CN111307174A - 一种传感器的标定方法、运动物体及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及无人驾驶和/或机器人领域。本发明中传感器的标定方法，应用于运动物体，运动物体安装有多个传感器，传感器的标定方法包括：针对运动物体的每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据，获取的起始时刻为本次运动前运动物体处于静止状态的时刻或本次运动的起始时刻，获取的结束时刻为距离运动物体停止本次运动预设时长的时刻；根据每次运动获取得到的每个传感器的测量数据，确定每个传感器的旋转关系式；根据每个传感器的旋转关系式，标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系。通过采用本实施方式，使得可以提高对传感器标定的准确性。

Description

一种传感器的标定方法、运动物体及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及无人驾驶和/或机器人领域，特别涉及一种传感器的标定方法、运动物体及存储介质。

背景技术

环境感知技术是无人驾驶领域和机器人领域中最关键的技术之一，即通过处理传感器获得的数据可以得到真实环境的信息。多线激光雷达和惯性测量仪(Inertialmeasurement unit，简称“IMU”)是两种常用的传感器，多线激光雷达可以测量出真实环境的外表特征，但是在外表特征不明显的情况下(如空旷环境、长走廊)无法很好工作；IMU可以高频快速的测量自身运动，但是随时间增长误差会迅速累积。这两种传感器都有自身的局限性，但是它们可以很好的互补：短时间内用IMU做预测，然后用激光雷达修正累积误差。因此，融合多线激光雷达和IMU成为热门的研究和应用方向。

发明人发现相关技术中存在如下问题：融合过程中IMU和激光雷达的外参数标定成为一个难题，激光雷达的外参数标定是指激光雷达的坐标系与IMU坐标系之间的转换关系，现有的标定方式非常繁杂，成本高，标定不准确。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种传感器的标定方法、运动物体及存储介质，使得可以提高对传感器标定的准确性。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种传感器的标定方法，应用于运动物体，运动物体安装有多个传感器，传感器的标定方法包括：针对运动物体的每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据，获取的起始时刻为本次运动前运动物体处于静止状态的时刻或本次运动的起始时刻，获取的结束时刻为距离运动物体停止本次运动预设时长的时刻；根据每次运动获取得到的每个传感器的测量数据，确定每个传感器的旋转关系式；根据每个传感器的旋转关系式，标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系。

本发明的实施方式还提供了一种运动物体，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的传感器的标定方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的传感器的标定方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，针对每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据，获取的起始时刻为本次运动前该运动物体处于静止状态的时刻或本次运动的起始时刻，获取的结束时刻为距离该运动物体停止本次运动预设时长的时刻，由于在获取的起始时刻是该运动物体处于静止状态的情况或本次运动的起始时刻，确保了在获取测量数据之前，安装在运动物体上的每个传感器不会提前进行采集测量数据；由于各传感器之间可能存在时钟不同步的情况，导致某些传感器产生的测量数据快，某些传感器产生的测量数据慢，而在运动物体停止本次运动的预设时长后结束获取各传感器产生的测量数据，可以完整地获取每个传感器各自产生的测量数据，避免因某些传感器产生的测量数据慢，而导致获取的测量数据不完整的情况。由于获取的每个传感器各自产生的测量数据完整，从而可以消除因各传感器不同步导致获取的测量数据不完整的情况，提高了对传感器标定的准确性；另外，本实施方式中无需使用额外的标准器具辅助标定，可以提高对传感器标定的适用范围，同时也避免出现因标准器具在测量中产生误差导致的标定不准确的情况。

另外，根据每个传感器的旋转关系式，标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系，包括：选取任意两个传感器各自的旋转关系式，确定选取的两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系；根据空间变换关系，标定选取的两个传感器各自坐标系之间的转换关系。选取任意两个传感器各自的测量数据，可以确定出选取的两个传感器各自旋转关系式；通过各自的旋转关系式，利用数学方式可以确定选取的两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系，确定的方式简单；进而基于该空间变换关系，标定该两个传感器各自坐标系之间的转换关系，使得标定方式简单。

