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龙图腾网获悉北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院)申请的专利一种面向生态园场景的激光雷达和相机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：CN116309871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310241552.0，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种面向生态园场景的激光雷达和相机在线标定方法是由王昊;余贵珍;周彬;王章宇设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向生态园场景的激光雷达和相机在线标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向生态园环境的激光雷达和相机在线标定方法，包括步骤：在自动清洁小车上安装激光雷达和摄像头；利用激光雷达和摄像头分别进行数据采集，得到点云数据和RGB图像；利用太阳能面板在RGB图像中的成像特性，提取RGB图像中的太阳能面板特征像素；利用激光雷达在不同材料上的反射强度不同的特性，提取点云数据中的太阳能面板特征点云；通过动态规划算法对特征像素和特征点云进行滤波和中心化处理，得到图像和点云特征点集合；基于kdtree最近邻匹配的ICP算法对图像和点云特征点集合进行求解，得到外参矩阵。该方法能够自动、快速和准确地确定激光雷达和相机的外参矩阵，为无人驾驶小车在生态园中的高效工作奠定基础。

本发明授权一种面向生态园场景的激光雷达和相机在线标定方法在权利要求书中公布了：1.一种面向生态园环境的激光雷达和相机在线标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：在自动清洁小车上安装激光雷达和摄像头； 步骤2：自动清洁小车在生态园中进行太阳能面板清洁作业，利用激光雷达和摄像头分别进行数据采集，得到点云数据和RGB图像； 步骤3：利用太阳能面板在RGB图像中的成像特性，提取RGB图像中的太阳能面板特征像素； 步骤4：利用激光雷达在不同材料上的反射强度不同的特性，提取点云数据中的太阳能面板特征点云； 步骤5：通过动态规划算法对特征像素和特征点云进行滤波和中心化处理，得到图像和点云特征点集合； 步骤6：基于kdtree最近邻匹配的ICP算法对图像和点云特征点集合进行求解，得到外参矩阵； 所述步骤5，通过动态规划算法对特征点云进行滤波和中心化处理，包括以下子步骤： S1，设激光雷达和相机之间的旋转矩阵为R，平移矩阵为T，相机内参矩阵为K，待投影点云坐标为x,y,z，投影后坐标为u,v，根据投影规则有： 根据初始标定R，T矩阵，将三维点云投影到二维图像上并记录对应关系，所述投影点构成点云数据投影点集； S2，利用动态规划算法对点云数据投影点集进行滤波和中心化处理： 1从点云数据投影点集V′中随机选取一点v0′，添加v0′到聚类中心点集K0′中，同时把v0′从V′中删除； 2标记v0′为已处理，以v0′为中心，搜索其4×4领域中的特征点的数量； 3如果v0′领域中的特征点数量大于3，v0′领域中的特征点均从V′中删除，添加到K0′中，并且标记为未处理； 4搜索K0′中未处理的点，按照步骤2、步骤3处理v0′的方法对其进行操作； 5如果K0′中所有点均已处理，回到步骤1随机选取vk′添加vk′到聚类中心点集Kk′中，同时把vk′从V′中删除，直至点集V′成为空集； 6搜索集合K0～n′中元素数量少于5个的集合，标记为离群值并且去除； 7去除离群值后的K0～n′即为投影图像中心化点云特征集合； S3，比较投影图像中心化点云特征数量K0～n′和图像特征点集合K0～n中的集合数量是否一致；若不一致，需要不断更改R、T重投影，重复步骤S2直至投影图像中心化点云特征数量和图像特征点集合数量一致；若一致，说明三维特征投影后没有疏漏，根据对应关系，得到点云特征点集合Q0～n。

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