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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种激光雷达内参标定方法及装置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：CN115953480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211692506.4，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种激光雷达内参标定方法及装置是由余彪;李碧春设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光雷达内参标定方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种激光雷达内参标定方法及装置，包括数据获取步骤：在标定环境不同标定测试点以不同的姿态采样标定靶标的点云数据；数据处理步骤：对采样的点云数据进行点云分割，提取标定标志物数据并进行标志物顶点拟合；内参优化步骤：利用拟合的顶点坐标构建内参优化模型，进行内参解算，获得最优参数；性能校验步骤：基于解算的最优参数获取校验靶标上标志物间的距离，验证标定后性能。本发明通过激光雷达标定数据动态获取与处理方法，构建通用的激光雷达内参标定模型，用于机械式、半固态以及固态激光雷达；设计新型激光雷达标定装置，无需对激光雷达与靶标之间的距离进行测量，运用本发明公开的标定方法，提高了标定效率与标定精度。

本发明授权一种激光雷达内参标定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种激光雷达内参标定方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤S1、数据获取步骤：在标定环境不同标定测试点以不同的姿态采样标定靶标的点云数据； 步骤S2、数据处理步骤：对采样的点云数据进行点云分割，提取标定标志物数据并进行标志物顶点拟合，其具体包括： 步骤S21，读取步骤S2存储的点云数据，对每帧点云首先进行标定靶标平面分割，采用RANSAC算法提取当前点云中所有的平面，将校验靶板以及其上安装的圆锥体的标定物从点云中分割出来； 步骤S22，利用聚类算法，进一步分割上一步所分割的点云数据，提取校验靶板上安装的标志物； 步骤S23，根据上一步提取的标志物表面点云数据，采用最小二乘法拟合相应的圆锥面方程参数，最小二乘法损失函数定义如下： 上式中，x 0,y 0,z 0表示圆锥体的顶点，m,n,p表示圆锥体轴线的方向向量，θ为圆锥体母线与轴线的夹角； 将提取的圆锥面数据点x i,y i,z i代入上述方程，通过迭代优化，使得损失函数最小化，即可求解参数x 0,y 0,z 0,m,n,p,θ的值； 步骤S24，利用步骤S23，求解出同一标定靶标上所有标志物的圆锥顶点坐标，然后计算不同圆锥体锥顶坐标之间的距离与真值之间的平均误差，即： 上式中，x i,y i,z i，i=1,2,3,4分别为同一靶标上通过拟合得到的4个不同圆锥体的锥顶坐标，d 0为它们之间真实距离； 步骤S3、内参优化步骤：利用拟合的顶点坐标构建内参优化模型，进行内参解算，获得最优参数，其具体包括： 步骤S31、建立激光雷达内参标定模型，内参采用标定矩阵的形式： 上式中，R表示3D旋转矩阵，t为平移向量，s为尺度因子；对任一测量值x，通过H矩阵，均将其转化为另一3D笛卡尔坐标： ； 步骤32，构建内参优化模型，设在特定内参配置下对特定标定靶板标定物的采样点云为，T表示同一扫描位置扫描姿态的数量；则优化损失定义为： 上式中，N为采样位置数量，M为单次采样的标定靶板数量，即步骤S24中求得的同一标定靶标上不同圆锥体锥顶坐标之间的距离与真值之间的平均误差；由于J隐含表达了内参矩阵H与标定靶板上特征点间的距离与真值之间误差关系，通过优化J，估计出H的最优值； 步骤S33，基于启发式优化算法，通过迭代优化，解算出内参矩阵的最优估计； 步骤S4、性能校验步骤：基于解算的最优参数获取校验靶标上标志物间的距离，验证标定后性能。

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