CN111429530A - 一种坐标标定方法及相关装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种坐标标定方法及相关装置。坐标标定方法包括：获取到通过定位装置采集的预设目标的多个相对于预设目标的第一坐标参数，以及预设目标在图像识别装置拍摄的多个图像中的第二坐标参数；基于第一坐标参数和第二坐标参数组成的数据组计算得到定位装置与图像拍摄装置对应的单应性矩阵；基于单应性矩阵将定位装置获取的坐标参数和图像识别装置获取的坐标参数相关联。本申请通过上述方案可以减小外界影响，从而提高坐标标定精度。

Description

一种坐标标定方法及相关装置

技术领域

本申请涉及多传感器联合探测***技术领域，特别涉及一种坐标标定方法及相关装置。

背景技术

随着无人汽车、飞机等运输工具的发展，对应传感器的要求不断提高，现有的传感器通常可以采用多传感器联合，以提高传感器对环境的感知能力。

多传感器联合探测***一般可以采用雷达和相机进行联合使用，将雷达感测到的坐标与相机拍摄的坐标相对应。在多传感器探测***中，要有一个统一的坐标系，因此在使用雷达和相机进行传感器融合前必须对两种传感器进行联合空间标定，以确保两种传感器获得的数据有一个统一的参照标准，并能互相转换。

现有的标定方法通常需要按照预先设定好的距离、角度等信息放置相机及雷达设备，且在使用时不能存在任何的变动，否则就会因为实际摆放姿态与预设不符，导致出现错误。因此导致对多传感器联合探测***进行坐标标定时，受到外界影响较大，从而可能出现标定精度不高的问题。

发明内容

本申请提供一种坐标标定方法及相关装置，以解决现有多传感器联合探测***进行坐标标定时受到外界从而可能出现标定精度不高的问题。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种坐标标定方法，所述坐标标定方法包括：

获取到通过定位装置采集的预设目标的多个相对于所述预设目标的第一坐标参数，以及所述预设目标在图像识别装置拍摄的多个图像中的第二坐标参数；

基于所述第一坐标参数和所述第二坐标参数组成的数据组计算得到所述定位装置与所述图像拍摄装置对应的单应性矩阵；

基于所述单应性矩阵将所述定位装置获取的所述坐标参数和所述图像识别装置获取的坐标参数相关联。

为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种坐标定位***，所述坐标定位***包括处理器、与所述处理器相互耦接的定位装置、图像识别装置以及存储器；所述存储器用于存储所述处理器执行的计算机程序以及在执行所述计算机程序时所产生的中间数据；所述处理器执行所述计算机程序时，用于使得所述定位装置和所述图像识别装置实现如前文所述的坐标标定方法。

为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序数据，所述程序数据能够被执行以实现如前文所述的坐标标定方法。

区别于现有技术，本申请提供了一种坐标标定方法及相关装置。坐标标定方法包括：获取到通过定位装置采集的预设目标的多个相对于预设目标的第一坐标参数，以及预设目标在图像识别装置拍摄的多个图像中的第二坐标参数；基于第一坐标参数和第二坐标参数组成的数据组计算得到定位装置与图像拍摄装置对应的单应性矩阵；基于单应性矩阵将定位装置获取的坐标参数和图像识别装置获取的坐标参数相关联。本申请通过上述方案可以通过单应性矩阵和旋转矫正矩阵将定位装置获取的坐标参数和图像识别装置获取的坐标参数相关联，从而可以使得定位装置获取的坐标参数和图像识别装置相互转化，可以减小外界影响，从而提高标定精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：

图1是本申请提供的一种坐标标定方法一实施例的流程示意图；

图2是本申请提供的一种坐标定位***一实施例的结构示意图；

图3是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，均属于本申请保护的范围。

需要说明，若本申请实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，若本申请实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。

请参阅图1，其中图1是本申请提供的一种坐标标定方法一实施例的流程示意图。

该坐标标定方法具体包括如下步骤：

S110：获取到通过定位装置采集的预设目标的多个相对于预设目标的第一坐标参数，以及预设目标在图像识别装置拍摄的多个图像中的第二坐标参数。

本步骤中，可以通过定位装置采集的预设目标的多个相对于预设目标的第一坐标参数。其中定位装置可以是雷达，例如毫米波雷达。定位装置采集到的第一坐标参数可以计作(x_i，y_i)，其中i＝1，2，3……n。

