一种越野环境下激光雷达与相机的外参在线标定方法

本发明涉及一种越野环境下激光雷达与相机的外参在线标定方法，该方法基于类Mamba线性注意力模型构建外参标定网络MLLANet，以相机RGB图像与激光雷达初始深度图为输入，依次经过多级卷积和类Mamba注意力模块提取多尺度特征，并通过多分辨率特征融合与成本体积构建实现特征匹配，再由全局回归层分别预测平移与旋转参数。所述网络在损失函数部分引入回归损失与基于Huber的深度图损失，构建混合损失体系，以增强训练鲁棒性并抑制点云离群值影响。通过多阶段迭代优化逐步缩小外参搜索范围，最终实现六自由度外参的高精度估计。本发明方法无需人工标定板，在越野非结构化环境中仍能保持高精度与实时性，可广泛应用于无人系统的环境感知与自主导航任务。