CN109375195B - 一种基于正交法向量的多线激光雷达外参数快速标定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公布了一种基于正交法向量的多线激光雷达外参数快速标定方法，主要涉及到无人驾驶汽车环境感知技术领域，该方法步骤为：选择一个有平坦地面且有墙角的场景；把安装了多线激光雷达的无人驾驶车辆正对着其中一面墙停放；选取照射在三个面上的雷达数据点集，标记为P1，P2，P3；对每个数据点集进行计算，得到点集的法向量I1，I2，I3；计算数据点集所对应的墙面在车体坐标系下的法向量集W1，W2，W3；标记NI＝[I1,I2,I3],NW＝[W1,W2,W3]；对H进行奇异值分解，得到旋转矩阵R。本发明不需要专门的标定设备和严格的标定场景，具有原理简单、操作方便且标定精度高的优点。
Description
技术领域
本发明主要涉及到无人驾驶汽车环境感知技术领域，具体的说是一种基于正交法向量的多线激光雷达外参数的快速标定方法。
背景技术
多线激光雷达是无人驾驶汽车配备的一种重要传感器，在自动驾驶过程中承担了道路检测、正负障碍物识别以及实时定位与建图等重要任务，具有测量速度快、精度高和测距远等优点，在无人驾驶领域中得到了广泛应用。
在实际应用中，为了实现更好的环境感知效果，或者基于某些特殊应用需求，多线激光雷达往往会按某一角度倾斜安装。因此，多线激光雷达的外参数标定就是建立起激光雷达坐标系与车体坐标系之间的变换关系，其标定方法是否简单、快速和准确，对多线激光雷达在无人驾驶汽车领域的应用具有重大意义。
随着多线激光雷达的广泛应用，越来越多的激光雷达标定方法被研究，如专利201710009510.9提出了一种激光雷达标定方法，通过使激光雷达运动，在不同的两个位置对同一个标定板进行检测，获取标定板的检测数据和雷达自身的相对位移数据，调整雷达的标定参数。该方法需要使用标定板(检测目标)，运动装置(具备进行很微小的移动能力)，需要在运动装置上安装惯性测量单位、全球定位***或者其他方式测量出激光雷达两个采样时刻之间的相对位移。因此，该标定方式实际上为了实现其标定目的，需要一套复杂的辅助工具(一个带位置检测功能且能进行很微小的移动的运动装置，且能精确记录其移动距离)，需要对雷达移动多次(至少两次)来实现整个标定过程。专利ZL201710320952.5提出了一种多线激光雷达的标定装置和方法，通过设计一种复杂的标定装置，并对装置进行适当的操作，来实现雷达的标定过程。专利ZL201710515747.4也提出了一种激光雷达外参数自动标定的方法和装置，该方法采用放置两类标志物：第一类标志物为圆锥，第二类标记物为球体，分别获取打在标记物特定部位的雷达数据，通过算法拟合实现雷达的自动标定。
现有的多线激光雷达标定方法都需要特制的标定装置或者特殊的标记物来配合标定，需要特定的标定场景来安放标定装置或者标记物，这些标定方法对无人驾驶汽车车载多线激光雷达的使用而言并不方便。
发明内容
本发明针对现有的无人驾驶领域多线激光雷达标定方法需要特制的标定装置或者标记物的问题，本发明提出了一种基于正交法向量的多线激光雷达外参数快速标定方法，该步骤为：
(1)寻找一个有平坦地面且有平坦墙角的场景作为标定场景；标定场景是两个或三个相互垂直的平面；当标定场景是两个相互垂直的面时，两个相互垂直的面为：一个地面加一个墙面，或者墙角的两个墙面；当标定场景是三个相互垂直的平面时，三个相互垂直的面为一个地面加墙角的两个墙面；
(2)把安装了多线激光雷达的无人驾驶车辆正对着一面墙停放；
(3)分别选取三个面上的雷达数据点集，标记为P1，P2，P3；
(4)对每个数据点集进行计算，得到点集的法向量I1，I2，I3；
(5)计算数据点集所对应的平面在车体坐标系下的法向量集W1，W2，W3；
(6)标记NI＝[I1,I2,I3],NW＝[W1,W2,W3]，这里NI和NW分别为3×3的矩阵，计算其乘积矩阵H＝NI×NW；
(7)对H进行奇异值分解，得到旋转矩阵R＝svd(H)，R即为从多线激光雷达坐标系向车体坐标系变换的标定参数。
作为本发明的进一步改进：
本方法中的标定场景是两个相互垂直的平面，即一个地面加一个墙面或者墙角的两个墙面，两个相互垂直的平面的法向量之间必然相互正交，正交的法向量作为标定特征，通过奇异值分解获得标定结果；或者将标定场景选择为三个相互垂直的平面，即一个地面加墙角的两个墙面，三个相互垂直的平面的法向量之间必然相互正交，正交的法向量作为标定特征，通过奇异值分解获得标定结果。
本方法既可以采用两个正交的平坦平面进行标定，也可以采用三个正交的平坦平面进行标定，其精度都能满足无人驾驶车辆环境感知需求，但是用三个正交的平坦平面进行标定为最佳的标定方案。
