[发明专利]一种基于手眼标定的雷达-IMU标定方法

权利要求书

1.一种基于手眼标定的雷达-IMU标定方法，其特征在于，包括：

S1、利用曲率信息提取雷达点云数据中的特征点；

S2、利用所述特征点对雷达相邻两次扫描进行匹配，得到雷达相邻两次扫描的相对位姿，所述相邻两次分别代表上一时刻和当前时刻；

S3、将雷达时间戳与IMU时间戳对齐，求解IMU相邻两次时间戳的相对位姿；

S4、根据所述雷达相邻两次扫描的相对姿态和所述IMU相邻两次时间戳的相对姿态，利用手眼标定法求解雷达与IMU的相对位姿；

S5、利用所述雷达与IMU的相对位姿减小雷达点云数据畸变，并完成雷达与IMU的相对位姿的标定；

所述S5包括：

S51、使用IMU数据求解相邻两次的线性运动与非线性运动部分；

S52、使用步骤S4标定得到的相对位姿将IMU的非线性运动投影到雷达坐标系以模拟雷达运动，在点云数据中减去投影后的非线性运动部分，减小雷达运动过程中产生的畸变；

S53、对处理后的点云数据提取特征点进行雷达相邻两次扫描间的匹配，求解匀速运动的相对位姿，并加上步骤S52中减去的非线性运动部分得到雷达相邻两次扫描的相对位姿，进而进行雷达与IMU的相对位姿的标定。

2.如权利要求1所述的一种基于手眼标定的雷达-IMU标定方法，其特征在于，所述步骤S1包括：以点云数据集合P中的一点P_i为中心，利用距离P_i最近的10个点的坐标信息求解P_i的曲率，并标记P_i所在的扫描线；将曲率大于预设阈值的点标记为特征点。

3.如权利要求2所述的一种基于手眼标定的雷达-IMU标定方法，其特征在于，求解所述曲率的公式为：

其中，P_j表示处于P_i三维邻域内的点，S表示P_i的邻域点的集合，S内包含10个邻域点；η表示点P_i的曲率。

4.如权利要求1所述的一种基于手眼标定的雷达-IMU标定方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21、利用点到直线的距离约束对相邻两次扫描获取的特征点进行匹配；

S22、对所有匹配到的点使用高斯-牛顿法求解雷达前后两次扫描间的相对位姿。

5.如权利要求4所述的一种基于手眼标定的雷达-IMU标定方法，其特征在于，所述S21中点到直线的距离约束的方程为：

表示当前时刻的扫描获取的特征点，表示将投影到上一时刻扫描坐标系下的点，R_A表示旋转，t_A表示平移；

表示上一时刻扫描的特征点中与处于同一扫描线且与距离最短的点，表示上一时刻的扫描点中处于与相邻的扫描线且与的距离最短的点，d₁代表点到直线的距离；

所述S22包括：以上一时刻求解的相对位姿为初始值，对所有匹配到的点使用高斯-牛顿法求解相对位姿，约束方程为：

其中k表示当前时刻扫描提取出的特征点数目，使用高斯-牛顿法迭代优化R_A与t_A，使得d值达到最小，进而得到雷达的相对位姿R_A与t_A。

6.如权利要求1所述的一种基于手眼标定的雷达-IMU标定方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

利用线性插值方法以雷达点云数据的时间戳为参考对其IMU的时间戳；利用惯导位姿求解算法求解IMU当前时刻进与上一时刻的相对位姿。

7.如权利要求1所述的一种基于手眼标定的雷达-IMU标定方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S41、建立雷达与IMU手眼标定的基本方程；

S42、根据基本方程推导雷达与IMU手眼标定的最小二乘代价函数；

S43、根据代价函数求解雅各比矩阵，并使用高斯-牛顿法求解雷达与IMU的相对位姿。