激光雷达与组合惯导的标定方法、设备及计算机存储介质与流程

本发明涉及雷达标定，特别是涉及一种激光雷达与组合惯导的标定方法、设备及计算机存储介质。

背景技术：

1、激光雷达与组合惯导的联合使用被广泛的应用于自动驾驶领域，典型应用场景有室外3d建图与定位等。在自动驾驶领域，激光雷达和组合惯导的标定和外参关系以及结果校验问题是至关重要的，它们直接关系到自动驾驶系统的精准定位、环境感知和决策制定能力。自动驾驶系统中的激光雷达和组合惯导通常位于车辆的不同部位。而激光雷达与组合惯导之间的外参标定，将直接关系到车外目标的定位的准确性，进而影响自车对周边动静态障碍物的响应决策。

2、而目前的标定方法，需要额外设置激光标靶，难以在保证准确性的同时具备较低的标定复杂度。

技术实现思路

1、本发明主要解决的技术问题是提供一种激光雷达与组合惯导的标定方法、设备及计算机存储介质，能够保证准确性的同时具备较低的标定复杂度。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种激光雷达与组合惯导的标定方法，该激光雷达与组合惯导的标定方法包括：获取模板地图，模板地图是基于高精度激光扫描仪生成的东北天坐标系下的第一点云地图；采集待标定车辆的激光雷达的第一点云数据和组合惯导的惯导数据；基于激光雷达与组合惯导之间的目标转换参数，将第一点云数据转换为组合惯导坐标系下的第二点云数据；基于惯导数据，将第二点云数据转换为东北天坐标系下的第二点云地图；将第二点云地图与模板地图进行比对，调整目标转换参数，以对激光雷达与组合惯导进行重新标定。

3、其中，获取模板地图包括：利用高精度激光扫描仪获取多个初始点云数据和对应的初始惯导数据；基于模板转换参数和初始惯导数据，对多个初始点云数据进行转换，生成东北天坐标系下的模板点云数据；模板转换参数为高精度激光扫描仪中的高精度激光雷达和高精度组合惯导之间的转换参数；对模板点云数据进行拼接，得到模板地图。

4、其中，采集待标定车辆的激光雷达的第一点云数据和组合惯导的惯导数据包括：确定待标定车辆的行驶路线，行驶路线包括至少一段弧形路线；在行驶路线中，采集激光雷达的第一点云数据和组合惯导的惯导数据；基于时间戳，对第一点云数据和惯导数据进行对齐操作，确定对应的第一点云数据和惯导数据。

5、其中，惯导数据包括经纬度数据和位姿数据，基于惯导数据，将第二点云数据转换为东北天坐标系下的第二点云地图包括：基于经纬度数据和位姿数据，将每个第二点云数据转换为东北天坐标系下的第三点云数据；对第三点云数据进行拼接，得到东北天坐标系下的第二点云地图。

6、其中，将第二点云地图与模板地图进行比对，调整目标转换参数包括：获取第二点云地图中的待标定激光点和模板地图中的模板激光点；将待标定激光点和模板激光点进行比对，调整目标转换参数，以使待标定激光点和模板激光点之间的距离最小。

7、其中，将待标定激光点和模板激光点进行比对，调整目标转换参数包括：确定与待标定激光点距离最近的五个模板激光点；基于五个模板激光点，拟合生成待标定激光点对应的模板平面；调整目标转换参数，以使每个待标定激光点和模板激光点与对应的模板平面的距离均小于预设值。

8、其中，该激光雷达与组合惯导的标定方法还包括：确定目标激光点，目标激光点时与待标定激光点距离最近的模板激光点；将待标定激光点和目标激光点进行比对，调整目标转换参数，以使待标定激光点与对应的目标激光点之间的距离最小。

9、其中，将待标定激光点和模板激光点进行比对，调整目标转换参数，以使待标定激光点和模板激光点之间的距离最小包括：基于预设函数调整转换参数，以使预设函数最小，其中，预设函数为：其中，y为预设函数，twi为组合惯导基于惯导数据确定的转换矩阵，til为目标转换参数，pl为激光雷达坐标系下的待标定激光点，pw为与东北天坐标系下的待标定激光点相邻的模板激光点。

10、为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种激光雷达与组合惯导的标定设备，激光雷达与组合惯导的标定设备包括处理器，处理器用于执行以实现上述的激光雷达与组合惯导的标定方法。

11、为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储指令/程序数据，指令/程序数据能够被执行以实现上述的激光雷达与组合惯导的标定方法。

12、本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明通过预先构建精准的模板地图作为参考标准，对每个待标定的车辆行驶一段路线，确定待标定车辆构建的东北天坐标系下的第二点云地图，基于模板地图与第二点云地图的差异信息，调整激光雷达与组合惯导的转换参数。其中，模板地图为车辆通用地图，只需要在行驶场景中构建一次模板地图，提高标定方法的通用性；同时，待标定车辆的行驶路线可以为任意随机路线，不需要标定点位，降低标定复杂性；再同时，将第二点云地图与模板地图比对，能够提高标定的准确性。因此，本发明可以保证准确性的同时具备较低的标定复杂度。

技术特征：

1.一种激光雷达与组合惯导的标定方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的激光雷达与组合惯导的标定方法，其特征在于，所述获取模板地图包括：

3.根据权利要求1所述的激光雷达与组合惯导的标定方法，其特征在于，所述采集待标定车辆的激光雷达的第一点云数据和组合惯导的惯导数据包括：

4.根据权利要求3所述的激光雷达与组合惯导的标定方法，其特征在于，所述惯导数据包括经纬度数据和位姿数据，所述基于所述惯导数据，将所述第二点云数据转换为东北天坐标系下的第二点云地图包括：

5.根据权利要求1所述的激光雷达与组合惯导的标定方法，其特征在于，所述将所述第二点云地图与所述模板地图进行比对，调整所述目标转换参数包括：

6.根据权利要求5所述的激光雷达与组合惯导的标定方法，其特征在于，所述将所述待标定激光点和所述模板激光点进行比对，调整所述目标转换参数包括：

7.根据权利要求6所述的激光雷达与组合惯导的标定方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求5-7任一项所述的激光雷达与组合惯导的标定方法，其特征在于，所述将所述待标定激光点和所述模板激光点进行比对，调整所述目标转换参数，以使所述待标定激光点和所述模板激光点之间的距离最小包括：

9.一种激光雷达与组合惯导的标定设备，其特征在于，包括图像处理器，所述处理器用于执行指令以实现如权利要求1-8任一项所述的激光雷达与组合惯导的标定方法。

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用于存储指令/程序数据，所述指令/程序数据能够被执行以实现如权利要求1-8任一项所述的激光雷达与组合惯导的标定方法。

技术总结
本发明公开了一种激光雷达与组合惯导的标定方法、设备及计算机存储介质。涉及雷达标定领域，该激光雷达与组合惯导的标定方法包括：获取模板地图；采集待标定车辆的激光雷达的第一点云数据和组合惯导的惯导数据；基于激光雷达与组合惯导之间的目标转换参数，将第一点云数据转换为组合惯导坐标系下的第二点云数据；基于惯导数据，将第二点云数据转换为东北天坐标系下的第二点云地图；将第二点云地图与模板地图进行比对，调整目标转换参数，以对激光雷达与组合惯导进行重新标定。通过上述方式，本发明能够保证准确性的同时具备较低的标定复杂度。

技术研发人员：蔡远松,舒振
受保护的技术使用者：北京铁木牛智能机器科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23