基于随机梯度下降的激光雷达外参标定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于随机梯度下降的激光雷达外参标定方法、介质及装置，其中方法包括：通过雷达设备对待建图区域进行扫描，以得到基准点云数据；对所述基准点云数据进行筛选，以选取多个基准控制点，并提取所述基准控制点的点云坐标值；对每个所述基准控制点进行测量，以得到每个基准控制点的实际坐标值；使用随机梯度下降法根据基准控制点的实际坐标值和对应的点云坐标值进行激光雷达外参的修正，以完成外参标定；能够有效提高激光雷达外参标定效率和准确率；同时，降低激光雷达外参标定所需耗费的人力物力，适于推广。适于推广。适于推广。

【技术实现步骤摘要】
基于随机梯度下降的激光雷达外参标定方法及装置


[0001]本专利技术涉及雷达测量
，特别涉及一种基于随机梯度下降的激光雷达外参标定方法、一种计算机可读存储介质和一种基于随机梯度下降的激光雷达外参标定装置。

技术介绍

[0002]激光雷达具有精度高、测距范围大且不受光线影响等优势，因此被广泛应用于智能驾驶车辆的障碍物检测、即时定位与地图构建等环境感知领域。在实际使用过程中，为了统一多传感器的信息实现精确定位，需要将激光雷达获取到的自身局部坐标系下的数据转换到世界坐标系，即通过坐标变换矩阵将点云坐标数据转换。因此需要事先对激光雷达进行标定，获取精确的变换矩阵。
[0003]相关技术中，在对激光雷达进行外参标定的过程中，多采用人工标定的方法或者标定物测量方法，然而，人工标定方法对操作者的操作精细度要求较高，可推广性不强，且测量精度不稳定。而标定物测量法需要移动标定物，耗费大量人力，所以这类方法标定效率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于随机梯度下降的激光雷达外参标定方法，其特征在于，包括以下步骤：通过雷达设备对待建图区域进行扫描，以得到基准点云数据；对所述基准点云数据进行筛选，以选取多个基准控制点，并提取所述基准控制点的点云坐标值；对每个所述基准控制点进行测量，以得到每个基准控制点的实际坐标值；使用随机梯度下降法根据基准控制点的实际坐标值和对应的点云坐标值进行激光雷达外参的修正，以完成外参标定。2.如权利要求1所述的基于随机梯度下降的激光雷达外参标定方法，其特征在于，对所述基准点云数据进行筛选，以选取多个基准控制点，包括：对所述基准点云数据进行切分，以生成多个基准点云区域，并计算每个基准点云区域对应的遮挡系数、反射强度值和清晰度值；根据所述遮挡系数、所述反射强度值和所述清晰度值计算每个基准点云区域对应的综合值，并根据所述综合值确定基准控制点。3.如权利要求1所述的基于随机梯度下降的激光雷达外参标定方法，其特征在于，使用随机梯度下降法根据基准控制点的实际坐标值和对应的点云坐标值进行激光雷达外参的修正，包括：根据损失函数计算基准控制点的实际坐标值与对应的点云坐标值之间的误差，以对数据进行预处理，得到样本集；对样本集中的样本进行随机选取，以得到训练样本集合验证样本集；使用随机梯度下降法根据训练样本进行训练，以修正激光雷达外参；使用验证样本集对修正后的雷达外参进行验证。4.如权利要求3所述的基于随机梯度下降的激光雷达外参标定方法，其特征在于，所述损失函数通过以下公式表述：L＝α*h1+h2其中，L表示损失函数，α表示可调整权重，h1表示水平距离误差，h2表示高程距离误差。5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有基于随机梯度下降的激光雷达外参标定程序，该基于随机梯度下降的激光雷达外参标定程序被处理器执行时实现如权利要求1
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4中任一项所述的基于随机梯...

【专利技术属性】
技术研发人员：程明，陈亮，范晓亮，王程，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：