另外，根据空间变换关系，标定选取的两个传感器各自坐标系之间的转换关系，包括：根据空间变换关系以及该选取的两个传感器各自的测量数据，判断空间变换关系是否准确，若确定准确，则将空间变换关系作为两个传感器各自坐标系之间的转换关系，完成对两个传感器的标定。利用选取的两个传感器各自的测量数据对该空间变换关系进行验证，若判断该空间变换关系准确，则将该空间变换关系作为转换关系，完成标定，可以剔除不准确的空间变换关系，提高标定的准确性以及确保后续利用该标定对点云数据配准的准确性。

另外，根据空间变换关系以及选取的两个传感器各自的测量数据，判断空间变换关系是否准确，包括：按照空间变换关系，将一个传感器的测量数据变换为基于另一个传感器的坐标系下的测量转换数据；确定测量转换数据与另一个传感器的测量数据之间的平均残差值；判断平均残差值是否小于预设阈值，若是，则确定转换关系准确，否则，确定转换关系不准确。通过平均残差值和预设阈值，可以快速确定该空间变换关系是否准确。

若确定空间变换关系不准确，传感器的标定方法还包括：输出错误的提示信息；或者，新增N次运动，针对新增的每次运动，获取每个所述传感器各自产生的测量数据，N为大于0的整数；根据上一次计算旋转关系式的测量数据以及新增的每个传感器的测量数据，重新确定每个传感器的旋转关系式；根据重新确定的每个传感器的旋转关系式，重新标定任意两个传感器之间的相对位置关系。在空间变换不准确的情况下，可以输出提示信息；也可以重新进行标定，提高了该标定方式的灵活性。

另外，传感器的数量为两个，一个为激光雷达，另一个为惯性测量单元；每次获取得到的激光雷达的测量数据包括：在起始时刻测量得到的数据以及在结束时刻测量得到的数据；每次获取得到的惯性测量单元的测量数据包括：从起始时刻至结束时刻，惯性测量单元测量得到的数据。当一个传感器为激光雷达时，针对每次运动，获取的激光雷达的测量数据包括起始时刻和结束时刻测量的数据，由于起始时刻和结束时刻均处于静止状态，此时激光雷达测量的数据不会因运动物体运动而导致畸变，有效避免出现畸变的测量数据，提高了获取的测量数据的准确性。

另外，根据每次运动获取得到的每个传感器的测量数据，确定每个传感器的旋转关系式，包括：针对每个传感器进行如下处理：根据传感器在相邻两帧内产生的测量数据，计算相邻两帧之间的帧间旋转关系式；将帧间旋转关系式作为传感器的旋转关系式。以传感器在相邻两帧内产生的测量数据，计算相邻两帧之间的帧间旋转矩阵，由于相邻两帧的数据较为接近，可以准确地确定出传感器的帧间旋转矩阵。

另外，选取任意两个传感器各自的旋转关系式，确定选取的两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系，包括：将选取的两个传感器各自的旋转关系式转换为基于四元数的表达式；计算两个传感器各自对应的四元数表达式之间的对应关系，将对应关系作为两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系。通过四元数表达式确定两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系，可以简化计算过程，提高计算的效率。

另外，运动物体的运动方式包括旋转，其中，在运动物体旋转N次后，每个传感器采集的测量范围覆盖各个方向，N为大于1的整数。测量范围覆盖各个方向，可以提高测量数据的完整性，进而提高标定的准确性。

另外，传感器的标定方法还包括：根据转换关系，确定对激光雷达产生的点云进行配准过程中的初始值。在对点云进行配准需要经过多次迭代，基于转换关系先行确定迭代的初始值，由于无需按照默认的步长进行迭代，而是基于转换关系先行确定初始值进行迭代，可以减少激光雷达的点云配准过程中的迭代次数，提高迭代效率。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是根据本发明第一实施方式提供的一种传感器的标定方法的具体流程图；

图2是根据本发明第一实施方式提供的一种传感器的标定方法中各传感器各自的测量数据的示意图；

图3是根据本发明第一实施方式提供的一种标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系的具体实现示意图；

图4是根据本发明第二实施方式提供的一种标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系的具体实现示意图；

图5是根据本发明第二实施方式提供的一种标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系的具体实现示意图；