通过图像识别装置可以获取到其拍摄的预设目标在图像识别装置拍摄的多个图像中的第二坐标参数。图像识别装置可以是相机，例如可以是CCD(Charge-coupledDevice，电荷耦合元件)相机。图像识别装置获取的第二坐标参数可以计作(a_i，b_i)，其中i＝1，2，3……n。

本步骤中，预设目标可以是预设区域，多个相对于预设目标的第一坐标参数则可以是定位装置采集到的该预设区域中的多个不同的物体的坐标参数；多个第二坐标参数则可以是指图像识别装置所拍摄的该预设区域内对应于图像识别装置检测到的该预设区域中的多个不同的物体在图像识别装置上显示的坐标参数。

因此，多个第一坐标参数(x_i，y_i)可以与多个第二坐标参数(a_i，b_i)一一对应。具体的，当定位装置采集到预设物体所对应的第一坐标参数为(x₁，y₁)，则此物体在图像识别装置拍摄的图像中所对应的第二坐标参数则为(a₁，b₁)，以此类推。其中，(x₁，y₁)和(a₁，b₁)则可以构成一组数据组。

S120：基于第一坐标参数和第二坐标参数组成的数据组计算得到定位装置与图像拍摄装置对应的单应性矩阵。

在步骤S110中可以获取多个由第一坐标参数(x_i，y_i)和多个第二坐标参数(a_i，b_i)构成的多个数据组。基于上述多个数据组则可以计算得到定位装置与图像拍摄装置对应的单应性矩阵。

第一坐标参数(x_i，y_i)可以对应转化为第一矩阵X，计作

第二坐标参数(a_i，b_i)可以对应转化为第二矩阵A，计作

单应性矩阵可以将计作

因此，第一坐标参数(x_i，y_i)和第二坐标参数(a_i，b_i)的映射关系可以表示为X＝H*A，计作：

化简上矩阵运算，可以得到：

x_i(h₂₀a_i+h₂₁b_i+h₂₂)＝h₀₀a_i+h₀₁b_i+h₀₂

y_i(h₂₀a_i+h₂₁b_i+h₂₂)＝h₁₀a_i+h₁₁b_i+h₁₂

通过上述等式可以获取等式的系数矩阵：

每一组数据组均可以求得一个系数矩阵，通过多个系数矩阵则可以建立齐次方程组；该齐次方程组为：

针对上述超定方程组，可以使用最小二乘法求解。通过对系数矩阵A求取特征值和特征向量得到。通过以下方式获得最小二乘解：

[V,D]＝eig(A'*A)；

其中，D表示为特征值对角矩阵(特征值沿主对角线降序)，V是对应D特征值的特征向量(列向量)组成的特征矩阵，A为系数矩阵，A'为A的转置。其最小二乘解为V(1)，即系数矩阵A最小特征值对应的特征向量就是超定方程组Ax＝0的最小二乘解。

通过上述方法在采集足够的数据组对之后，即可求的单应性矩阵H。为了能够求取上述方程，数据组最少需要四组，其中，该四组数据组中的四个第一坐标参数不在一条直线上，且对应的该四组数据组中的四个第二坐标参数不在一条直线上。

进一步的，为了提高所求得的单应性矩阵H的准确性，还可以采集四组以上的数据组。当采集四组以上的数据组时，可以采用随机抽样一致算法求出最优单应性矩阵H。采用随机抽样一致算法求出最优单应性矩阵H可以包括：获取多组数据组，并从多组数据组中抽取预设数量的数据组形成样本数据组；计算多组数据组中的每一样本数据组的单应性矩阵；获取最优单应性矩阵。

其具体包括如下步骤：

1、采集M组数据组(M大于4)，从该M数据组中选取4组数据组(该4组数据组中的4个第一坐标参数不在一条直线上，且对应的该4组数据组中的4个第二坐标参数不在一条直线上)形成一个样本数据组；通过上述的方法计算出该样本数据组所对应的单应性矩阵H₁；

