一种激光雷达标定方法及相关设备技术

本发明专利技术公开了一种激光雷达标定方法及相关设备。该方法包括：获取每个激光雷达在目标区域的多组点云数据，其中，激光雷达的数量至少为两个，每组点云数据包括上述目标区域内的同一段平整路面和至少一个相同的标志性物体；对每组点云数据进行预处理以获取待处理点云数据；利用地面点云数据进行水平校准以获取第一旋转矩阵和第一平移向量，并利用获取的第一旋转矩阵和第一平移向量对所述待处理点云数据进行转换；根据水平校准后的非地面点云数据基于ICP算法获取第二旋转矩阵和第二平移向量；基于根据上述第一旋转矩阵、第二旋转矩阵、第一平移向量和第二平移向量确定每个激光雷达的目标旋转矩阵和目标平移向量以标定上述激光雷达。激光雷达。激光雷达。

【技术实现步骤摘要】
一种激光雷达标定方法及相关设备


[0001]本说明书涉及激光雷达领域，更具体地说，本专利技术涉及一种激光雷达标定方法及相关设备。

技术介绍

[0002]自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向。环境感知是自动驾驶的关键技术主之一。目前应用于自动驾驶汽车环境感知的车载传感器主要有摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、惯性导航等。激光雷达是一种激光测距系统，具有：分辨率高、精度高，抗有源干扰能力强，获取的信息量丰富的特点。随着商用GPS和IMU的发展，通过激光雷达从移动平台上获得高精度的数据已成为现实并被广泛应用。
[0003]各车载传感器都以一定的角度和位置安装在车辆上，在多个激光雷达传感器存在的情况下，为了实现激光点云数据的有效融合，需要将各激光雷达之间的相对外参进行标定，将各激光雷达转换到统一的时空坐标系下，以便于后续的数据处理分析。当前，多激光雷达标定技术得到了一定的发展，但也仍然存在一些不足：一些标定方法需要配置复杂的标定环境，并借助定制靶标或全站仪等辅助设备，理论上精度较高，但同时受到操作人员技术熟练程度的影响较大。且此方法耗时耗力，且自动化程度低，难以满足自动驾驶的实际需求。另一些方法中，直接利用点云配准获取坐标转换参数并通过迭代收敛得到最优解的方法，容易陷入局部收敛而导致标定结果不佳。

