车载激光雷达外参标定方法及装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种车载激光雷达外参标定方法及装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿；获取车载激光雷达采集的各点云帧，以及车载惯导仪的各大地坐标，大地坐标与点云帧对应；基于相对位姿、车载激光雷达采集的各点云帧以及车载惯导仪的各大地坐标，确定车载激光雷达到车载惯导仪的目标变换矩阵。采用本方法能够可准确确定车载激光雷达到车载惯导仪的目标变换矩阵，即可准确实现车载激光雷达外参的标定。

External parameter calibration method and device, computer equipment and storage medium of vehicle lidar

【技术实现步骤摘要】
车载激光雷达外参标定方法及装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及车载
，特别是涉及一种车载激光雷达外参标定方法及装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
车载激光雷达外参标定可以包括车载激光雷达坐标系到车载惯导仪坐标系的转换矩阵的确定，确定车载激光雷达坐标系到车载惯导仪坐标系的转换矩阵是对检测目标方位进行测量的基础，即标定的准确性关系到后续目标检测的准确性。目前，车载激光雷达外参标定，一般有激光雷达到摄像头的外参标定，需要制造特定的标定板，并利用特定的标定板得到相应的角点，再计算转换矩阵，得到激光雷达到摄像头的外参。但该方法需要制造特定的标定板，标定过程复杂，且通过利用特定的角点计算得到转换矩阵的准确性不高，即激光雷达外参标定准确性不高。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述激光雷达外参标定准确性不高的技术问题，提供一种车载激光雷达外参标定方法及装置、计算机设备及存储介质。一种车载激光雷达外参标定方法，包括：获取车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿；获取所述车载激光雷达采集的各点云帧，以及所述车载惯导仪的各大地坐标，所述大地坐标与所述点云帧对应；基于所述相对位姿、所述车载激光雷达采集的各所述点云帧以及所述车载惯导仪的各大地坐标，确定所述车载激光雷达到所述车载惯导仪的目标变换矩阵。一种车载激光雷达外参标定装置，包括：相对位姿获取模块，用于获取车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿；点云帧获取模块，用于获取所述车载激光雷达采集的各点云帧，以及所述车载惯导仪的各大地坐标，所述大地坐标与所述点云帧对应；目标变换矩阵确定模块，用于基于所述相对位姿、所述车载激光雷达采集的各所述点云帧以及所述车载惯导仪的各大地坐标，确定所述车载激光雷达到所述车载惯导仪的目标变换矩阵。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。上述车载激光雷达外参标定方法及装置、计算机设备和存储介质，首先获取车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿、车载激光雷达采集的各点云帧以及车载惯导仪的各大地坐标。通过车载激光雷达采集的各点云帧，并利用相对位姿以及车载惯导仪的各大地坐标，确定车载激光雷达到车载惯导仪的目标变换矩阵，实现激光雷达的外参标定。在上述确定目标变换矩阵过程中，不再是通过制造特定的标定板，利用特定标定板确定的特定角点进行转换矩阵的计算，利用的是车辆上的车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿、车载激光雷达采集的各点云帧以及车载惯导仪的各大地坐标，可准确确定车载激光雷达到车载惯导仪的目标变换矩阵，即可准确实现车载激光雷达外参的标定。附图说明图1为一个实施例中车载激光雷达外参标定方法的应用环境示意图；图2为另一个实施例中车载激光雷达外参标定方法的应用环境示意图；图3为一个实施例中车载激光雷达外参标定方法的流程示意图；图4为另一个实施例中车载激光雷达外参标定方法的流程示意图；图5为另一个实施例中车载激光雷达外参标定方法的流程示意图；图6一个实施例中车载激光雷达外参标定方法的应用场景图；图7一个实施例中车载激光雷达外参标定方法的应用场景图；图8为一个实施例中位姿变换矩阵计算示意图；图9为一个实施例中车载激光雷达和车载惯导仪的位姿；图10为一个实施例中车载激光雷达外参标定装置的结构框图；图11为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的各实施例的车载激光雷达外参标定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，该应用环境涉及车辆、车载激光雷达(对应图1中三维激光雷达)和车载惯导仪(Imu)，车辆在按照预定闭环路线进行行驶过程中，车载激光雷达可获取环境的点云数据。即设置于车辆中的车载激光雷达外参标定系统可获取车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿，获取车载激光雷达在车辆基于预定闭环路线进行行驶期间的各点云帧，以及车载惯导仪的各大地坐标，大地坐标与点云帧对应，基于车载激光雷达采集的各点云帧，确定与各点云帧分别对应的车载激光雷达位姿，基于相对位姿、各车载激光雷达位姿以及车载惯导仪的各大地坐标，并确定车载激光雷达到车载惯导仪的目标变换矩阵，实现车载激光雷达外参的标定。另外，本申请提供的各实施例的车载激光雷达外参标定方法，还可以应用于如图2所示的应用环境中，该应用环境涉及车辆、车载激光雷达和车载惯导仪，场景为X，通过车载激光雷达可采集场景X的点云数据，具体可在不同方位采集该场景X的点云数据。例如，场景X中包括特征物1和特征物2，车载激光雷达在获取该场景X的点云数据时，其中可包括特征物1和特征物2相对于车载激光雷达的点云数据。其中，场景X中的特征物1和特征物2分别相对于大地的位姿是固定的，从而，通过不同方位采集该场景X的点云数据，基于不同方位的各点云数据、车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿以及车载惯导仪的各大地坐标，可确定车载激光雷达到车载惯导仪的目标变换矩阵，实现车载激光雷达外参的标定。在一个实施例中，如图3所示，提供了一种车载激光雷达外参标定方法，该方法可应用于图1中的车辆中，包括步骤S310-S330。S310：获取车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿。激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。在本实施例中，在车上安装激光雷达，通过激光雷达可对车辆环境进行探测，获得点云帧。惯导仪即惯性测量单元，是用来测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。在车辆上，安装激光雷达和惯导仪，为了能准确检测目标，需要对激光雷达到惯导仪的变换矩阵进行标定，则首先需要获取车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿，可以理解为相对位置关系。在一个示例中，位姿可以包括坐标以及姿态，且坐标可以包括各坐标分量，姿态可以包括各姿态分量，各坐标分量和各姿态分量组成位姿中的各分量。相对位姿即包括相对坐标以及相对姿态。S320：获取车载激光雷达采集的各点云帧，以及车载惯导仪的各大地坐标，大地坐标与点云帧对应。通过车载激光雷达可进行点云帧的采集，从而可获取车载激光雷达采集的各点云帧，车载激光雷达采集的点云帧可以理解为车载激光雷达所对应采集的场景或对象对于车载激光雷达的坐标位置，具体可以为齐次坐标。车载激光雷达和车载惯导仪均安装在车辆上，在获取车载激光雷达采集的点云帧时，还需获取对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车载激光雷达外参标定方法，其特征在于，包括：/n获取车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿；/n获取所述车载激光雷达采集的各点云帧，以及所述车载惯导仪的各大地坐标，所述大地坐标与所述点云帧对应；/n基于所述相对位姿、所述车载激光雷达采集的各所述点云帧以及所述车载惯导仪的各大地坐标，确定所述车载激光雷达到所述车载惯导仪的目标变换矩阵。/n

