[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

说明书

本发明公开了一种车载激光雷达外参数联合标定方法、系统、介质及设备，此方法在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；此方法为：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点云共同得到平移矩阵的x、y分量。本发明具有标定简单快速、精度高等优点。

技术领域

本发明主要涉及雷达标定技术领域，具体涉及一种车载激光雷达外参数联合标定方法、系统、介质及设备。

背景技术

为了提高自动驾驶汽车的场景感知能力，弥补单雷达存在的扫描盲区，在自动驾驶汽车上部署多台3D激光雷达已成为当前的普遍配置。多雷达系统相互标定的精度对其应用存在着至关重要的影响。

常见的多雷达系统的标定方法主要有以下两种：

1、基于外观的方法

基于外观的方法是一类配准问题，它利用环境中的对应外观线索来求解多雷达之间的相互空间偏移。这种方法的关键是寻找在多雷达中都共同存在的数据，该数据可以是点、线、面等。该类方法需要构造同一数据在不同雷达坐标系下的不同表示的超定方程，进而求解两个坐标系之间的变换矩阵。

基于外观的方法需要人工多次测量物理量，标定流程繁琐；且3D激光雷达线束比较稀疏，获取同一数据在不同雷达坐标系下比较困难且测量误差大。

2、基于运动的方法

基于运动的方法将标定视为一个经过充分研究的手眼标定问题，其中通过组合所有可用传感器的运动来计算外部参数。手眼标定问题通常是指在AX＝XB中解X，其中A和B是两个传感器所经历的运动，X是它们之间的变换。这种基于运动的方法能够扩展到室外环境中的多传感器校准。

虽然基于运动的标定方法已经得到了广泛的发展，但是估计运动的累积漂移很容易影响标定结果的精度。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种简单快速的车载激光雷达外参数联合标定方法、系统、介质及设备。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种车载激光雷达外参数联合标定方法，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。

作为上述技术方案的进一步改进，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P_S，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P_C，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