系之间的矩阵关系。

4.根据权利要求3所述的标定方法，其特征在于：所述的S4具体为：通过旋转云台的旋转采集到不同旋转角度的激光扫描数据，利用R_PL与T_PL，将不同旋转角度下的激光扫描数据转换成激光坐标系下的数据，再利用R_L和T_L将激光坐标系下的数据转化为世界坐标系下的数据，从而进行大场景三维重构。