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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种激光雷达与相机外参在线标定方法、装置及存储介质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：CN115393448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210928215.4，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种激光雷达与相机外参在线标定方法、装置及存储介质是由陈启军;苏帅;刘成菊设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光雷达与相机外参在线标定方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度神经网络的激光雷达与相机外参在线标定方法、装置及存储介质，其中方法包括：搭建激光雷达和相机联合标定平台；标定相机内参；同步时间戳；获取灰度图像和点云并完成预处理；初始化外参；将点云转换到相机坐标系；基于随机掩膜方式，按照预配置的遮盖比例分别遮盖点云和灰度图像；将遮盖点云投影到图像平面，得到深度信息投影和反射率信息投影；构建外参在线标定网络，由输入分支、预测分支、融合分支和结果输出模块构成，通过融合深度信息投影、深度图、反射率信息投影、遮盖灰度图像的特征实现外参标定；训练外参在线标定网络；完成外参在线标定。与现有技术相比，本发明具有标定效果好、适用范围广等优点。

本发明授权一种激光雷达与相机外参在线标定方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的激光雷达与相机外参在线标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1搭建激光雷达和相机联合标定平台； 步骤2基于相机的镜头曲率确定畸变模型，并采用标定仪器标定相机内参，其中，相机内参包括畸变系数和投影矩阵； 步骤3基于同步信号同步激光雷达和相机的时间戳； 步骤4在联合标定平台运动过程中，根据激光雷达内部激光器的旋转方向和角度，将激光雷达获取的原始点云赋予微秒级时间戳，并去除运动畸变，得到预处理点云； 步骤5获取联合标定平台运动过程中相机拍摄的图像并转化为灰度图像； 步骤6初始化激光雷达和相机的外参，其中，所述外参表示激光雷达和相机的相对位姿关系； 步骤7基于初始化外参将预处理点云转换到相机坐标系得到转换点云； 步骤8基于随机掩膜方式，按照预配置的遮盖比例分别遮盖转换点云和灰度图像，得到遮盖点云和遮盖灰度图像； 步骤9根据畸变系数和投影矩阵，将遮盖点云投影到图像平面，得到深度信息投影和反射率信息投影； 步骤10构建端到端激光雷达与相机的外参在线标定网络，所述外参在线标定网络由输入分支、预测分支、融合分支和结果输出模块构成， 所述输入分支包括深度信息分支、深度估计分支、反射率信息分支和图像特征分支，其中，所述深度信息分支的输入为深度信息投影，输出为提取的深度信息投影的特征，深度估计分支的输入为基于深度估计网络对遮盖灰度图像进行深度估计得到的深度图，输出为提取的深度图的特征，所述反射率信息分支的输入为反射率信息投影，输出为提取的反射率信息投影的特征与被赋予通道注意力的深度信息分支的输出的级联结果，所述图像特征分支的输入为遮盖灰度图像，输出为提取的遮盖灰度图像的特征； 深度信息分支和深度估计分支的输出共同构成第一预测分支，第一预测分支的输出为六自由度外参， 反射率信息分支和图像特征分支的输出共同构成第二预测分支，第二预测分支的输出为六自由度外参， 深度信息分支、深度估计分支、反射率信息分支和图像特征分支的输出共同构成融合预测分支，融合预测分支的输出为六自由度外参， 所述结果输出模块基于损失权重监督三个分支的外参估计，将融合预测分支的外参估计结果作为最终的外参标定结果； 步骤11在云端计算资源上训练外参在线标定网络； 步骤12基于训练完成的外参在线标定网络完成激光雷达与相机外参的在线标定。

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