激光雷达标定方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了激光雷达标定方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取多个激光雷达扫描的激光点的激光点数据；基于激光点数据，分别对每一个激光雷达执行以下标定操作：基于激光雷达的当前的反射强度概率分布，分别确定每一个三维网格的反射强度概率分布；基于每一个三维网格的反射强度概率分布，确定激光雷达的反射强度映射关系；基于反射强度映射关系，确定激光雷达的更新的反射强度概率分布；判断是否满足预设条件；若是，将反射强度映射关系作为标定结果；若否，将更新的反射强度概率分布作为激光雷达的当前的反射强度概率分布，再次执行标定操作。实现了对多个激光雷达的较为准确的标定。

Laser radar calibration method and device

The present invention discloses a laser radar calibration method and device. One specific implementation of the method includes: acquiring the laser point data of several laser points scanned by lidar; performing the following calibration operations for each lidar based on the laser point data: determining the reflection intensity probability of each three-dimensional mesh based on the current probability distribution of the lidar's reflection intensity. Distribution; Based on the probability distribution of the reflective intensity of each three-dimensional mesh, the mapping relation of the reflective intensity of the lidar is determined; based on the mapping relation of the reflective intensity, the updated probability distribution of the reflective intensity of the lidar is determined; whether the preset conditions are satisfied is judged; if so, the mapping relation of the reflective intensity is taken as the calibration result; if No, the updated probability distribution of the reflective intensity is taken as the current probability distribution of the reflective intensity of the lidar, and the calibration operation is performed again. The more accurate calibration of multiple lidar is achieved.

【技术实现步骤摘要】
激光雷达标定方法和装置
本申请涉及计算机领域，具体涉及数据处理领域，尤其涉及激光雷达标定方法和装置。
技术介绍
激光雷达是诸如无人驾驶汽车的车辆进行环境感知的关键设备。激光雷达扫描到的激光点的反射强度是环境感知过程中，进行诸如车辆的定位的关键操作的基础数据。由于激光雷达输出的扫描到的激光点的反射强度的扫描值和反射强度的真实值存在误差，因此，需要对激光雷达进行标定，获取激光点的扫描值和真实值的关联关系，根据扫描值确定出反射强度的真实值，进而为关键操作提供准确的数据。
技术实现思路
本申请提供了激光雷达标定方法和装置，用于解决上述
技术介绍