图6是根据本发明第三实施方式提供的一种运动物体的具体结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。

发明人发现目前对传感器的标定，可以利用出辅助测量元件对传感器进行标定；但是，辅助测量元件往往也存在误差，这导致对传感器的标定不准确，且需要使用另外的辅助测量元件，增加了标定的成本。

本发明的第一实施方式涉及一种传感器的标定方法。该传感器的标定方法应用于运动物体，例如，无人导航汽车、机器人等。该运动物体上安装有多个传感器，例如，雷达传感器、深度相机、惯性测量元件等。雷达传感器的类型包括多种，例如，单线激光雷达、固态激光雷达、毫米波雷达等。该传感器的标定方法的具体流程如图1所示。

步骤101：针对运动物体的每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据，获取的起始时刻为本次运动前运动物体处于静止状态的时刻或本次运动的起始时刻，获取的结束时刻为距离运动物体停止本次运动预设时长的时刻。

具体的说，传感器固定在运动物体上，为了提高获取的各传感器各自的测量数据的准确性，可以将运动物体放置在特征没有明显退化的场景中，例如，厂房。本实施方式中运动物体的运动方式包括旋转，还可以包括其它运动方式，如平移、斜向运动等。为了提高后续对任意两个传感器的标定的准确性，可以控制运动物体旋转N次，每个传感器采集的测量范围覆盖各个方向，N为大于1的整数，可以理解的是，N越大，获取的每个传感器各自产生的测量数据越多，使得标定的越准确，例如，N取值为8。

针对该运动物体的每次运动，当检测到上一次获取结束的指令且检测到该运动物体处于静止状态，或者，当检测到指示启动本次运动的启动指令时，开始获取每个传感器各自产生的测量数据；之后，该运动物体根据接收的启动指令，旋转预设角度；当检测到距停止本次运动预设时长时，停止获取每个传感器各自产生的测量数据。若该运动物体上安装有两个传感器，一个为雷达传感器，另一个为IMU；每次获取得到的雷达的测量数据包括：在起始时刻测量得到的数据以及在结束时刻测量得到的数据；每次获取得到的惯性测量单元的测量数据包括：从起始时刻至所述结束时刻，惯性测量单元测量得到的数据。也就是说，可以仅在获取的起始时刻获取雷达测量得到的数据，以及在获取的结束时刻再次获取该雷达测量得到的数据，而获取IMU在起始时刻至结束时刻测量得到的数据。

下面一个具体的例子介绍获取每个传感器各自产生的测量数据的过程，为了便于理解，以运动物体为机器人、传感器包括激光雷达和IMU为例。

机器人位于空旷的厂房内，运动方式为旋转，在旋转前，该机器人处于静止状态，此时，机器人在t0时刻接收到旋转的启动指令时，获取激光雷达测量得到的数据，同时开始获取IMU测量得到的数据，旋转20度后，机器人在t1时刻停止旋转，在检测到该机器人停止运动预设时长t_th(例如，2秒)的(t1+t_th)时刻，结束获取IMU的测量得到的数据，同时在结束时刻(t1+t_th)再次获取该激光雷达测量得到的数据。此时得到如图2所示的测量数据，其中，在时间轴t上，位于时间轴上方的长线为激光雷达的测量数据，位于时间轴下方短线为IMU的测量数据。由于仅在静止状态下获取激光雷达测量得到的数据，IMU数据则全部保留，使得激光雷达传感器产生的测量数据完全不会受到运动的影响，不会产生任何畸变；进一步确保了测量数据的准确性。