与现有技术相比，本发明的优点在于，不需要专门的标定装置和严格的标定环境，大大降低了硬件上的要求，降低了成本采用雷达点集的法向量和平面的法向量作为特征进行标定，比传统的雷达点云标定方法具有更高的精度和更好的鲁棒性，该方法无需特殊标定装置，对于任意角度安装在无人驾驶车辆上的多线激光雷达，只要利用室内外普遍存在的地面和墙角等自然场景，通过相互垂直的平面获取的正交法向量作为标定特征，通过奇异值分解操作，就能够把多线激光雷达标定到车体坐标系下；本发明操作步骤简单，精度高，可以直接用于多线激光雷达在无人驾驶汽车领域的外参数标定，能够产生很高的经济效益。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2是本发明标定场景工作示意图。
具体实施方式
以下将结合说明书附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
如附图2所示，当待标定的多线激光雷达根据视野需要或者任务需求，以某一角度安装到一辆无人驾驶汽车平台上之后，结合图1，本发明提出的一种基于正交法向量的多线激光雷达外参数快速标定方法的步骤为：
(1)找到一个室内或室外随处可见的存在三个相互垂直平面的场景，如空旷的室内、室内车库、室外路边的墙角、台阶等场景；
(2)把车辆正对着其中一个平面停放好，同时要确保多线激光雷达的多条线能够照射到用于标定的三个平面，照射范围越广，效果越好；
(3)从多线激光雷达的数据中分别选取照射在三个平面上的雷达数据组成三个数据点集，标记为P1，P2，P3，原则上每个数据点集里只要有三个不在一条线上的雷达数据点，就能计算出一个平面，实际应用中，该数据点集包含的面积越大，则精度越高；
(4)对每个数据点集的数据进行计算，得到点集的法向量，标记为I1，I2，I3；
(5)计算数据点集所对应的平面在车体坐标系下的法向量，标记为W1，W2，W3。因为无人驾驶汽车正对着其中一个平面，因此该平面和相互垂直的平面在车体坐标系下的法向量可以直接得到；
(6)标记NI＝[I1,I2,I3],NW＝[W1,W2,W3]，这里NI和NW分别为3×3的矩阵，计算其乘积矩阵H＝NI×NW；
(7)对H进行奇异值分解，得到旋转矩阵R＝svd(H)，R即为从多线激光雷达坐标系向车体坐标系变换的标定参数。
通过以上步骤，就能够把多线激光雷达坐标系标定到车体坐标系下。由于车体坐标系的原点和多线激光雷达的安装原点之间可以通过测量得出平移矩阵。
由上可知，本发明根据奇异值分解两个坐标系下的正交法向量来获得外参数标定的旋转矩阵这个特点，提出了一种基于正交法向量的多线激光雷达快速标定的方法，即首先寻找一个存在两个或者三个相互垂直的平面，作为标定场景；同时，利用无人驾驶车辆正对着标定场景中的某一个平面，从而可以直接获取相互垂直的平面在车体坐标系下的法向量；然后通过多线激光雷达照射在不同平面上的数据点集，也可以计算出各个平面在多线激光雷达坐标系下的法向量；利用两个坐标系下的两组正交的法向量，通过成熟的奇异值分解方法，就可以得到两个坐标系之间的转换关系。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种基于正交法向量的多线激光雷达外参数快速标定方法，其特征在于步骤为：
(1)选择一个有平坦地面且有墙角的场景作为标定场景；标定场景是两个或三个相互垂直的平面；当标定场景是两个相互垂直的面时，两个相互垂直的面为：一个地面加一个墙面，或者墙角的两个墙面；当标定场景是三个相互垂直的平面时，三个相互垂直的面为一个地面加墙角的两个墙面；
(2)把安装了多线激光雷达的无人驾驶车辆正对着其中一面墙停放；
(3)分别选取三个面的雷达数据点集，标记为P1，P2，P3；
(4)对每个数据点集进行计算，得到点集的法向量I1，I2，I3；
(5)计算数据点集所对应的三个面在车体坐标系下的法向量集W1，W2，W3，由于无人驾驶车辆正对着标定场景中的某一个平面，可以直接获取相互垂直的平面在车体坐标系下的法向量；
(6)标记NI＝[I1,I2,I3],NW＝[W1,W2,W3]，这里NI和NW分别为3×3的矩阵，计算其乘积矩阵H＝NI×NW；
(7)对H进行奇异值分解，得到旋转矩阵R＝svd(H)，R即为从多线激光雷达坐标系向车体坐标系变换的标定参数；当标定场景是两个相互垂直的面时，两个相互垂直的平面的法向量之间必然相互正交，正交的法向量作为标定特征，通过奇异值分解获得标定结果；当标定场景是三个相互垂直的平面时，三个相互垂直的平面的法向量之间必然相互正交，正交的法向量作为标定特征，通过奇异值分解获得标定结果。
2.根据权利要求1所述的基于正交法向量的多线激光雷达外参数快速标定方法，其特征在于，当标定场景是两个相互垂直的面时，采用两个正交的平坦平面进行标定结果；当标定场景是三个相互垂直的平面时，采用三个正交的平坦平面进行标定结果。
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