1.一种利用双目相机和激光雷达深度图融合的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)传感器配准
使用双目相机和激光雷达同时拍摄不同姿态，不同位置的标定物；提取深度图边缘特征e，e是提取深度边缘特征的函数，使用特征进行匹配获得传感器位姿t1，深度图转换得到的点云分别为ps和pl，使用最大一致集修正位姿t1得到位姿t；
使用双目相机和激光雷达同时拍摄，并保持传感器充分移动；获得的数据为双目相机深度图序列和激光雷达深度图序列，使用空域配准的方法分别计算两个序列的运动轨迹，并将轨迹分为n个时间段进行对齐，获得时间偏移t1,…,tn；取平均值作为两传感器的时间偏移；
2)边缘提取
两种传感器生成的配准后深度图分别为ds和dl，对应双目相机的场景图为is；分别提取三张图像的边缘ed(ds)、ed(dl)和ei(is)，ed和ei分别为提取深度图和场景图边缘的函数，得到的边缘图为
3)深度图融合
首先结合eis和ds检查密闭边缘的深度情况，记录异常值的mask；其次结合mask，eds和ds使用eds修复mask区域深度值；最后使用edl、ds和dl使用密闭边缘中的dl校正ds；
算法中n为设定值。
2.根据权利要求1所述的利用双目相机和激光雷达深度图融合的方法，其特征在于，步骤1)传感器配准：
设由深度图分别为ds和dl，提取深度图边缘特征e，e是提取深度边缘特征的函数，使用ds的特征{fs}和dl的特征{fl}进行匹配获得匹配对{<fsi,flj>}，匹配对对应的三维点为{<psi,plj>}；计算传感器位姿t1，即||t1psi-plj||<ε1；然后将深度图转换得到的点云分别为ps和pl，位姿t要使点对
使用双目相机和激光雷达同时拍摄，并保持相机充分移动；获得的数据为双目相机深度图序列和激光雷达深度图序列，分别计算两个序列的运动轨迹li和ld，计算轨迹的方法使用空域配准的方法；并将轨迹分为n个时间段进行对齐，获得时间偏移t1,…,tn；取平均值t作为两传感器的时间偏移；
算法中ε1、ε2和n为设定值。
3.根据权利要求1所述的利用双目相机和激光雷达深度图融合的方法，其特征在于，步骤3)深度图融合：
在深度融合前首先检查ds和dl的时间戳是否在偏移t之内；若不在则停止深度图融合；若在，则首先结合eis和ds检查密闭边缘的深度情况，de表示边缘深度值，利用边缘膨胀检查边缘内区域深度值d是否与最近的边的深度值des满足|d-des|<ε3，不满足则记录为异常值并记入mask1；其次结合mask1，eds和ds，遍历eds内的深度值使用de修复mask1；最后使用edl、ds和dl，检查密闭边缘都存在深度值的区域检查是否满足|dl-ds|<ε4，不满足则使用dl替换ds，如果只有存在dl则直接填充，如果只有存在ds则计算ds最近edl边缘和次近的边缘的深度值del1和del2，使用三线性插值计算dt替换ds；
算法中ε3和ε4为设定值。