[發明專利]一種單雷達校準和基于剛體的多雷達配準方法

在審

• 申請號: 202210055301.9
• 申請日: 2022-01-18
• 公開（公告）號: CN114415154A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 梁志海;李瑞東;都軍輝;柯臘;董毅;曲有成;張德帥;季中林;種傳升;張興勃
• 申請（專利權）人: 山東矩陣軟件工程股份有限公司
• 主分類號: G01S7/497
• 分類號: G01S7/497;G06T7/73;G06T7/33;G06F17/16
• 代理公司: 山東瑞宸知識產權代理有限公司 37268
• 代理人: 劉繼枝

1.一種單雷達校準方法，其特征在于，所述單雷達校準為將單個激光雷達的原始三維點云坐標系調整至目標位姿的過程，所述目標位姿中激光雷達的三維點云坐標系以地面平面作為三維點云坐標系的XY平面，并且以地面平面上的激光雷達的應用場景中心為三維點云坐標系的坐標原點；

所述單雷達校準方法包括以下步驟：

S1獲取激光雷達輸出的原始三維點云及對原始的三維點云降噪處理；

S2在激光雷達輸出的原始三維點云中提取地面平面；

S3對激光雷達輸出的三維點云進行旋轉平移，使三維點云變換至目標位姿，并保存下來，完成單雷達校準工作。

2.根據權利要求1所述的單雷達校準方法，其特征在于，S1中在應用場景中安裝所述激光雷達，在非生產狀態下錄制激光雷達輸出的原始三維點云，并利用開源點云處理庫PCL中的標準體素網格過濾器過濾原始三維點云中的雜點，完成原始三維點云降噪。

3.根據權利要求2所述的單雷達校準方法，其特征在于，S2中所述原始三維點云中提取地面平面分四步進行：

S21在激光雷達原始三維點云坐標系下，從坐標原點出發，沿垂直方向和水平方向進行角度均分，均分線為射線，多個均分線形成原始三維點云坐標系下的射線族；所述均分角度數為a，所述射線族中射線條數為N：

中括號表示取整

每條所述均分線對應的極坐標的天頂角θ_i和方位角分別為：

i為0到間的整數；

j為0到間的整數；

S22對所述原始三維點云坐標系中的像素坐標進行極坐標轉換，轉換公式為：

所述轉換公式中r為原始三維點云坐標系中像素點到坐標原點的距離；θ為極坐標中像素點的天頂角；為極坐標中像素點的方位角；

S23在所述射線族中選取k條射線，在所述每條選取的射線上分別選取一個像素點；選擇相鄰四條射線所圍成的開放區域內距離坐標原點最遠的像素點作為基點，最終取出的所述基點個數記為K；

S24分別對所述K個基點采用開源點云處理庫PCL中的隨機抽樣一致算法RANSAC提取平面，提取的平面中面積最大的平面即為地面平面。

4.根據權利要求3所述的單雷達校準方法，其特征在于，所述步驟S3中以提取的地面平面中心點為自定義坐標系的坐標原點，然后計算地面平面的法向量，再使用開源點云處理庫PCL中矩陣乘列向量的計算方法計算使三維點云變換至目標位姿。

5.一種基于剛體的多雷達配準方法，其特征在于，包括以下步驟：

P1在激光雷達的應用場景現場不同位置安裝多個激光雷達，在每兩個相鄰激光雷達之間選擇一個地面識別剛體；如果沒有供選擇的地面識別剛體，則在每兩個相鄰激光雷達之間擺放一個路錐作為地面識別剛體；

P2利用權利要求4所述的單雷達校準方法分別完成每個激光雷達的校準；

P3在校準后的激光雷達的三維點云坐標系中截取點云立方體，截取后的點云立方體包括地面平面和用于識別的地面識別剛體；

P4依次產生相鄰激光雷達的點云旋轉平移矩陣；在相鄰激光雷達的點云中含有應用場景中的同一個地面識別剛體；

P5多雷達點云融合，指定一個激光雷達為基準雷達，與所述基準雷達相鄰的激光雷達的點云坐標乘以對應的點云旋轉平移矩陣一變換至基準雷達的點云坐標；與所述基準雷達不相鄰的激光雷達的點云變換，是先將與基準雷達不相鄰的激光雷達的點云坐標變換為與基準雷達相鄰的激光雷達的點云坐標，然后再乘以點云旋轉平移矩陣一變換至基準雷達的點云坐標，最終完成多雷達坐標系的統一；

與基準雷達不相鄰的激光雷達的點云坐標乘以對應的點云旋轉平移矩陣二變換至與基準雷達相鄰的激光雷達的點云坐標。

6.根據權利要求5所述的基于剛體的多雷達配準方法，其特征在于，P4中將兩個相鄰激光雷達的點云送入神經網絡模型，所述神經網絡模型的骨干網絡為三維卷積神經網絡，三維卷積神經網絡包含二十一層三維卷積層；神經網絡模型分別對輸入的兩個激光雷達點云提取區域特征；所述二十一層三維卷積層分為五組分別記為C1組至C5組，在對應的組內分別做卷積,前一組的輸出為下一組的輸入，每組在多個三維卷積操作后跟有三維池化pool3d操作；

所述C1和C2組的三維池化pool3d操作后都跟有批量歸一化bn3d操作，對特征數據進行均值歸一化；經過批量歸一化bn3d操作后，歸一化后均值輸出到下一組；

然后對兩個點云的C5組特征輸出計算相似度：

其中F為區域特征向量，n為特征維度，相似度S在0到2之間取值，數值越接近0表示兩區域特征越接近，并記錄每輪訓練S值最小的區域(i,j)編號；

根據記錄的(i,j)編號提取相似度S最小的區域，并通過反卷積反向映射出地面識別剛體在兩個激光雷達的點云中所分別對應的點云區域，所述對應的點云區域的左上角所對應的三維坐標即為兩個相鄰激光雷達的點云中同一地面識別剛體的左上角三維坐標；這樣就能夠根據一組坐標對計算得出點云旋轉平移矩陣。