部分存在的技术问题。第一方面，本申请提供了激光雷达标定方法，该方法包括：获取多个激光雷达扫描的激光点的激光点数据，所述激光点数据包括：激光点的反射强度的扫描值、激光点所属的激光雷达的标识；基于激光点数据，分别对每一个激光雷达执行以下标定操作：基于激光雷达的当前的反射强度概率分布，分别确定每一个三维网格的反射强度概率分布，激光雷达的反射强度概率分布包括：对于一个反射强度的真实值，反射强度的扫描值为各个预设扫描值的概率的分布，三维网格的反射强度概率分布包括：激光雷达扫描到的所述三维网格中的激光点的反射强度的真实值为各个预设真实值的概率的分布；基于每一个三维网格的反射强度概率分布，确定激光雷达的反射强度映射关系，反射强度映射关系包括：对于一个反射强度的扫描值，反射强度的真实值为各个预设真实值的概率；基于反射强度映射关系，确定激光雷达的更新的反射强度概率分布；判断是否满足预设条件；若是，将反射强度映射关系作为标定结果；若否，将更新的反射强度概率分布作为激光雷达的当前的反射强度概率分布，再次执行标定操作，预设条件包括：执行标定操作的次数达到次数阈值。第二方面，本申请提供了激光雷达标定装置，该装置包括：获取单元，配置用于获取多个激光雷达扫描的激光点的激光点数据，激光点数据包括：激光点的反射强度的扫描值、激光点所属的激光雷达的标识；标定单元，配置用于基于激光点数据，分别对每一个激光雷达执行以下标定操作：基于激光雷达的当前的反射强度概率分布，分别确定每一个三维网格的反射强度概率分布，激光雷达的反射强度概率分布包括：对于一个反射强度的真实值，反射强度的扫描值为各个预设扫描值的概率的分布，三维网格的反射强度概率分布包括：激光雷达扫描到的三维网格中的激光点的反射强度的真实值为各个预设真实值的概率的分布；基于每一个三维网格的反射强度概率分布，确定激光雷达的反射强度映射关系，反射强度映射关系包括：对于一个反射强度的扫描值，反射强度的真实值为各个预设真实值的概率；基于反射强度映射关系，确定激光雷达的更新的反射强度概率分布；判断是否满足预设条件；若是，将反射强度映射关系作为标定结果；若否，将更新的反射强度概率分布作为激光雷达的当前的反射强度概率分布，再次执行标定操作，预设条件包括：执行标定操作的次数达到次数阈值。本申请提供的激光雷达标定方法和装置，通过获取多个激光雷达扫描的激光点的激光点数据；基于激光点数据，分别对每一个激光雷达执行以下标定操作：基于激光雷达的当前的反射强度概率分布，分别确定每一个三维网格的反射强度概率分布；基于每一个三维网格的反射强度概率分布，确定激光雷达的反射强度映射关系；基于反射强度映射关系，确定激光雷达的更新的反射强度概率分布；判断是否满足预设条件；若是，将反射强度映射关系作为标定结果；若否，将更新的反射强度概率分布作为激光雷达的当前的反射强度概率分布，再次执行标定操作。实现了对多个激光雷达的较为准确的标定。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出了根据本申请的激光雷达标定方法的一个实施例的流程图；图2示出了根据本申请的激光雷达标定方法的一个示例性流程图；图3示出了根据本申请的激光雷达标定装置的一个实施例的结构示意图；图4根据本申请的车辆的一个实施例的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。请参考图1，其示出了根据本申请的激光雷达标定方法的一个实施例的流程。该方法可以由车辆上的处理器执行，相应地，激光雷达标定装置可以设置于车辆中。该方法包括以下步骤：步骤101，获取多个激光雷达扫描的激光点的激光点数据。在本实施例中，为了对车辆的多个激光雷达分别进行标定，即获取每一个激光雷达扫描到的激光点的反射强度的扫描值和反射强度的真实值的关联关系，可以首先获取多个激光雷达扫描的激光点的激光点数据。例如，车辆的多个激光雷达同时以一个相同的扫描周期对车辆的行驶环境扫描一周，则每一个激光雷达均可以扫描到一帧激光点云，多个激光雷达可以分别输出各自扫描到的激光点云中的激光点的激光点数据。激光点的激光点数据包括：激光点在激光雷达坐标系下的三维坐标、激光点的反射强度的扫描值、激光点所属的雷达的标识。雷达标识表示该激光点是由哪一个激光雷达扫描到的。步骤102，分别对每一个激光雷达执行标定操作。在本实施例中，可以基于通过步骤101获取到的激光点数据，分别对每一个激光雷达执行标定操作，分别对每一个激光雷达进行标定，即获取每一个激光雷达的激光点的反射强度的扫描值和真实值的关联关系。下面以对一个激光雷达的标定操作为例，说明对激光雷达进行标定的过程，每一个激光雷达的标定可以基于同样的过程进行标定。在本实施例中，可以首先在世界坐标系下即UTM坐标系下将三维空间划分为多个体积相同的三维网格。可以将多个激光雷达扫描到的激光点云中的激光点在激光雷达坐标系下的三维坐标进行转换，得到多个激光雷达扫描到的激光点在UTM坐标系下的坐标即UTM坐标。对于一个激光点，可以根据激光点的UTM坐标，三维网格在x轴、y轴、z轴的长度，例如三维网格为正方体时，根据三维网格的边长，确定激光点在哪一个三维网格中。在本实施例中，一个激光雷达的反射强度概率分布包括：对于该激光雷达而言，对于一个反射强度的真实值，反射强度的扫描值为各个预设扫描值的概率的分布。例如，将反射强度的取值离散化到0-255之间，反射强度的真实值和预设扫描值的取值范围均为0-255。