步骤102：根据每次运动获取得到的每个传感器的测量数据，确定每个传感器的旋转关系式。

在一个例子中，针对每个传感器进行如下处理：根据传感器在相邻两帧内产生的测量数据，计算相邻两帧之间的帧间旋转关系式；将帧间旋转关系式作为传感器的旋转关系式。

具体的说，可以根据传感器的类型选择对应的方式计算相邻两帧之间的帧间旋转矩阵。以激光雷达和IMU为例进行说明。

对于两帧相邻的激光雷达数据，它们的点云分别记为P0和P1，两帧之间的旋转矩阵为R，相对平移矩阵记为T；本实施方式采用ICP算法，确定帧间旋转矩阵。ICP算法的过程如下：

a、根据P0和P1，计算旋转矩阵R和平移矩阵T，使得如公式(1)所示的误差函数最小：

其中，P0_i和P1_i分别是点云P0和P1的一个对应点对，n是点对的总数。

b、使用计算得到的R和T对点云集P0进行旋转和平移，得到新的对应点集,P0'的表达式如公式(2)所示：

P0'＝{P0'_i＝R·P0_i+T|i＝1,2,3,4......n}公式(2)；

公式(2)中，P0'_i是点云P0'的一个对应点对，其中，i的取值范围为1～n，n是点对的总数。

c、计算点云集P0'与点云集P1之间的平均距离d，该平均距离可以如公式(3)所示；

其中，P0'_i和P1_i分别是点云P0'和P1的一个对应点对，n是点对的总数。

若d小于预设的阈值或者大于预设的迭代次数，则迭代停止，否则返回步骤a，直到满足收敛条件。在满足收敛条件时，确定出该激光雷达的旋转矩阵R，将该激光雷达的旋转矩阵R转为四元数的表达式，代表激光雷达在雷达坐标系下第i帧到第i+1帧的相对旋转。

根据该相邻两帧时长内对应的IMU的测量数据，确定该IMU的帧间旋转关系式。

具体的说，该IMU的测量数据中包括加速度a和角速度ω，对角速度积分即可得到旋转角度，进而可以根据该相邻两帧时长内的角速度得到IMU的帧间旋转关系式。在相邻两帧时间的IMU的角速度分别为：ω₁、ω₂......ω_n；根据四元数运算规则，相邻两帧的时长内，该IMU的旋转关系式基于四元数的四元数表达式表示为：

其中，q_j+1是IMU在第j+1帧内的角度的四元数的表达式，q_j是IMU在第j帧内的角度的四元数的表达式，ω是角速度，δt是IMU在相邻两帧之间的时间差。

根据公式(4)，可以推导出第1帧到第n帧的时长内，IMU的角度变换的四元数的表达式如公式(5)：

其中，四元数q₁为(1,0,0,0)表示运算是以第1帧为参考坐标系，q_1，n表示从第i帧激光雷达到第i+1帧的时长内，IMU在自身坐标系下的相对旋转的四元数的表达式，记为

步骤103：根据每个传感器的旋转关系式，标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系。

具体的说，根据每个传感器的旋转关系式，标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系，具体过程如图3所示的子步骤。

子步骤S31：选取任意两个传感器各自的旋转关系式，确定选取的两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系；

具体的说，将选取的两个传感器各自的旋转关系式转换为基于四元数的四元数表达式；计算两个传感器各自对应的四元数表达式之间的对应关系，将对应关系作为两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系。

继步骤102的例子，介绍该步骤103的具体过程。

将激光雷达的旋转矩阵转为四元数的表达式，记为

表示激光雷达在雷达坐标系下从第i帧到第i+1帧之间的相对旋转，其中，j＝i+1；L仅用于标识激光雷达，没有特殊意义。如步骤102介绍，在相邻两帧时间的IMU的角速度分别为：ω₁、ω₂......ω_n；根据四元数运算规则，相邻两帧的时长内，该IMU的旋转关系式基于四元数的四元数表达式可以如公式(4)所示；以及从第1帧到第n帧的时长内，IMU的角度变换的四元数表达式如公式(5)所示。

根据激光雷达的四元数的表达式

以及IMU的四元数的表达式

计算两个传感器各自对应的四元数表达式之间的对应关系

激光雷达的四元数的表达式

以及IMU的四元数的表达式

满足公式(6)；

根据四元数运算法则，可以将该公式(6)变形，得到公式(7)；

其中，left表示四元数左乘，right表示四元数右乘，该四元数左乘表示如公式(8)，右乘表示如公式(9)：

其中，公式(8)和公式(9)中的q_w表示四元数实部，q_v表示四元数虚部，I_3×3表示一个3×3的单位矩阵。

根据每相邻两帧内的激光雷达的测量数据和IMU的测量数据，可以得到该激光雷达的旋转矩阵转为四元数的表达式

和IMU的四元数的表达式

以及

满足公式(6)，

为两个传感器各自对应的四元数表达式之间的对应关系；通过对公式(6)的变形，得到如公式(7)的方程，由于每相邻两帧内各传感器各自获取的测量数据，即可得到一个方程，因此多个相邻两帧内的各传感器各自获取的测量数据，即可得到方程组，联立得到的方程组，用矩阵的奇异值分解即可求得两个传感器各自对应的四元数表达式之间的对应关系