2、计算M组数据组中所有数据组基于该单应性矩阵H₁的投影误差。本步骤中，需要计算每组数据组中的坐标参数基于该单应性矩阵H₁的投影误差。

其中，可以通过采用每一组数据组中的第一坐标参数和第二坐标参数的映射关系X＝H*A，求得每一组数据组中的第一坐标参数基于该单应性矩阵H₁所对应的理论第二坐标参数。具体的，以其中一组数据组为例，根据该数据组中第一坐标参数和单应性矩阵H₁可以计算出该第一坐标参数所对应的理论第二坐标参数；通过计算出的理论第二坐标参数与该数据组中实际的第二坐标参数进行比较，判断该理论第二坐标参数与实际的第二坐标参数是否在预设的坐标误差范围内，若在误差范围内则说明该组数据组采用单应性矩阵H₁相关联时合格，此时可以将该组数据组加入到内点集I中。

本步骤中采用上述方式计算M组数据组中每组数据组采用单应性矩阵H₁相关联时是否合格，并将合格的数据组加入到上述的内点集I中。

3、计算该M组数据组中的最优单应性矩阵H。

本步骤中，M组数据组中的任意4组数据组均可以构成一个样本数据组；分别计算出M组数据组中的所有样本数据组所对应的单应性矩阵H；然后采用步骤2中的方法计算每个单应性矩阵H所对应的内点集I，其中，内点集I中数据组数量最多的则为最优内点集，且该最优内点集所对应的单应性矩阵则可以表示为该M组数据组中的最优单应性矩阵H。

在进行最优单应性矩阵H计算时，需要对M组数据组中的任意4组数据组进行取样计算，因此样本数据组的总数可以表示为M(M-1)(M-2)(M-3)/4个。当M取值较大时，样本数据组的总数较大，因此会导致计算量较大。因此，可采用对最优内点集的迭代次数进行限定，从而获取最优内点集，进而求得最优单应性矩阵。

具体的，当采用步骤1-3的方法获取最优内点集I后，可以继续选取第二个M组数据组，并计算出该第二个M组数据组所对应的最优内点集I’和最优单应性矩阵H’。若最优内点集I’中的数据组的个数大于最优内点集I中的个数，则将最优内点集I’设置为最优内点集，并增加一次迭代次数，此时，选取第二个M组数据组计算获取的最优单应性矩阵H’为当前最优单应性矩阵；若最优内点集I’中的数据组的个数不大于最优内点集I中的个数，则仍将最优内点集I设置为当前的最优内点集，且最优单应性矩阵H则为当前的最优单应性矩阵。

当将最优内点集I’设置为最优内点集，并增加一次迭代次数后；还可以继续选取第三个M组数据组，并计算出该第三个M组数据组所对应的最优内点集I”和最优单应性矩阵H”，并比较最优内点集I”与上文所述的当前的最优内点集中的数据组的个数；同样的，若最优内点集I”中的数据组的个数大于当前最优内点集中的个数，则将最优内点集I”设置为最优内点集，并增加一次迭代次数，此时，说明继续选取第三个M组数据组计算获取的最优单应性矩阵H”为当前最优单应性矩阵；若最优内点集I”中的数据组的个数不大于当前最优内点集中的个数，则当前的最优内点集不改变，且当前的最优单应性矩阵不改变。

以此类推，当迭代次数大于预设的数值时，此时的结果为次优单应性矩阵，可能需要重新采集数据组采用上述方法计算；若迭代次数不超出预设的数值时；则说明当前的最优单应性矩阵为所需要的最优单应性矩阵。

S130：基于单应性矩阵将定位装置获取的坐标参数和图像识别装置获取的坐标参数相关联。

当通过步骤S120计算出所需要的最优单应性矩阵后，将定位装置获取的坐标参数和图像识别装置获取的坐标参数相关联。

其中，若通过步骤S120计算出所需要的最优单应性矩阵为H₀，则定位装置获取的坐标参数和图像识别装置获取的坐标参数相关联可以表示为：X＝H₀*A。其中，X为定位装置获取的预设目标的第一坐标参数所对应的第一矩阵；A为图像识别装置获取的该预设目标所对应的第二坐标参数所对应的第二矩阵。