【技术特征摘要】
1.一种车载激光雷达外参标定方法，其特征在于，包括：
获取车载激光雷达相对于车载惯导仪的相对位姿；
获取所述车载激光雷达采集的各点云帧，以及所述车载惯导仪的各大地坐标，所述大地坐标与所述点云帧对应；
基于所述相对位姿、所述车载激光雷达采集的各所述点云帧以及所述车载惯导仪的各大地坐标，确定所述车载激光雷达到所述车载惯导仪的目标变换矩阵。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述车载激光雷达采集的各点云帧，包括：
获取所述车载激光雷达在车辆基于预定闭环路线进行行驶期间采集的各所述点云帧。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述车载激光雷达采集的各点云帧，包括：
获取所述车载激光雷达在同一场景下各方位采集的各所述点云帧。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述相对位姿、所述车载激光雷达采集的各所述点云帧以及所述车载惯导仪的各大地坐标，确定所述车载激光雷达到所述车载惯导仪的目标变换矩阵，包括：
基于所述车载惯导仪的各所述大地坐标确定所述车载惯导仪到大地的各第一转换矩阵；
从所述相对位姿的各分量的值中选择一个分量的值作为当前分量的值；
基于所述相对位姿中当前分量的值，确定当前分量对应的预设数量个迭代值；
基于各所述点云帧、所述当前分量对应的预设数量个迭代值、所述相对位姿以及各所述第一转换矩阵，确定当前分量的目标值；
将所述相对位姿中当前分量的值更新为所述当前分量的目标值，更新所述相对位姿；
将所述相对位姿中未确定目标值的一个分量的值作为当前分量的值，并返回基于所述相对位姿中当前分量的值，确定当前分量对应的预设数量个迭代值的步骤，直到所述相对位姿中各分量的目标值确定完毕；
基于更新后的相对位姿，确定所述车载激光雷达到所述车载惯导仪的目标变换矩阵。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各所述点云帧、所述当前分量对应的预设数量个迭代值、所述相对位姿以及各所述第一转换矩阵，确定当前分量的目标值，包括：
基于所述车载激光雷达采集的各所述点云帧，确定与各所述点云帧分别对应的车载激光雷达位姿；
基于所述当前分量对应的预设数量个迭代值以及所述相对位姿，确定预设数量个迭代相对位姿；
基于所述预设数量个迭代相对位姿，获得所述车载激光雷达到所述车载惯导仪的预设数量个变换矩阵；
根据各所述第一转换矩阵以及所述预设数量个变换矩阵，确定预设数量个所述车载激光雷达到大地的转换矩阵组，所述转换矩阵组包括车载激光雷达到大地的各第二转换矩阵；
基于各所述车载激光雷达位姿以及预设数量个所述车载激光雷达到大地的转换矩阵组，获得预设数量个误差值；
将所述预设数量个误差值的最小值对应的迭代相对位姿中当前分量的迭代值作为当前分量的目标值。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各所述车载激光雷达位姿以及预设数量个所述激光雷达到大地的转换矩阵组，获得预设数量个误差值，包括：
基于预设数量个所述车载激光雷达到大地的转换矩阵组，确定预设数量个所述车载激光雷达到大地的位姿数据组；所述位姿数据组包括车载激光雷达到大地的各位姿数据；
基于各所述车载激光雷达位姿以及预设数...

【专利技术属性】
技术研发人员：文驰，徐琥，罗哲，李敏，
申请(专利权)人：长沙智能驾驶研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43