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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利激光雷达-相机外参的自动标定方法及标定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：CN120931733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510972667.6，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权激光雷达-相机外参的自动标定方法及标定装置是由李怡康;周剑;谢富鑫;瞿方成;段聪;章红平设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本激光雷达-相机外参的自动标定方法及标定装置在说明书摘要公布了：本发明涉及多传感器融合技术领域，特别涉及一种激光雷达‑相机外参的自动标定方法及标定装置，其中，方法包括：基于车载激光雷达与相机，同步采集道路场景的点云数据与图像数据；对图像数据进行语义分割，以生成每张图像的语义掩码集合；基于点云数据，从矢量化地图中提取道路场景的几何属性，并结合语义掩码集合，将车载激光雷达的激光雷达坐标系和矢量化地图中的点投影至图像中，构建目标一致性函数；基于目标一致性函数调整外参矩阵，直至目标一致性函数达到最大值，完成自动标定。由此，解决了相关技术依赖大量标注数据或特定环境，泛化能力差，且不能结合高精地图与道路先验信息，导致标定精度不足，难以满足自动驾驶高精度感知需求的问题。

本发明授权激光雷达-相机外参的自动标定方法及标定装置在权利要求书中公布了：1.一种激光雷达-相机外参的自动标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于车载激光雷达与相机，同步采集道路场景的点云数据与图像数据； 对所述图像数据进行语义分割，以生成每张图像的语义掩码集合； 基于所述点云数据，从矢量化地图中提取所述道路场景的几何属性，并结合所述语义掩码集合，将所述车载激光雷达的激光雷达坐标系和所述矢量化地图中的点投影至图像中，以构建目标一致性函数； 基于所述目标一致性函数调整外参矩阵，直至所述目标一致性函数达到最大值，完成自动标定； 其中，所述将所述车载激光雷达的激光雷达坐标系和所述矢量化地图中的点投影至图像中，以构建目标一致性函数，包括：将所述激光雷达坐标系的点投影至所述图像中，以得到落在所述语义掩码集合中每一个掩码的第一点集合；将所述矢量化地图中的点投影至所述图像中，以得到落在所述语义掩码集合中每一个掩码的第二点集合；基于在所述第一点集合中点的法向量一致性、强度一致性、类别一致性以及所述第一点集合和所述第二点集合共同获取地图法向量一致性与地图类别一致性；根据所述地图法向量一致性与所述地图类别一致性确定所述目标一致性函数； 对于地图法向量一致性，公式如下： ， 其中，表示激光雷达点P的法向量；表示地图点的法向量；表示掩码内有效点对的数量；P表示在图像掩码中的点；Q表示在高精地图中的对应点； 对于地图类别一致性，在每一个掩码之下，统计激光雷达投影点S的语义类别与矢量地图中对应点集合的类别标签的匹配率，公式如下： ， 其中，表示指示函数，当类别一致的时候为1，否则为0；为点P的语义类别。

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