The invention discloses an automatic calibration algorithm for a group of multi line laser radar, comprising the following steps: S1, estimating the coordinate transformation relation between the lidar A and the lidar B, and the initial value T;
【技术实现步骤摘要】
一种多组多线激光雷达的自动标定算法
本专利技术涉及一种多组多线激光雷达的自动标定算法。
技术介绍
在基于多线激光雷达扫描的三维重建与SLAM应用中,多传感器的数据融合往往能给算法带来更好的鲁棒性与精度,同时能抓取更多的环境三维细节信息,为进一步处理带来更完善的空间数据。但是,多传感器系统中,传感器系统均存在自身的局部坐标,为了统一坐标系,我们必须要进行传感器之间的坐标系标定,找到传感器之间的三维坐标变换关系。为了解决此问题,人们提出了许多的方法和技术。最早采用的是手动测量以及用外部仪器测量等物理方法来寻找雷达传感器之间的坐标关系,这些方法较为简单,但是操作比较复杂且精度较低。为了提高精度,人们研究了采用特制的靶标来帮助获取雷达之间的共视图,从而进行更精确标定的相关技术。靶标标定法在一定程度上提高了标定的精度,但是需要特制带有特定几何特征的靶标,操作较为复杂,特别地,在比较稀疏的单帧雷达点云中,很难在雷达的共视数据中找到完全对应的靶标点。因此,如何精确地标定三维激光雷达之间的坐标成为了一个亟待解决的关键技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足,提 ...
【技术保护点】
一种多组多线激光雷达的自动标定算法,其特征在于,包括以下步骤:S1、基于激光雷达A与激光雷达B的位置关系,估计激光雷达A与激光雷达B的坐标变换关系初值T
【技术特征摘要】
1.一种多组多线激光雷达的自动标定算法,其特征在于,包括以下步骤:S1、基于激光雷达A与激光雷达B的位置关系,估计激光雷达A与激光雷达B的坐标变换关系初值Tguess;S2、利用地图构建算法对激光雷达A所采集的点云数据进行局部子地图M的构建;S3、获取激光雷达A在地图构建算法中时间0-N的运动轨迹激光雷达A在n时刻的点云数据以及激光雷达B在n时刻的点云数据基于数据同步和轨迹同步的假设,将点云数据通过与Tguess变换到时刻n在局部子地图M中的位置,并通过最近邻点云搜索算法找到其在局部子地图M中的附近点,则有,式中,ApproxNearestNeighbors(*)为最近邻点云搜索算法;S4、基于环境一致性约束,求解激光雷达A与激光雷达B的多组标定关系具体为,对0-N时刻中的每组点云分...
【专利技术属性】
技术研发人员:温程璐,宫正,李军,王程,
申请(专利权)人:厦门大学,
类型:发明
国别省市:福建,35
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