因此，可以通过定位装置获取的预设目标坐标参数和最优单应性矩阵H₀直接计算获取图像识别装置上显示的该预设目标所对应的坐标参数；或者，可以根据获取图像识别装置上显示的预设目标所对应的坐标参数和最优单应性矩阵H₀直接计算该预设目标的实际坐标参数(定位装置获取的预设目标坐标参数)。即，可以通过求得最优单应性矩阵，然后通过矩阵运算的方式将定位装置获取的预设目标坐标参数和图像识别装置上显示的该预设目标所对应的坐标参数相关联，无需严格的设备摆放需求，减少了因设备摆放带来的误差，提高了标定的精度；同时，本申请在标定时，使用距离已知的预设目标作为参照，不使用其他特定参照物，减少前期准备工作的复杂度及数据采集的复杂度。

上述实施方式中，由于定位装置和图像识别装置在使用时，会导致二者各自的坐标系存在角度偏差，因此还需要进行角度校正。

本实施例中，可以采用旋转矫正矩阵对定位装置获取的预设目标坐标参数和图像识别装置上显示的该预设目标所对应的坐标参数的关联进行角度校正。其中，旋转矫正矩阵可以通过右手笛卡尔坐标系的x，y和z三个轴的旋转角度求得。

例如，若图像识别装置的坐标系的x，y和z三个轴分别旋转预设角度而与定位装置的坐标系中的x，y和z相重合，从而可以说明图像识别装置的坐标系的x，y和z三个轴分别旋转的预设角度为各个轴的旋转角。其中，定位装置的坐标系中的x轴的旋转角可以计做横滚角roll；y轴的旋转角可以计做俯仰角pitch；z轴的旋转角可以计做航向角yaw。

若仅通过旋转x轴则可以使得定位装置和图像识别装置二者的坐标系的三个轴相重合；则此时角度校正的的旋转矫正矩阵可以计做：

若仅通过旋转y轴则可以使得定位装置和图像识别装置二者的坐标系的三个轴相重合；则此时角度校正的旋转矫正矩阵可以计做：

若仅通过旋转z轴则可以使得定位装置和图像识别装置二者的坐标系的三个轴相重合；则此时角度校正的旋转矫正矩阵可以计做：

若需要通过旋转x、y以及z三个轴，可以使得定位装置和图像识别装置二者的坐标系的三个轴相重合时，此时，设x轴的旋转角roll＝α；y轴的旋转角pitch＝β；z轴的旋转角yaw＝θ，则此时角度校正的旋转矫正矩阵可以计做：

因此，通过旋转矫正矩阵R对定位装置获取的预设目标坐标参数和图像识别装置上显示的该预设目标所对应的坐标参数的关联进行角度校正，从而矩阵运算上可以表示为：A＝R*H*X。其中，A为图像识别装置获取的预设目标所对应的第二坐标参数所对应的第二矩阵；H为前文所求出的最优单应性矩阵。即，通过定位装置获取的坐标参数、单应性矩阵H以及旋转矫正矩阵R的乘积转换为与图像识别装置获取的坐标参数相关联的数据。

或者也可以表示为：X＝H^-1*(R^-1*A)；即通过图像识别装置获取的坐标参数、单应性矩阵的逆矩阵H^-1以及旋转矫正矩阵的逆矩阵R^-1的乘积转换为与定位装置获取的坐标参数相关联的数据。

需要注意的是，本实施例获得的旋转矫正矩阵R可以通过x、y以及z轴中的至少一个轴旋转所对应的旋转矫正矩阵获得；例如当只有x轴旋转时，则旋转矫正矩阵R等于Rx；当有x和y轴旋转时，则旋转矫正矩阵R等于Rx*Ry，此处类推。

