[发明专利]外参标定方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种外参标定方法，其特征在于，包括：

获取车辆的惯性测量单元数据和雷达点云数据；

基于所述车辆的惯性测量单元数据和雷达点云数据确定点云补偿数据；

对所述点云补偿数据进行过滤处理，得到平面点云数据；

基于所述平面点云数据进行正态分布匹配建图，得到目标点云地图；

根据所述目标点云地图中的点云数据进行非线性迭代优化，得到目标外参，其中，所述目标外参为雷达坐标系到IMU坐标系的变换矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆的惯性测量单元数据和雷达点云数据确定点云补偿数据，包括：

对所述惯性测量单元数据进行校准，得到校准运动姿态数据；

解析所述校准运动姿态数据，得到位姿变换队列；

根据所述雷达点云数据中各雷达点的时间戳，在所述位姿变换队列中进行线性插值，得到位姿变换矩阵；

基于所述位姿变换矩阵和所述雷达点云数据确定点云补偿数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云补偿数据进行过滤处理，得到平面点云数据，包括：

对所述点云补偿数据进行深度图投影，得到投影平面展开数据；

对所述投影平面展开数据进行特征点提取，得到平面点云数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述投影平面展开数据进行特征点提取，得到平面点云数据，包括：

确定所述投影平面展开数据中每一个雷达点的曲率；

若所述雷达点的曲率满足特征筛选条件，则确定所述雷达点对应的点云补偿数据为平面点云数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述平面点云数据进行正态分布匹配建图，得到目标点云地图，包括：

基于正态分布配准算法，对所述平面点云数据进行scan-map匹配，得到优化位姿变换矩阵；

基于所述优化位姿变换矩阵，将所述平面点云数据转化为以初始起点为参考的雷达坐标系下的点云数据，并将所述以初始起点为参考的雷达坐标系下的点云数据增加至当前点云地图，得到目标点云地图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述平面点云数据进行scan-map匹配，得到优化位姿变换矩阵，包括：

通过滑动窗口机制，在所述平面点云数据中获取当前帧之前预设帧数构成的点云数据；

将所述当前帧之前预设帧数构成的点云数据进行scan-map匹配，得到优化位姿变换矩阵。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云地图中的点云数据进行非线性迭代优化，得到目标外参，包括：

在有初始外参的情况下，基于所述初始外参，对所述点云地图中的点云数据进行局部迭代优化，得到目标外参；

在无初始外参的情况下，对所述点云地图中的点云数据进行全局迭代优化，得到旋转部分参数，将所述旋转部分参数代入局部迭代优化模型，得到目标外参。

8.一种外参标定装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取车辆的惯性测量单元数据和雷达点云数据；

补偿数据确定模块，用于基于所述车辆的惯性测量单元数据和雷达点云数据确定点云补偿数据；

数据过滤模块，用于对所述点云补偿数据进行过滤处理，得到平面点云数据；

点云地图构建模块，用于基于所述平面点云数据进行正态分布匹配建图，得到目标点云地图；

外参优化模块，用于根据所述目标点云地图中的点云数据进行非线性迭代优化，得到目标外参，其中，所述目标外参为雷达坐标系到IMU坐标系的变换矩阵。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的外参标定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的外参标定方法。