[發明專利]一種車載激光雷達標定方法

有效

• 申請號: 202110487006.6
• 申請日: 2021-05-03
• 公開（公告）號: CN113156411B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 周奎;丁松;張友兵;付勇智;楊亞會;張宇豐;劉瀚文;趙毅
• 申請（專利權）人: 湖北汽車工業學院
• 主分類號: G01S7/497
• 分類號: G01S7/497
• 代理公司: 北京融智邦達知識產權代理事務所(普通合伙) 11885
• 代理人: 高玉成

本發明提供了一種車載激光雷達標定方法,其通過在車載激光雷達的標定場內設置相機和球形障礙物，獲取球形障礙物在車體坐標系中的坐標，按序采樣得到由球形障礙物球心構成的特征標定矩陣的有序坐標點集合；對激光雷達探測到的球形障礙物的點云進行降采樣、去地面和歐式聚類和球心位置聚類處理，以球心位置聚類結果作為輸入計算球形障礙物在激光雷達坐標系下的有序坐標點集合；以兩個有序坐標點集合為輸入計算得到車體坐標系與激光雷達坐標系之間的旋轉平移矩陣，即為車載激光雷達的標定結果。本發明構思合理、操作流程簡單，能自動化、標準化的對激光雷達進行高效標定，有效提高了車載激光雷達標定的標定準確度。

技術領域

本發明涉及自動駕駛、智能網聯汽車技術領域，特別是傳感器標定領域，具體涉及一種車載激光雷達標定方法。

背景技術

目前激光雷達在智能網聯汽車、自動駕駛汽車上被廣泛應用，對其進行快速、準確的標定后才能保證所有后續開發、測試工作的順利進行。

通常情況下，自動駕駛車輛感知系統中的激光雷達模塊由一個或多個激光雷達組成，對車身周圍的環境進行感知。但為了對多激光雷達之間或激光雷達與其他傳感器之間的數據融合，需要將激光雷達等傳感器的數據統一轉換到同一個坐標系下，一般轉換到車體坐標系下，此時需要對各激光雷達的坐標系與車體坐標系之間的旋轉平移關系進行標定，可用旋轉矩陣R和平移向量t來表示。

激光雷達的精確標定是自動駕駛車輛準確感知外部環境的基礎，激光雷達的標定精度越高，點云數據對環境的反映越準確。目前對激光雷達的常見標定方法：使用激光雷達錄制一段數據再通過點云配準算法進行離線參數計算、將車按特定的位姿停放好，再利用標定物對激光雷達進行標定等；這些方法在實際應用中，激光雷達標定步驟繁瑣且復雜，需要專業人員進行操作，不僅沒有形成標準化、自動化的標定方法，而且手動標定的準確度和效率較低，無法滿足批量生產的自動駕駛車輛的激光雷達標定工作需求。

發明內容

本發明的目的在于提出一種車載激光雷達標定方法，以解決目前車載激光雷達的標定步驟繁瑣且復雜，無法標準化、自動化的對激光雷達進行高效標定，標定準確度和效率較低，無法滿足批量生產的自動駕駛車輛所需要的高效、準確的激光雷達標定工作需求的問題。

為解決上述技術問題，本發明提供的一種車載激光雷達標定方法，是先在車載激光雷達的標定場正中間上方設置用于獲取標定場地圖像的相機，并在車載激光雷達的標定場地兩個對角處分別布置球形障礙物,接著構建待標定車載激光雷達的車輛的車體坐標系并計算出球形障礙物的球心在車體坐標系中的坐標，然后按序采樣由球形障礙物的球心構成的特征標定矩陣并得到其有序坐標點集合；

再對車載激光雷達探測到的球形障礙物的點云依次進行降采樣、去地面、點云聚類和球心位置聚類處理，以獲得的球心位置聚類結果作為輸入，獲取球形障礙物在激光雷達坐標系下的球心坐標并對其進行有序采樣,以獲取球形障礙物在激光雷達坐標系下的有序坐標點集合；

最后以獲得的球形障礙物在激光雷達坐標系下的有序坐標點集合以及球形障礙物在車體坐標系下的有序坐標點集合作為輸入，計算出車體坐標系與激光雷達坐標系之間的旋轉平移矩陣，即為車載激光雷達的標定結果。

優選的，對車載激光雷達探測到的球形障礙物的點云進行降采樣和去地面處理的過程是:先獲取激光雷達實時掃描的點云數據，再將獲取的點云數據表示為p＝[x,y,z,τ],其中x,y,z,表示某點在激光雷達坐標系中的坐標，τ表示該點的回波強度，獲取一幀激光雷達數據，利用PCL點云庫中的體素降采樣算法和RANSAC算法對該幀激光雷達實時掃描到的點云數據進行降采樣和去地面處理。

優選的，對車載激光雷達探測到的球形障礙物的點云進行點云聚類處理的具體流程為：以經過降采樣和去地面處理的激光雷達點云數據為輸入，使用歐式聚類算法進行點云聚類，得到一幀激光雷達點云數據的聚類結果，即得到每一個球形障礙物的激光點云簇，該點云簇可表示為P＝[p₁,p₂,…p_n]，n為一個點云簇中所包含的點的數量；