进一步的，本实施例中，一般将图像识别装置和定位装置设置在一起，从而进行联合坐标标定。其中，一般将图像识别装置设置在定位装置的上方，即在标定时，图像识别装置和定位装置位置具有一定的高度差，在设备安装使用时，图像识别装置和定位装置之间的高度差一般是固定不变的，不会影响标定结果。本实施例中，可以通过对图像识别装置和定位装置整体安装高度进行微调，从而减小由于设备安装高度对标定结果定影响，从而可以进一步提高坐标标定的精确度。同时，通过采用单应性矩阵H以及旋转矫正矩阵R将图像识别装置和定位装置相关联，可以无需使用特定标定物作为参考，无需复杂的前期准备工作。

具体的，当完成上述步骤，即完成采用单应性矩阵H以及旋转矫正矩阵R将图像识别装置和定位装置相关联后，可以通过定位装置进一步采集某一预设目标的第一坐标参数，并通过单应性矩阵H以及旋转矫正矩阵R求得该第一坐标参数在图像识别装置上显示的所对应的理论第二坐标参数；然后判断该理论第二坐标参数和图像识别装置识别的该某一预设目标所对应的实际第二坐标参数是否重合，如果该理论第二坐标参数和该实际第二坐标参数在图像识别装置显示中的坐标位置相重合，则说明不需要进行高度校正；若该理论第二坐标参数和该实际第二坐标参数在图像识别装置显示中的坐标位置不相重合，则可以通过对图像识别装置和定位装置整体的安装高度进行调整，从而使得该理论第二坐标参数和该实际第二坐标参数在图像识别装置显示中的坐标位置相重合，从而完成高度校正。因此，通过对图像识别装置和定位装置整体安装高度的矫正可以减少此类因素对坐标标定结果的影响，从而增强了坐标定位算法的鲁棒性和精确度；同时，使得图像识别装置和定位装置整体安装时不需要按照规定的要求严格摆放，通过手动调整减少了使用的复杂度。

基于同样的发明构思，本申请还提出了一种坐标定位***。请参阅图2，图2是本申请提供的坐标定位***一实施例的结构示意图。坐标定位***20包括处理器210、与处理器210相互耦接的定位装置220、图像识别装置230以及存储器240；存储器240用于存储处理器执行的计算机程序以及在执行计算机程序时所产生的中间数据；处理器210执行计算机程序时，用于使得定位装置220和图像识别装置230实现如前文所述的坐标标定方法，在此不作赘述。

基于同样的发明构思，本申请还提出了一种计算机可读存储介质，请参阅图3，图3是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。计算机可读存储介质30中存储有程序数据31，程序数据31可以为程序或指令，该程序数据能够被执行以实现上述坐标标定方法。

在一个实施例中，计算机可读存储装置30可以是终端中的存储芯片、硬盘或者是移动硬盘或者优盘、光盘等其他可读写存储的工具，还可以是服务器等等。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，处理器或存储器的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个处理器与存储器实现的功能可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读取存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读取存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

综上，本申请提供了一种坐标标定方法及相关装置。坐标标定方法包括：获取到通过定位装置采集的预设目标的多个相对于预设目标的第一坐标参数，以及预设目标在图像识别装置拍摄的多个图像中的第二坐标参数；基于第一坐标参数和第二坐标参数组成的数据组计算得到定位装置与图像拍摄装置对应的单应性矩阵；基于单应性矩阵将定位装置获取的坐标参数和图像识别装置获取的坐标参数相关联。本申请通过上述方案可以通过单应性矩阵和旋转矫正矩阵将定位装置获取的坐标参数和图像识别装置获取的坐标参数相关联，从而可以使得定位装置获取的坐标参数和图像识别装置相互转化，可以减小外界影响，从而提高标定精度。

以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种坐标标定方法，其特征在于，所述坐标标定方法包括：

获取到通过定位装置采集的预设目标的多个相对于所述预设目标的第一坐标参数，以及所述预设目标在图像识别装置拍摄的多个图像中的第二坐标参数；

基于所述第一坐标参数和所述第二坐标参数组成的数据组计算得到所述定位装置与所述图像拍摄装置对应的单应性矩阵；

基于所述单应性矩阵将所述定位装置获取的所述坐标参数和所述图像识别装置获取的所述坐标参数相关联。

2.根据权利要求1所述的坐标标定方法，其特征在于，所述基于所述第一坐标参数和所述第二坐标参数组成的数据组计算得到所述定位装置与所述图像拍摄装置对应的单应性矩阵的步骤之后还包括:

