一种多激光雷达外参标定方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113888649A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202111211484.0(22)申请日2021.10.18(71)申请人上海振华重工(集团)股份有限公司地址200125上海市浦东新区东方路3261号(72)发明人欧阳乐王全宇刘春明黄旭东常奇吴一稷张越王怀志(74)专利代理机构上海华诚知识产权代理有限公司31300代理人金玲(51)Int.Cl.G06T7/80(2017.01)G06K9/62(2006.01)G06F17/16(2006.01)G06F17/11(2006.01)权利要求书3页说明书16页附图4页(54)发明名称一种多激光雷达外参标定方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明提供一种多激光雷达外参标定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取两个点云数据，所述两个点云数据由不同的激光雷达采集得到；分别提取各个点云数据中的地面数据，利用所述地面数据拟合地平面，使得拟合得到的目标地平面与参考地平面重合，得到各个激光雷达相对于参考坐标系的粗标定结果，所述参考坐标系为以所述参考地平面为水平基准的坐标系；对所述两个点云数据中的数据点进行匹配得到匹配点对集，基于所述匹配点对集对各个激光雷达的粗标定结果进行优化，得到各个激光雷达相对于参考坐标系的目标标定结果。本发明的多激光雷达外参标定方法，不仅标定操作简单，还能够提高激光雷达外参标定的精度和效率。CN113888649ACN113888649A权利要求书1/3页1.一种多激光雷达外参标定方法，其特征在于，包括：获取两个点云数据，所述两个点云数据由不同的激光雷达采集得到；分别提取各个点云数据中的地面数据，利用所述地面数据拟合地平面，使得拟合得到的目标地平面与参考地平面重合，得到各个激光雷达相对于参考坐标系的粗标定结果，所述参考坐标系为以所述参考地平面为水平基准的坐标系；对所述两个点云数据中的数据点进行匹配得到匹配点对集，基于所述匹配点对集对各个激光雷达的粗标定结果进行优化，得到各个激光雷达相对于参考坐标系的目标标定结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取各个点云数据中的地面数据包括：分别针对每个点云数据，从所述点云数据中确定第一目标地面点集，并执行迭代提取过程得到第二目标地面点集，将所述第二目标地面点集作为所述点云数据对应的地面数据；其中，所述迭代提取过程包括：步骤11，对所述第一目标地面点集进行主成分分析确定目标地面；步骤12，从所述第一目标地面点集中筛选与所述目标地面之间的距离小于第一预设阈值的地面点集，作为第二目标地面点集；步骤13，判断当前迭代次数是否大于或等于预设次数；若否，则将所述第二目标地面点集作为新的第一目标地面点集，并返回步骤11；若是，则输出所述第二目标地面点集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述地面数据拟合地平面，使得拟合得到的目标地平面与参考地平面重合，得到各个激光雷达相对于参考坐标系的粗标定结果包括：分别针对每个点云数据，利用所述点云数据对应的地面数据执行迭代计算过程得到一个或多个目标变换矩阵，根据所述一个或多个目标变换矩阵计算所述点云数据对应的激光雷达的粗标定结果；其中，所述迭代计算过程包括：步骤21，采用RANSAC算法，利用所述地面数据拟合得到目标地平面；步骤22，利用所述目标地平面的法向量和所述参考地平面的法向量计算目标变换矩阵；步骤23，确定所述目标地平面的法向量和所述参考地平面的法向量之间的距离，判断所述距离是否小于第二预设阈值；若否，则利用所述目标变换矩阵对所述地面数据中的各个地面点进行变换，得到新的地面数据，并返回步骤21；若是，则输出迭代计算过程中得到的一个或多个目标变换矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述两个点云数据中的数据点进行匹配得到匹配点对集，基于所述匹配点对集对各个激光雷达的粗标定结果进行优化，得到各个激光雷达相对于参考坐标系的目标标定结果包括：基于所述粗标定结果构建第一KD树；基于所述第一KD树对所述两个点云数据中的数据点进行匹配得到第一匹配点对集，基于所述第一匹配点对集对各个激光雷达的粗标定结果中的外参θ、x和y进行优化，得到各个2CN113888649A权利要求书2/3页激光雷达的精标定结果；基于所述精标定结果构建第二KD树；基于所述第二KD树对所述两个点云数据中的数据点进行匹配得到第二匹配点对集，基于所述第二匹配点对集对各个激光雷达的精标定结果中的外参α、β和z进行优化，得到各个激光雷达的目标标定结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一KD树对所述两个点云数据中的数据点进行匹配得到第一匹配点对集，基于所述第一匹配点对集