【技术实现步骤摘要】
本申请涉及三维数据采集领域，特别涉及一种激光雷达位姿标定方法。
技术介绍
1、激光雷达可以用于采集导线的点云。一种测量方法是将单线激光雷达安装在转动的云台上，通过控制云台的运动，从不同角度扫描导线，获得一系列激光轮廓。然后，根据云台运动和激光雷达位姿，将这些激光轮廓转换成点云。
2、为了保证点云的精度，必须准确标定激光雷达相对云台的位姿。尤其在外力、温差等影响下，云台与激光雷达之间的连接结构可能变形、松动，导致采集的导线点云精度降低，因此如何及时地在现场标定位姿为本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种激光雷达位姿标定方法，能够实现现场即时标定激光雷达位姿。
2、为解决上述技术问题，本申请提供一种激光雷达位姿标定方法，具体技术方案包括：
3、利用激光雷达云台系统，采集导线点云；
4、以所述导线点云的粗细度为优化目标，以激光雷达位姿为优化变量，通过最优化方法标定出激光雷达位姿。
5、可选的，所述利用激光雷达云台系统，采集导线点云包括：
6、利用激光雷达云台系统，通过控制两个正交方向的旋转角度，控制所述导线点云的采集方式。
7、可选的，所述激光雷达安装于俯仰角可控的云台上，且激光束扫描的偏摆角可调控。
8、可选的，包括：
9、所述云台从俯仰角的零位开始，逐步转动到预设最大俯仰角；
10、在所述云台的转动过程中，通过两个正交方向的旋转
11、根据各所述采样点的参数和激光雷达位姿初始值确定导线点云。
12、可选的，获取所述导线上各采样点的参数之前，还包括：
13、确定激光雷达坐标系、云台台面坐标系和云台零位坐标系。
14、确定激光雷达坐标系包括：距离ρ以激光雷达的位置为原点；角度ω以激光雷达正前方为基准，逆时针方向为正方向；
15、确定所述云台台面坐标系包括：设定所述台面坐标系的x轴垂直于云台转轴，穿过转轴中点，平行于云台台面，向前为正；z轴垂直于云台转轴，穿过转轴中点，与x轴垂直，向上为正；y轴沿着转轴，与x轴、z轴呈右手系；所述云台台面坐标系在所述云台转动时跟随所述云台旋转；
16、确定所述云台零位坐标系包括：将俯仰角为0时的云台台面坐标系设为所述云台零位坐标系。
17、可选的，所述激光雷达位姿用于表征所述激光雷达坐标系相对于云台台面坐标系的空间变换关系，所述激光雷达位姿包括平移矢量和三个欧拉角。
18、可选的，所述利用激光雷达云台系统，采集导线点云包括：
19、所述导线每个所述采样点的距离和偏摆角构成极坐标，将所述极坐标转换为直角坐标，得到所述激光雷达坐标系下的采样点坐标；
20、根据当前迭代计算的激光雷达位姿构造台面变换矩阵；
21、所述台面变换矩阵与激光雷达坐标系下所述采样点坐标相乘得到所述云台台面坐标系下的采样点坐标；
22、根据采样点对应的俯仰角构造零位变换矩阵。
23、将所述云台台面坐标系下的采样点坐标与所述零位变换矩阵相乘，得到云台零位坐标系下的采样点坐标。
24、将所述导线所有所述采样点变换至所述云台零位坐标系下，得到导线三维点云。
25、可选的，利用激光雷达云台系统，采集导线点云之后，还包括：
26、选取所述导线点云中若干点进行奇异值分解，将最小奇异值对应的奇异向量作为最小奇异值向量；
27、将以所述最小奇异值向量为法线，且过导线点云中设定点的平面作为导线平面。
28、可选的，将以所述最小奇异值向量为法线，且过导线点云中设定点的平面作为导线平面之后，还包括：
29、将所述导线三维点云均投影至所述导线平面内；
30、用曲线拟合，得到所述导线平面内导线的曲线方程。
31、可选的，用曲线拟合，得到所述导线平面内导线的曲线方程时，还包括：
32、将所述曲线方程拟合的误差函数作为所述导线点云的粗细度。
33、可选的，以所述导线点云的粗细度为优化目标，以激光雷达位姿为优化变量，通过最优化方法标定出激光雷达位姿包括：
34、在优化算法中，将优化目标设定为所述导线点云粗细度，优化变量设定为所述激光雷达位姿；
35、采用所述优化算法对优化目标进行迭代优化，将满足终止条件时的位姿作为所述激光雷达位姿的标定结果。
36、可选的，所述优化算法为无需计算梯的优化算法度，或为可自动计算数值梯度的优化算法。
37、可选的，所述终止条件为当优化变量连续两次迭代的变化量小于预设值，迭代终止
38、说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例提供的系统而言，由于其与实施例提供的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
39、本申请提供一种激光雷达位姿标定方法，包括：利用激光雷达云台系统，采集导线点云；以所述导线点云的粗细度为优化目标，以激光雷达位姿为优化变量，通过最优化方法标定出激光雷达位姿。
40、本申请通过采集导线的多个采样点，形成导线点云，确定优化目标和优化变量，利用最优化方法标定得到激光雷达位姿，有效提升了非机载地面式激光雷达采集导线点云的精度，可以在导线点云采集现场即时标定激光雷达位姿，大幅降低了标定激光雷达位姿的成本。
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1.一种激光雷达位姿标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述利用激光雷达云台系统，采集导线点云包括：
3.根据权利要求1所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述激光雷达安装于俯仰角可控的云台上，且激光束扫描的偏摆角可调控。
4.根据权利要求3所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述采集导线点云包括：
5.根据权利要求4所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，获取所述导线上各采样点的参数之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述激光雷达位姿用于表征所述激光雷达坐标系相对于所述云台台面坐标系的空间变换关系，所述激光雷达位姿包括平移矢量和三个欧拉角。
7.根据权利要求5所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述利用激光雷达云台系统，采集导线点云包括：
8.根据权利要求7所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述利用激光雷达云台系统，采集导线点云之后，还包括：
9.根据权利要求8所述的激光雷达位
10.根据权利要求9所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，用曲线拟合，得到所述导线平面内导线的曲线方程时，还包括：
11.根据权利要求10所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，以所述导线点云的粗细度为优化目标，以激光雷达位姿为优化变量，通过最优化方法标定出激光雷达位姿包括：
12.根据权利要求11所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述优化算法为无需计算梯度的优化算法度，或为可自动计算数值梯度的优化算法。
13.根据权利要求11所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述终止条件为当优化变量连续两次迭代的变化量小于预设值，迭代终止。
...【技术特征摘要】
1.一种激光雷达位姿标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述利用激光雷达云台系统，采集导线点云包括：
3.根据权利要求1所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述激光雷达安装于俯仰角可控的云台上，且激光束扫描的偏摆角可调控。
4.根据权利要求3所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述采集导线点云包括：
5.根据权利要求4所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，获取所述导线上各采样点的参数之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述激光雷达位姿用于表征所述激光雷达坐标系相对于所述云台台面坐标系的空间变换关系，所述激光雷达位姿包括平移矢量和三个欧拉角。
7.根据权利要求5所述的激光雷达位姿标定方法，其特征在于，所述利用激光雷达云台系统，采集导线点云包括：
8.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱基业，何颖，向菲，石现华，尹心，况彭燕，王鲲鹏，梁琰，
申请(专利权)人：国网重庆市电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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