子步骤S32：根据空间变换关系，标定选取的两个传感器各自坐标系之间的转换关系。

可以将该求得的空间变换关系式直接作为该激光雷达和IMU之间的坐标系的转换关系。

下面以具体的例子，介绍标定激光雷达和IMU各自坐标系之间的转换关系的过程。

本示例中，运动物体为机器人，在机器人旋转时刻获取激光雷达的测量数据，同时，开始获取IMU产生的测量数据；并在机器人停止旋转2秒时，获取该激光雷达结束扫描的数据，同时，结束获取IMU测量得到的数据。在机器人运动8次后，结束获取各传感器各自产生的测量数据。

利用ICP计算激光雷达帧间旋转表达式，并转换为四元数的表达式，

计算激光雷达对应的IMU每相邻两帧之间的帧间旋转关系式，同理，转换为四元数的表达式，记为：

根据多组激光雷达对应的四元数表达式与IMU对应的四元数表达式，联立方程组,如公式(10)：

用矩阵的奇异值分解即可求得

为两个传感器各自对应的四元数表达式之间的对应关系；用该

对激光雷达进行标定。

对传感器进行标定后，可以融合多传感器的测量数据，准确的标定，使得数据融合更快、更准确，提高定位的频率、大大降低了***延迟。

此外，在标定完成之后，还可以根据转换关系，确定对雷达产生的点云进行配准过程中的初始值。例如，可以将IMU第7帧和第8帧之间的帧间旋转表达式

和转换关系，即可得到对应的该激光雷达在第7帧和第8帧之间的帧间旋转表达式

将该值作为对激光雷达产生的点云进行配准过程中的初始值，可以减少在配准过程中的迭代次数。

本发明实施方式相对于现有技术而言，针对每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据，获取的起始时刻为本次运动前该运动物体处于静止状态的时刻或本次运动的起始时刻，获取的结束时刻为距离该运动物体停止本次运动预设时长的时刻，由于在获取的起始时刻是该运动物体处于静止状态的情况或本次运动的起始时刻，确保了在获取测量数据之前，安装在运动物体上的每个传感器不会提前进行采集测量数据；由于各传感器之间可能存在时钟不同步的情况，导致某些传感器产生的测量数据快，某些传感器产生的测量数据慢，而在运动物体停止本次运动的预设时长后结束获取各传感器产生的测量数据，可以完整地获取每个传感器各自产生的测量数据，避免因某些传感器产生的测量数据慢，而导致获取的测量数据不完整的情况。由于获取的每个传感器各自产生的测量数据完整，从而可以消除因各传感器不同步导致获取的测量数据不完整的情况，提高了对传感器标定的准确性；另外，本实施方式中无需使用额外的标准器具辅助标定，可以提高对传感器标定的适用范围，同时也避免出现因标准器具在测量中产生误差导致的标定不准确的情况。

本发明的第二实施方式涉及一种传感器的标定方法。第二实施方式是对第一实施方式中的子步骤S32：根据空间变换关系，标定选取的两个传感器各自坐标系之间的转换关系的另一种具体实现，具体实现如图4所示。

步骤201：根据两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系以及选取的两个传感器各自的测量数据，判断空间变换关系是否准确，若确定准确，则执行步骤202，否则，执行步骤203。

在一个例子中，按照空间变换关系，将一个传感器的测量数据变换为基于另一个传感器的坐标系下的测量转换数据；确定测量转换数据与未变换的另一个传感器的测量数据之间的平均残差值；判断平均残差值是否小于预设阈值，若是，则确定转换关系准确，否则，确定转换关系不准确。

