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龙图腾网获悉上海欧菲智能车联科技有限公司申请的专利雷达和相机标定方法、装置、设备、介质和程序产品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：CN114596365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210149672.3，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权雷达和相机标定方法、装置、设备、介质和程序产品是由王俊杰设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本雷达和相机标定方法、装置、设备、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种雷达和相机标定方法、装置、设备、介质和程序产品。所述方法包括：通过相机采集共视区域的待处理图像，通过雷达采集共视区域的雷达数据；计算得到相机坐标系下的第一标定物平面方程和标定物中的目标线条的第一线方程；计算得到雷达坐标系下的第二标定物平面方程和标定物中的所述目标线条的第二线方程；计算得到雷达和相机之间的初始姿态；计算雷达和相机之间的初始位置；根据标定物在雷达坐标系及相机坐标系下的目标平面约束和目标线约束，构建第一目标函数；根据初始姿态和初始位置对第一目标函数进行求解得到雷达和相机的目标姿态和目标位置。采用本方法能够提高雷达和相机的标定效率。

本发明授权雷达和相机标定方法、装置、设备、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种雷达和相机标定方法，其特征在于，所述方法包括： 通过相机采集共视区域的待处理图像，并通过雷达采集所述共视区域的雷达数据，所述共视区域为所述相机以及所述雷达的共视区域，且所述共视区域处设置有标定物； 根据所述待处理图像和共视区域中的标定物，计算得到相机坐标系下的第一标定物平面方程和所述标定物中的目标线条的第一线方程； 根据所述雷达数据计算得到雷达坐标系下的第二标定物平面方程和所述标定物中的所述目标线条的第二线方程； 根据所述第一标定物平面方程、所述第二标定物平面方程、所述第一线方程以及所述第二线方程，计算得到所述雷达和所述相机之间的初始姿态； 根据所述标定物在所述雷达坐标系以及所述相机坐标系下的目标平面约束和目标线约束，计算得到所述雷达和所述相机之间的初始位置； 根据所述标定物在所述雷达坐标系以及所述相机坐标系下的目标平面约束和目标线约束，构建第一目标函数； 将所述初始姿态和所述初始位置作为非线性优化初值，对所述第一目标函数进行求解得到所述雷达和所述相机的目标姿态和目标位置； 所述根据所述第一标定物平面方程、所述第二标定物平面方程、所述第一线方程以及所述第二线方程，计算得到所述雷达和所述相机之间的初始姿态，包括： 获取所述雷达和所述相机之间的待计算初始姿态； 将所述雷达坐标系下的所述第二标定物平面方程的法向量，通过所述待计算初始姿态投影至相机坐标系下得到第三标定物平面方程的法向量； 将所述雷达坐标系下的所述第二线方程的方向向量，通过所述待计算初始姿态投影至相机坐标系下得到第三线方程的方向向量； 根据所述第三标定物平面方程的法向量、所述第一标定物平面方程的法向量、所述第三线方程的方向向量以及第一线方程的方向向量构建第二目标函数； 求解所述第二目标函数得到所述待计算初始姿态对应的解，作为初始姿态； 所述根据所述标定物在所述雷达坐标系以及所述相机坐标系下的目标平面约束和目标线约束，计算得到所述雷达和所述相机之间的初始位置，包括： 获取所述雷达和所述相机之间的待计算初始姿态和待计算位置； 获取所述标定物在所述雷达坐标系下的点云数据； 通过所述雷达和所述相机之间的待计算姿态和待计算位置，将所述点云数据转换至所述相机坐标系下得到参考点云数据； 根据所述参考点云数据和所述相机坐标系下的平面方程得到目标平面约束方程； 根据所述参考点云数据和所述相机坐标系下的线约束方程得到目标线约束方程； 根据所述平面约束和线约束，计算得到所述雷达和所述相机之间的初始位置； 所述根据所述标定物在所述雷达坐标系以及所述相机坐标系下的目标平面约束和目标线约束，构建第一目标函数，包括， 根据所述标定物在所述雷达坐标系以及所述相机坐标系下的目标平面约束和目标线约束，构建如下第一目标函数： 其中，RCL为待计算姿态，tCL为待计算位置，为所述相机坐标系下的第i个标定物的所述第一标定物平面方程的法向量，为雷达坐标系下的标定物上的点，为所述相机坐标系下的第i个标定物中第一线方程的方向向量，为所述相机坐标系下的第i个标定物中第j条目标线条的第一线方程的方向向量，Kij为第i个标定物位姿下第j条目标线条上的点云数量，为雷达坐标系下的第i个标定物上的第j条目标线条上的第k个点，相机坐标系下的第i个标定物的第j条目标线条上的点，N为标定物的数量，Ni为第i个标定物上的目标线条的数量。

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