计算得到所述定位装置的坐标系相对于所述图像拍摄装置的坐标系至少一个坐标轴的旋转矫正矩阵；

所述基于所述单应性矩阵将所述定位装置获取的所述坐标参数和所述图像识别装置获取的坐标参数相关联的步骤包括：

基于所述单应性矩阵以及所述旋转矫正矩阵将所述定位装置获取的所述坐标参数和所述图像识别装置获取的坐标参数相关联。

3.根据权利要求2所述的坐标标定方法，其特征在于，所述基于所述单应性矩阵以及所述旋转矫正矩阵将所述定位装置获取的所述坐标参数和所述图像识别装置获取的坐标参数相关联的步骤包括：

通过定位装置获取的坐标参数、所述单应性矩阵以及所述旋转矫正矩阵的乘积转换为与所述图像识别装置获取的坐标参数相关联的数据；

或者通过所述图像识别装置获取的坐标参数、所述单应性矩阵的逆矩阵以及所述旋转矫正矩阵的逆矩阵的乘积转换为与所述定位装置获取的坐标参数相关联的数据。

4.根据权利要求3所述的坐标标定方法，其特征在于，通过如下公式A＝R*H*X将所述图像识别装置获取的坐标参数与所述定位装置获取的坐标参数相关联，其中X为所述定位装置获取的预设目标的所述第一坐标参数所对应的第一矩阵，R为所述旋转矫正矩阵，H为所述单应性矩阵；或者

通过如下公式X＝H^-1*(R^-1*A)将所述图像识别装置获取的坐标参数与所述定位装置获取的坐标参数相关联，其中H^-1为所述单应性矩阵的逆矩阵，R^-1为所述旋转矫正矩阵的逆矩阵，A为图像识别装置获取的该预设目标所对应的第二坐标参数所对应的第二矩阵。

5.根据权利要求1～4任一项所述的坐标标定方法，其特征在于，所述基于所述单应性矩阵将所述定位装置获取的所述坐标参数和所述图像识别装置获取的坐标参数相关联的步骤之后还包括：

通过所述定位装置采集预设目标的所述第一坐标参数和所述单应性矩阵，求得所述预设目标在所述图像识别装置拍摄的图像中的理论第二坐标参数；

判断所述理论第二坐标参数与所述预设目标在所述图像识别装置拍摄的图像中实际第二坐标参数是否重合；

若不重合，则调整所述定位装置和所述图像识别装置整体的安装高度，以使得调整后获取的所述理论第二坐标参数与所述实际第二坐标参数相重合。

6.根据权利要求1～4任一项坐标标定方法，其特征在于，所述基于所述第一坐标参数和所述第二坐标参数组成的数据组计算得到所述定位装置与所述图像拍摄装置对应的单应性矩阵的步骤包括：

将所述第一坐标参数转化为第一矩阵，将所述第二坐标参数为转化为第二矩阵；

通过所述第一矩阵等于所述单应性矩阵和所述第二矩阵的乘积，计算获取所述单应性矩阵。

7.根据权利要求6坐标标定方法，其特征在于，通过公式

计算所述单应性矩阵；

其中，所述第一坐标参数为(x_i，y_i)，所述第二坐标参数为(a_i，b_i)，所述单应性矩阵为

8.根据权利要求7坐标标定方法，其特征在于，所述计算获取所述单应性矩阵的步骤还包括：

获取多组所述数据组，并从所述多组所述数据组中抽取预设数量的数据组形成样本数据组；

计算所述多组所述数据组中的每一所述样本数据组的单应性矩阵；

获取最优单应性矩阵。

9.一种坐标定位***，其特征在于，所述坐标定位***包括处理器、与所述处理器相互耦接的定位装置、图像识别装置以及存储器；所述存储器用于存储所述处理器执行的计算机程序以及在执行所述计算机程序时所产生的中间数据；所述处理器执行所述计算机程序时，用于控制所述定位装置和所述图像识别装置实现如权利要求1-8任一项所述的坐标标定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序数据，所述程序数据能够被执行以实现如权利要求1-8任意一项所述的坐标标定方法。

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