具体的说，对计算得到的空间变换关系，记为

进行验证。下面还是以激光雷达和IMU为例介绍该过程。

将IMU的测量数据转换为基于激光雷达的坐标系下的测量数据，为了便于验证，可以使用每相邻两帧的时长内的帧间旋转表达式进行计算，也就是说将IMU每相邻两帧的时长内的测量数据转换未基于雷达坐标系下的测量转换数据，计算该测量转换数据与对应时长内该激光雷达的测量数据之间的残差值，例如，以在机器人运动8次后、结束获取各传感器各自产生的测量数据的情况为例，计算激光雷达帧间旋转表达式，并转换为四元数的表达式，得到7个帧间旋转表达式，分别为

计算激光雷达对应的IMU每相邻两帧之间的帧间旋转关系式，同理，转换为四元数的表达式，分别记为：

那么每相邻两帧时长内IMU的测量转换数据与对应时长内该激光雷达的测量数据之间的残差值可以如公式(11)所示，得到7个残差值；

根据公式(12)，计算平均残差值ε；

将平均残差值ε与预设阈值进行比较以确定空间变换关系

是否准确。当平均残差值ε小于预设阈值时，确定空间变换关系

是准确的，标定成功，否则，执行步骤203。预设阈值可以根据实际需要进行设置，例如预设阈值可以为0.001，当平均残差值小于0.001时，确定该空间变换关系

准确，执行步骤202；否则执行步骤203。

步骤202：将空间变换关系作为两个传感器各自坐标系之间的转换关系，完成对两个传感器的标定。

步骤203：输出错误的提示信息。

需要说明的是，若在步骤201中确定空间变换关系

不准确，还可以执行新增N次运动，针对新增的每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据，N为大于0的整数；根据上一次计算旋转关系式的测量数据以及新增的每个传感器的测量数据，重新确定每个传感器的旋转关系式；根据重新确定的每个传感器的旋转关系式，重新标定任意两个传感器之间的相对位置关系，具体的实现如图5所示。

若在步骤201中确定空间变换关系

不准确，执行步骤204。

步骤204：新增N次运动，针对新增的每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据。

具体的说，新增N次运动，针对新增的每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据，N为大于0的整数；根据上一次计算旋转关系式的测量数据以及新增的每个传感器的测量数据，重新确定每个传感器的旋转关系式；根据重新确定的每个传感器的旋转关系式，重新标定任意两个传感器之间的相对位置关系。

运动物体新增N次运动，针对每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据，获取的方式与第一实施方式中的步骤101大致相同，此处将不再赘述。

步骤205：根据上一次计算旋转关系式的测量数据以及新增的每个传感器的测量数据，重新确定每个传感器的旋转关系式。

根据新增的测量数据与上一次计算旋转关系式的测量数据，重新确定每个传感器器的旋转关系式，重新确定的步骤与第一实施方式中的步骤102大致相同，此处不再赘述。

步骤206：根据重新确定的每个传感器的旋转关系式，重新确定两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系，之后返回步骤201，判断该空间变换关系是否准确，若重新计算的两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系依然不准确，重新执行步骤204，直至确定该空间变换关系准确为止。

若重新确定的每个传感器的旋转关系式之间的空间变换关系准确，则可重新标定两个传感器之间的相对位置关系。

本实施方式提供的传感器的标定方法，通过验证空间变换关系的准确性，可以剔除不好的空间变换关系，从而保证标定的可靠性。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

本发明第三实施方式涉及一种运动物体，例如，机器人，该运动物体30的具体结构框图如图6所示，包括：至少一个处理器301；以及，与至少一个处理器301通信连接的存储器302；其中，存储器302存储有可被至少一个处理器301执行的指令，指令被至少一个处理器301执行，以使至少一个处理器301能够执行第一实施方式或第二实施方式中的传感器的标定方法。

其中，存储器302和处理器301采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器301和存储器302的各种电路链接在一起。总线还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器301处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器301。

处理器301负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，***接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。

本发明第四实施方式还涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一实施方式或第二实施方式中的传感器的标定方法。

本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (12)