技术实现思路

[0004]在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
[0005]第一方面，本专利技术提出一种激光雷达标定方法，上述方法包括：
[0006]获取每个激光雷达在目标区域的多组点云数据，其中，上述激光雷达的数量至少为两个，每组上述点云数据包括上述目标区域内的同一段平整路面和至少一个相同的标志性物体；
[0007]对每组上述点云数据进行预处理以获取待处理点云数据，其中，上述预处理包括阈值筛选和下采样操作；
[0008]利用地面点云数据进行水平校准以获取第一旋转矩阵和第一平移向量，并利用获取的上述第一旋转矩阵和上述第一平移向量对上述待处理点云数据进行转换，其中，上述待处理点云数据包括地面点云数据和非地面点云数据；
[0009]根据水平校准后的非地面点云数据基于ICP算法获取第二旋转矩阵和第二平移向量；
[0010]基于根据上述第一旋转矩阵、第二旋转矩阵、第一平移向量和第二平移向量确定
每个激光雷达的目标旋转矩阵和目标平移向量以标定上述激光雷达。
[0011]可选的，上述对每组上述点云数据进行预处理以获取待处理点云数据，包括：
[0012]基于预设阈值对每组上述点云数据进行数据裁剪以获取包括上述平整路面和上述标志性物体在内的裁剪点云数据；
[0013]对上述裁剪点云数据进行下采样以获取上述待处理点云数据。
[0014]可选的，上述方法还包括：
[0015]利用上述待处理点云数据基于RANSAC平面检测方法提取上述地面点云数据和上述非地面点云数据；
[0016]拟合上述地面点云数据获取拟合平面法向量。
[0017]可选的，上述利用地面点云数据进行水平校准以获取第一旋转矩阵和第一平移向量，并利用获取的上述第一旋转矩阵和上述第一平移向量对上述待处理点云数据进行转换，包括：
[0018]根据上述地面点云数据、上述拟合平面法向量获取第一旋转矩阵；
[0019]求取每组上述点云数据在垂直地面方向的平均值作为第一平移向量；
[0020]基于上述第一旋转矩阵、上述第一平移向量对上述点云数据进行水平校准。
[0021]可选的，上述根据水平校准后的非地面点云数据基于ICP算法获取第二旋转矩阵和第二平移向量，包括：
[0022]以每个激光雷达对上述标志性物体的大致估算位置关系作为旋转平移参数初始值；
[0023]利用上述旋转平移参数初始值、上述非地面点云数据通过ICP算法进行迭代计算，将满足预设精度要求的旋转矩阵和平移向量作为上述第二旋转矩阵和上述第二平移向量。
[0024]可选的，上述利用上述旋转平移参数初始值、上述非地面点云数据通过ICP算法进行迭代计算，将满足预设精度要求的旋转矩阵和平移向量作为上述第二旋转矩阵和上述第二平移向量，包括：
[0025]以一组上述非地面点云数据作为目标点云，其余上述非地面点云数据作为待配准点云，并确定目标对应点；
[0026]基于上述目标对应点采用最小二乘法迭代求取旋转矩阵和平移向量；
[0027]在点云均方误差小于预设阈值的情况下，将当前求取的旋转矩阵和平移矩阵确定为上述第二旋转矩阵和上述第二平移向量。
[0028]可选的，上述基于根据上述第一旋转矩阵、第二旋转矩阵、第一平移向量和第二平移向量确定每个激光雷达的目标旋转矩阵和目标平移向量以标定上述激光雷达，包括：
[0029]将上述第一旋转矩阵右乘上述第二旋转矩阵的结果作为上述目标旋转矩阵；
[0030]将上述第一平移向量右乘所述第二旋转矩阵的结果和上述第二平移向量之和确定为上述目标平移向量；
[0031]基于上述目标旋转矩阵和上述目标平移向量标定上述激光雷达。
[0032]第二方面，本专利技术还提出一种激光雷达标定装置，包括：
[0033]第一获取单元，用于获取每个激光雷达在目标区域的多组点云数据，其中，上述激光雷达的数量至少为两个，每组上述点云数据包括上述目标区域内的同一段平整路面和至少一个相同的标志性物体；
[0034]第二获取单元，用于对每组上述点云数据进行预处理以获取待处理点云数据，其中，上述预处理包括阈值筛选和下采样操作；
[0035]第三获取单元，利用地面点云数据进行水平校准以获取第一旋转矩阵和第一平移向量，并利用获取的上述第一旋转矩阵和上述第一平移向量对上述待处理点云数据进行转换，其中，上述待处理点云数据包括地面点云数据和非地面点云数据；
[0036]第四获取单元，用于根据水平校准后的非地面点云数据基于ICP算法获取第二旋转矩阵和第二平移向量；
[0037]标定单元，用于基于根据上述第一旋转矩阵、第二旋转矩阵、第一平移向量和第二平移向量确定每个激光雷达的目标旋转矩阵和目标平移向量以标定上述激光雷达。
[0038]第三方面，一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述的第一方面任一项的激光雷达标定方法的步骤。
[0039]第四方面，本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现第一方面上述任一项的激光雷达标定方法。
[0040]综上，本申请实施例的激本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种激光雷达标定方法，其特征在于，包括：获取每个激光雷达在目标区域的多组点云数据，其中，所述激光雷达的数量至少为两个，每组所述点云数据包括所述目标区域内的同一段平整路面和至少一个相同的标志性物体的点云数据；对每组所述点云数据进行预处理以获取待处理点云数据，其中，所述预处理包括阈值筛选和下采样操作；利用地面点云数据进行水平校准以获取第一旋转矩阵和第一平移向量，并利用获取的所述第一旋转矩阵和所述第一平移向量对所述待处理点云数据进行转换，其中，所述待处理点云数据包括地面点云数据和非地面点云数据；根据水平校准后的非地面点云数据基于ICP算法获取第二旋转矩阵和第二平移向量；基于根据所述第一旋转矩阵、第二旋转矩阵、第一平移向量和第二平移向量确定每个激光雷达的目标旋转矩阵和目标平移向量以标定所述激光雷达。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每组所述点云数据进行预处理以获取待处理点云数据，包括：基于预设阈值对每组所述点云数据进行数据裁剪以获取包括所述平整路面和所述标志性物体在内的裁剪点云数据；对所述裁剪点云数据进行下采样以获取所述待处理点云数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：利用所述待处理点云数据基于RANSAC平面检测方法提取所述地面点云数据和所述非地面点云数据；拟合所述地面点云数据获取拟合平面法向量。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用地面点云数据进行水平校准以获取第一旋转矩阵和第一平移向量，并利用获取的所述第一旋转矩阵和所述第一平移向量对所述待处理点云数据进行转换，包括：根据所述地面点云数据、所述拟合平面法向量获取第一旋转矩阵；求取每组所述点云数据在垂直地面方向的平均值作为第一平移向量；基于所述第一旋转矩阵、所述第一平移向量对所述点云数据进行水平校准。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据水平校准后的非地面点云数据基于ICP算法获取第二旋转矩阵和第二平移向量，包括：以每个激光雷达对所述标志性物体的大致估算位置关系作为旋转平移参数初始值；利用所述旋转平移参数初始值、所述非地面点云数据通过ICP算法进行迭代计算，将满足预设精度要求的旋转矩阵和平移向量作为所述第二旋转矩阵和所述第二平移向量。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述旋转平移参数初始值、所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘苗苗，司若辰，司鹏宇，陈越，杨文利，
申请(专利权)人：北京领骏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：