[发明专利]外参标定方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：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。通过上述技术方案，降低了外参标定误差，并且该外参标定方法不依赖特定环境，鲁棒性高。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，外参标定算法当前已经大量应用于移动机器人、空中飞行器、智能驾驶等领域，主要为了解决传感器与外部某个局部坐标系的欧式几何转换关系，有力解决多传感器融合地坐标转换问题。

常见的外参标定算法主要利用IMU做预积分，进而将获得多个激光雷达点转换到世界坐标系下，采用非线性最小二乘法计算每个激光雷达点到校准目标地图的重投影误差，迭代优化至外参收敛。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在以下技术问题：现有技术方案，通过获取IMU做预积分，本身就存在很大误差，造成外参标定误差较大，并且要求有足够多的强约束环境关系，鲁棒性较低。

发明内容

本发明提供了一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质，以降低外参标定误差，提升外参标定的鲁棒性。

根据本发明的一方面，提供了一种外参标定方法，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。

根据本发明的另一方面，提供了一种外参标定装置，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。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，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本发明任一实施例所述的外参标定方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，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本发明任一实施例所述的外参标定方法。