激光雷达内参、点云数据的修正方法、设备及存储介质技术

本公开提供一种激光雷达内参、点云数据的修正方法、设备及存储介质。方法包括：获取多线激光雷达扫描特定曲面的点云数据；根据点云数据、特定曲面，确定点云数据中的点与特定曲面之间的第二距离差模型；获取点云数据中的单线激光数据；根据第二距离差模型、单线激光数据确定单线激光对应的修正值，并根据修正值对雷达内部参数进行修正。本公开提供的方案，在无需建设校验场，也无需其他辅助标定仪器配合的情况下，就能够确定出雷达内部参数的修正值。

【技术实现步骤摘要】
激光雷达内参、点云数据的修正方法、设备及存储介质
本公开涉及雷达标定技术，尤其涉及一种激光雷达内参、点云数据的修正方法、设备及存储介质。
技术介绍
随着无人驾驶技术的发展，雷达的需求量也越来越大。无人驾驶车辆需要依靠雷达感知周围环境，才能够实现平稳驾驶。因此，基于雷达获取周围环境数据的准确性，是无人驾驶车辆正常行驶的基础。现有技术中，为了保证雷达的精准度，需要对雷达内部的参数进行标定。采用的主要方法是建立校验场，在校验场中布置多个标靶点，用全站仪测定各标靶点的三维坐标，然后用雷达对校验场进行扫描，根据全站仪对标靶的测定结果计算雷达的内部参数。但是，这种对雷达的标定方式需要预先建立校验场，还需要全站仪的配合，造成现有技术中对雷达进行标定的方法不便于实施，且成本较高。
技术实现思路
本公开提供一种激光雷达内参、点云数据的修正方法、设备及存储介质，以解决现有技术中对雷达进行标定的方法不便于实施，且成本较高的技术问题。本公开的第一个方面是提供一种激光雷达内部参数的修正方法，包括：<br>获取多线激光雷本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种激光雷达内部参数的修正方法，其特征在于，包括：/n获取多线激光雷达扫描特定曲面的点云数据；/n根据所述点云数据、所述特定曲面，确定所述点云数据中的点与所述特定曲面之间的第二距离差模型；/n获取所述点云数据中的单线激光数据；/n根据所述第二距离差模型、所述单线激光数据确定所述单线激光对应的修正值，并用所述修正值对雷达内部参数进行修正，得到修正后的内部参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种激光雷达内部参数的修正方法，其特征在于，包括：
获取多线激光雷达扫描特定曲面的点云数据；
根据所述点云数据、所述特定曲面，确定所述点云数据中的点与所述特定曲面之间的第二距离差模型；
获取所述点云数据中的单线激光数据；
根据所述第二距离差模型、所述单线激光数据确定所述单线激光对应的修正值，并用所述修正值对雷达内部参数进行修正，得到修正后的内部参数。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云数据、所述特定曲面，确定所述点云与所述特定曲面之间的第二距离差模型，包括：
根据所述多线激光雷达的内部参数将所述点云数据对应的极坐标转换为第一三维坐标；
根据所述第一三维坐标、所述特定曲面确定所述点云与所述特定曲面之间的第二距离差模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一三维坐标、所述特定曲面确定所述点云与所述特定曲面之间的第二距离差模型，包括：
根据所述第一三维坐标及曲面的通用模型，确定所述点云数据中的点落在所述特定曲面上时对应的点面模型；
根据所述点面模型确定所述点云中的点到所述特定曲面的第一距离差模型；
根据所述第一距离差模型确定所述第二距离差模型，所述第二距离差模型中包括未知参数。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括确定所述未知参数的值：
将所述第一三维坐标输入所述第二距离差模型中；
采用非线性最小二乘法拟合得到所述第二距离差模型中包括的未知参数的值。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二距离差模型、所述单线激光...

【专利技术属性】
技术研发人员：马力，胡伟，周勋，李永富，
申请(专利权)人：北京四维图新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11