[发明专利]车载激光雷达外参数联合标定方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种车载激光雷达外参数联合标定方法，其特征在于，此方法在一预设标定场景下进行，预设标定场景包括垂直于基准雷达S的Z轴的平面A，不垂直于基准雷达S的Z轴的平面B，平行于基准雷达S的Z轴的标定柱E，其中基准雷达S和待标雷达C位于同一车体，平面A、平面B和标定柱E均位于基准雷达S和待标雷达C的扫描视野内；此方法步骤为：

1）分别获取基准雷达S和待标雷达C的点云数据，得到对应平面A点云和平面B点云，再通过平面A点云和平面B点云标定旋转矩阵；

2）通过旋转矩阵旋转待标雷达C对应的平面A点云，再与基准雷达S对应的平面A点云共同得到点云标定平移矩阵的z分量；

3）在基准雷达S的点云数据中得到标定柱E点云，再与旋转后的待标雷达C对应的平面A点云共同得到点云标定平移矩阵的x、y分量。

2.根据权利要求1所述的车载激光雷达外参数联合标定方法，其特征在于，步骤1）的具体过程为：

1.1）获取一帧基准雷达S的点云数据，在此点云数据中框选平面A点云，提取向心平面法向量；在此点云数据中框选平面B点云，提取向心平面法向量；

获取一帧待标雷达C的点云数据，在此点云数据中框选平面A点云，提取向心平面法向量；在此点云数据中框选平面B点云，提取向心平面法向量；

1.2）令基准雷达S测量的平面A的向心平面法向量和测量的平面B的向心平面法向量构成矩阵；

令基准雷达C测量的平面A的向心平面法向量和测量的平面B的向心平面法向量构成矩阵；

则超定矩阵；

1.3）通过超定矩阵得到最优估计旋转矩阵。

3.根据权利要求2所述的车载激光雷达外参数联合标定方法，其特征在于，在步骤1.3）中，对应的具体步骤为：

1.3.1）对超定矩阵H进行SVD分解，得到；

1.3.2）计算旋转矩阵；

1.3.3）计算最优估计旋转矩阵：计算R的行列式，若=1，则R为正射，即；若=-1，则R为反射，此时将矩阵V的第三列乘以-1，即，此时。

4.根据权利要求3所述的车载激光雷达外参数联合标定方法，其特征在于，步骤2）的具体过程为：

2.1）使用最优估计旋转矩阵旋转点云，记旋转后的点云为；提取平面点云并求平面点云Z分量的均值，记为；

2.2：对点云进行平面分割提取平面点云，并求平面点云Z分量的均值，记为；

2.3：求平移量。

5.根据权利要求4所述的车载激光雷达外参数联合标定方法，其特征在于，步骤3）的具体过程为：

3.1）在点云中框选标定柱E点云，使用点云的xy分量进行圆Hough变换得到圆的中心，记为；

在点云中框选标定柱E点云，使用点云的xy分量进行圆Hough变换得到圆的中心，记为；

3.2）求平移量，平移量。

6.根据权利要求2～5中任意一项所述的车载激光雷达外参数联合标定方法，其特征在于，在步骤1.1）和步骤1.2）中，使用RANSAC算法进行平面分割提取各向心平面法向量。

7.根据权利要求2～5中任意一项所述的车载激光雷达外参数联合标定方法，其特征在于，所述平面A为地面，平面B为墙壁，标定柱E为管体。