对于一个反射强度的真实值例如128，预设扫描值范围内0-255中的预设扫描值0、1......255中每一个预设扫描值均可以对应一个概率，一个预设扫描值对应的概率表示当反射强度的真实值为128时，反射强度的扫描值为该预设扫描值的概率，进而可以确定对于反射强度的真实值128，预设扫描值0、1......255对应的概率的分布。从而，对于0、1......255中的每一个真实值，均可以对应一个由预设扫描值0、1......255对应的概率的分布。激光雷达的反射强度概率分布包括：0、1......255中的每一个真实值各自对应的预设扫描值0、1......255对应的概率的分布。在本实施例中，在首次对一个激光雷达执行标定操作时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种激光雷达标定方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个激光雷达扫描的激光点的激光点数据，所述激光点数据包括：激光点的反射强度的扫描值、激光点所属的激光雷达的标识；基于所述激光点数据，分别对每一个激光雷达执行以下标定操作：基于所述激光雷达的当前的反射强度概率分布，分别确定每一个三维网格的反射强度概率分布，激光雷达的反射强度概率分布包括：对于一个反射强度的真实值，反射强度的扫描值为各个预设扫描值的概率的分布，三维网格的反射强度概率分布包括：所述激光雷达扫描到的所述三维网格中的激光点的反射强度的真实值为各个预设真实值的概率的分布；基于每一个三维网格的反射强度概率分布，确定所述激光雷达的反射强度映射关系，反射强度映射关系包括：对于一个反射强度的扫描值，反射强度的真实值为各个预设真实值的概率；基于所述反射强度映射关系，确定所述激光雷达的更新的反射强度概率分布；判断是否满足预设条件；若是，将所述反射强度映射关系作为标定结果；若否，将所述更新的反射强度概率分布作为所述激光雷达的当前的反射强度概率分布，再次执行标定操作，预设条件包括：执行标定操作的次数达到次数阈值。

【技术特征摘要】
1.一种激光雷达标定方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个激光雷达扫描的激光点的激光点数据，所述激光点数据包括：激光点的反射强度的扫描值、激光点所属的激光雷达的标识；基于所述激光点数据，分别对每一个激光雷达执行以下标定操作：基于所述激光雷达的当前的反射强度概率分布，分别确定每一个三维网格的反射强度概率分布，激光雷达的反射强度概率分布包括：对于一个反射强度的真实值，反射强度的扫描值为各个预设扫描值的概率的分布，三维网格的反射强度概率分布包括：所述激光雷达扫描到的所述三维网格中的激光点的反射强度的真实值为各个预设真实值的概率的分布；基于每一个三维网格的反射强度概率分布，确定所述激光雷达的反射强度映射关系，反射强度映射关系包括：对于一个反射强度的扫描值，反射强度的真实值为各个预设真实值的概率；基于所述反射强度映射关系，确定所述激光雷达的更新的反射强度概率分布；判断是否满足预设条件；若是，将所述反射强度映射关系作为标定结果；若否，将所述更新的反射强度概率分布作为所述激光雷达的当前的反射强度概率分布，再次执行标定操作，预设条件包括：执行标定操作的次数达到次数阈值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当首次执行标定操作时，将高斯分布作为激光雷达的当前的反射强度概率分布。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述激光雷达的当前的反射强度概率分布，分别确定每一个三维网格的反射强度概率分布包括：基于所述激光雷达的当前的反射强度概率分布和所述激光雷达在每一个三维网格中扫描到的激光点的反射强度的扫描值，分别确定每一个三维网格的反射强度概率分布；基于每一个三维网格的反射强度概率分布，确定所述激光雷达的反射强度映射关系包括：采用以下公式基于每一个三维网格的反射强度概率分布，确定所述激光雷达的反射强度映射关系：pnode(m|i,b)＝count*Pnode(m)其中，b表示所述激光雷达的标识，node表示一个三维网格，Pnode(m)表示所述激光雷达扫描到所述三维网格中的激光点的反射强度的真实值为m的概率，count表示所述激光雷达在所述三维网格中扫描到的激光点的反射强度的扫描值为i的激光点的数量，P(m|i,b)表示对于一个反射强度的扫描值i，反射强度的真实值为m的概率，所述激光雷达在一个三维网格中扫描到的激光点的反射强度的真实值为m的概率，η表示归一化操作得到的归一化系数；基于所述反射强度映射关系，确定所述激光雷达的更新的反射强度概率分布包括：采用以下公式基于所述反射强度映射关系，确定所述激光雷达的更新的反射强度概率分布：P(i|m,b)＝P(m|i,b)*G(i)其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢维欣，王昊，宋适宇，徐宝强，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11