(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210706570.7 (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 泉州装备制造 研究所 地址 362000 福建省泉州市台商投资区洛 阳镇上浦村吉贝51 1号 (72)发明人 巢建树　明瑞成　王新文　赵伟杰　 窦光义　刘洋　 (74)专利代理 机构 泉州市文华专利代理有限公 司 35205 专利代理师 陈雪莹 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G01S 7/48(2006.01) (54)发明名称 基于激光雷达建图的分布式监控摄像机定 位方法及系统 (57)摘要 本发明提供一种基于激光雷达建图的分布 式监控摄像机定位方法及系统， 该方法包括： 通 过所述激光雷达定位装置获取各个区域的点云 数据， 划分不可分割的地面点和其它分割点； 基 于分割结果， 计算点的平滑度， 分出边缘点和平 面点， 从中筛选划分出不同的特征点集合， 得到 点云类型； 雷达里程计优化， 利用点云类型构建 约束关系， 使用两次LM优化得到姿态变换矩阵， 获得相邻帧的姿态变换； 构建全局地图； 通过待 定位的激光雷达定位装置对三个不同位置发射 光束得到局部地图， 将局部地图与全局地图进行 匹配， 确定摄像机的位置和方向； 在全局地图中 实时显示摄像头的编号、 位置和方向。 本发明技 术方案可实现对分布式摄像机以及画面的快速 准确定位。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114973147 A 2022.08.30 CN 114973147 A 1.基于激光雷达建图的分布式监控摄像机定位方法， 其特征在于： 在每一所述摄像机 上安装一激光雷达传感器， 并构成一体化的激光雷达 定位装置， 所述方法包括如下步骤： 步骤1、 通过所述激光雷达定位装置获取各个区域的点云数据， 划分得到不可分割的地 面点和其它分割点； 步骤2、 基于分割结果， 计算点的平滑度， 按照平滑度对点进行排序， 分出边缘点和平面 点， 从中筛 选划分出不同的特 征点集合， 得到点云类型； 步骤3、 雷达里程计优化， 利用点云类型构建约束关系， 使用两次LM优化得到姿态变换 矩阵， 获得相邻帧的姿态变换； 步骤4、 使用基于图优化的方法， 选择一组相近特征集合构建对应的全局地图特征点 云， 使用回环检测的方法， 利用gtsam优化 位姿关系， 构建全局地图； 步骤5、 通过待定位的激光雷达定位装置对三个不同位置发射光束得到局部地图， 将局 部地图与全局地图进行匹配， 根据匹配结果确定摄 像机的位置和方向； 步骤6、 在全局地图中实时显示摄 像头的编号、 位置和方向。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于： 所述 步骤1具体为： 步骤11、 通过各所述激光雷达定位装置中的激光雷达传感器获取各个区域的点云数 据； 步骤12、 将每一帧的点云数据重投影到距离图像中； 步骤13、 对距离图像进行列式评估， 分为 不可分割的地 面点和其它分割点； 步骤14、 使用基于图像的分割方法对距离图像进行分割， 将图像 内的点进行聚类， 去除 不能聚成类的点， 得到每一类点集的分割 标签， 所述分割标签包括除了地面点以外的其它 分割点。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 所述步骤3具体包括： 利用点云类型构造约 束关系， 所述约束关系包括地面点的点到面的约束关系以及分割点的点到线的约束关系， 使用LM优化方法分别对上述约束关系进 行优化求解， 先对地面点的点到面的约束关系进 行 LM优化， 得到竖直 维度的变动， 再对分割点的点到线的约束关系进 行LM优化， 得到水平维度 的变动， 基于 两步LM优化得到 两帧之间的姿态变换矩阵。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于： 所述 步骤5具体包括： 通过待定位的激光雷达定位装置对三个不同位置发射光束， 接收从物体外表面返回的 大量点， 得到局部点云地图； 将局部点云地图与全局点云地图进行匹配， 如果两者之间的匹配程度大于一阈值时， 就确定局部点云地图与全局点云地图的匹配关系； 根据所述匹配关系得 出所述激光雷达 定位装置中摄 像机的位置和方向。 5.基于激光雷达建图的分布式监控摄像机定位系统， 其特征在于： 在每一所述摄像机 上安装一激光雷达传感器， 并构成一体化的激光雷达 定位装置， 所述系统包括： 分割点模块， 用于通过所述激光雷达定位装置获取各个区域的点云数据， 划分得到不 可分割的地 面点和其它分割点； 特征提取模块， 用于基于分割结果， 计算点的平滑度， 按照平滑度对点进行排序， 分出 边缘点和平面 点， 从中筛 选划分出不同的特 征点集合， 得到点云类型； 位姿优化模块， 用于雷达里程计优化， 利用点云类型构建约束关系， 使用两次LM优化得权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973147 A 2到姿态变换矩阵， 获得相邻帧的姿态变换； 建图模块， 用于使用基于 图优化的方法， 选择一组相近特征集合构建对应的全局地图 特征点云， 使用回环检测的方法， 利用gtsam优化 位姿关系， 构建全局地图； 摄像机定位模块， 用于通过待定位的激光雷达定位装置对三个不同位置发射光束得到 局部地图， 将局部地图与全局地图进行匹配， 根据匹配结果确定摄 像机的位置和方向； 以及 显示模块， 用于在全局地图中实时显示摄 像头的编号、 位置和方向。 6.根据权利要求5所述的系统， 其特 征在于： 所述分割点模块具体为： 通过各所述激光雷达 定位装置中的激光雷达传感器获取 各个区域的点云数据； 将每一帧的点云数据重投影到距离图像中； 对距离图像进行列式评估， 分为 不可分割的地 面点和其它分割点； 使用基于 图像的分割方法对距离 图像进行分割， 将图像内的点进行聚类， 去 除不能聚 成类的点， 得到每一类点 集的分割标签， 所述分割标签包括除了地 面点以外的其它分割点。 7.根据权利要求5所述的系统， 其特征在于： 所述特征提取模块具体为： 所述位姿优化 模块具体包括： 利用点云类型构造约束关系， 所述约束关系包括地面点的点到面的约束关 系以及分割点的点到线的约束关系， 使用LM优化方法分别对上述约束关系进行优化求解， 先对地面点的点到面的约束关系进行LM优化， 得到竖直维度的变动， 再对分割点的点到线 的约束关系进行LM优化， 得到水平维度的变动， 基于两步LM优化得到两帧之间的姿态变换 矩阵。 8.根据权利要求5所述的系统， 其特 征在于： 所述摄 像机定位模块包括： 通过待定位的激光雷达定位装置对三个不同位置发射光束， 接收从物体外表面返回的 大量点， 得到局部点云地图； 将局部点云地图与全局点云地图进行匹配， 如果两者之间的匹配程度大于一阈值时， 就确定局部点云地图与全局点云地图的匹配关系； 根据所述匹配关系得 出所述激光雷达 定位装置中摄 像机的位置和方向。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114973147 A 3