1.一种传感器的标定方法，其特征在于，应用于运动物体，所述运动物体安装有多个传感器，所述传感器的标定方法包括：

针对所述运动物体的每次运动，获取每个传感器各自产生的测量数据，获取的起始时刻为本次运动前所述运动物体处于静止状态的时刻或本次运动的起始时刻，获取的结束时刻为距离所述运动物体停止本次运动预设时长的时刻；

根据每次运动获取得到的每个所述传感器的测量数据，确定每个所述传感器的旋转关系式；

根据每个所述传感器的旋转关系式，标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系。

2.根据权利要求1所述的传感器的标定方法，其特征在于，所述根据每个所述传感器的旋转关系式，标定任意两个传感器各自坐标系之间的转换关系，包括：

选取任意两个传感器各自的旋转关系式，确定选取的两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系；

根据所述空间变换关系，标定所述选取的两个传感器各自坐标系之间的转换关系。

3.根据权利要求2所述的传感器的标定方法，其特征在于，所述根据所述空间变换关系，标定所述选取的两个传感器各自坐标系之间的转换关系，包括：

根据所述空间变换关系以及所述选取的两个传感器各自的测量数据，判断所述空间变换关系是否准确，若确定准确，则将所述空间变换关系作为所述两个传感器各自坐标系之间的转换关系，完成对所述两个传感器的标定。

4.根据权利要求3所述的传感器的标定方法，其特征在于，所述根据所述空间变换关系以及所述选取的两个传感器各自的测量数据，判断所述空间变换关系是否准确，包括：

按照所述空间变换关系，将一个所述传感器的测量数据变换为基于另一个所述传感器的坐标系下的测量转换数据；

确定所述测量转换数据与另一个所述传感器的测量数据之间的平均残差值；

判断所述平均残差值是否小于预设阈值，若是，则确定所述转换关系准确，否则，确定所述转换关系不准确。

5.根据权利要求4所述的传感器的标定方法，其特征在于，若确定所述空间变换关系不准确，所述传感器的标定方法还包括：

输出错误的提示信息；

或者，

新增N次运动，针对新增的每次运动，获取每个所述传感器各自产生的测量数据，N为大于0的整数；根据上一次计算旋转关系式的测量数据以及新增的每个所述传感器的测量数据，重新确定每个所述传感器的旋转关系式；根据重新确定的每个所述传感器的旋转关系式，重新标定任意两个传感器之间的相对位置关系。

6.根据权利要求1所述的传感器的标定方法，其特征在于，所述传感器的数量为两个，一个为激光雷达，另一个为惯性测量单元；

每次获取得到的所述激光雷达的测量数据包括：在所述起始时刻测量得到的数据以及在所述结束时刻测量得到的数据；

每次获取得到的所述惯性测量单元的测量数据包括：从所述起始时刻至所述结束时刻，所述惯性测量单元测量得到的数据。

7.根据权利要求1所述的传感器的标定方法，其特征在于，所述根据每次运动获取得到的每个所述传感器的测量数据，确定每个所述传感器的旋转关系式，包括：

针对每个所述传感器进行如下处理：

根据所述传感器在相邻两帧内产生的测量数据，计算相邻两帧之间的帧间旋转关系式；

将所述帧间旋转关系式作为所述传感器的旋转关系式。

8.根据权利要求2所述的传感器的标定方法，其特征在于，所述选取任意两个传感器各自的旋转关系式，确定选取的两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系，包括：

将所述选取的两个传感器各自的旋转关系式转换为基于四元数的表达式；

计算所述两个传感器各自对应的四元数表达式之间的对应关系，将所述对应关系作为所述两个传感器各自旋转关系式之间的空间变换关系。

9.根据权利要求1或2所述的传感器的标定方法，其特征在于，所述运动物体的运动方式包括旋转，其中，在所述运动物体旋转N次后，每个所述传感器采集的测量范围覆盖各个方向，N为大于1的整数。

10.根据权利要求6所述的传感器的标定方法，其特征在于，所述传感器的标定方法还包括：

根据所述转换关系，确定对所述激光雷达产生的点云进行配准过程中的初始值。

11.一种运动物体，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-10任一所述的传感器的标定方法。

12.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的传感器的标定方法。

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