[发明专利]函数快速收敛模型构建方法、装置和终端

权利要求书

1.一种函数快速收敛模型构建方法，其特征在于，包括：

获取待求解模型对应的目标函数，并对所述目标函数的每一变量分别求偏导数，所述变量用于表达激光雷达到相机的位姿，所述待求解模型由所述变量组成；

所述目标函数的表达式为：

；

其中，x，y，z，rx，ry，rz为所述变量；B为所述待求解模型，和分别为所述激光雷达两次扫描到所述相机时的测量值，和分别为和在所述激光雷达的坐标系中的齐次坐标，；

按照迭代公式分别计算每一变量对应的下一迭代值，所述迭代公式为：

；

其中，k≥0，i≥1，k为迭代次数；为变量θ_i的第k+1个迭代值；为变量θ_i的第k个迭代值；当k＝0时，为变量θ_i的预设初始值；为第k次的学习率；当k＝0时，为预设初始学习率；为第k次迭代时变量θ_i的偏导数，f为目标函数；

在迭代过程中，判断当前变量在相邻两次迭代时的偏导数的正负符号是相同还是相反；若相同，则增大所述当前变量的当前学习率，否则减小所述当前学习率以用于迭代；

直到进行所述迭代的所有变量均满足预设收敛条件，则停止迭代，并输出所述待求解模型的模型系数；

其中，若至少一变量进行迭代时发散，或者至少一变量的迭代次数超过预设次数时仍不满足所述预设收敛条件，则将对应变量的所述预设初始值减小，并重新进行所述迭代，以使所述对应变量满足所述预设收敛条件；

若该目标函数为，为第i个变量，，则分别对每一变量均进行求偏导数；若该目标函数为f(x,y)，则对变量x进行求偏导数，为趋近于0的变量增量，对变量y进行求偏导数，为趋近于0的变量增量。

2.根据权利要求1所述的函数快速收敛模型构建方法，其特征在于，所述“若相同，则增大所述当前变量的当前学习率，否则减小所述当前学习率以用于迭代”包括：

若当前变量的前一次迭代时的偏导数与当前迭代时的偏导数的正负符号相同，则将当前学习率调整为原来的N倍；若相反，则将所述当前学习率调整为原来的倍，N1；

然后利用调整后的学习率计算所述当前变量的当前迭代值。

3.根据权利要求2所述的函数快速收敛模型构建方法，其特征在于，N的取值范围为：1N≤3。

4.根据权利要求1所述的函数快速收敛模型构建方法，其特征在于，所述预设收敛条件包括：

对于每一变量，当前迭代的偏导数小于等于对应变量的第一预设阈值且相邻两次迭代时的偏导数的差值小于等于对应变量的第二预设阈值。

5.根据权利要求1所述的函数快速收敛模型构建方法，其特征在于，基于最小二乘法对所述待求解模型构建所述目标函数。