CN114935747A - 一种激光雷达的标定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种激光雷达的标定方法、装置、设备及存储介质。其中，激光雷达的标定方法包括：获得扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵；获得扫描设备采集的第一点云以及车体的第二点云；对第一点云与第二点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵；根据第一变换矩阵和第二变换矩阵，确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵。在本申请中，根据扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵以及扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵，对激光雷达的外参进行标定，实现将雷达坐标系标定到车体坐标系。

Description

一种激光雷达的标定方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及激光雷达技术领域，尤其涉及一种激光雷达的标定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

激光雷达是一种目标探测技术。使用激光作为信号光源，通过向目标对象发射激光，从而采集目标对象的反射信号，以此获得目标对象的方位、速度等信息。激光雷达具有测量精度高、抗干扰能力强等优点，广泛应用于遥感、测量、自动驾驶、机器人等领域。

目前，自动驾驶的车辆中会装配多种类型的传感器，其中包括激光雷达。如何将激光雷达的雷达坐标系标定到车体坐标系是一个亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种激光雷达的标定方法、装置、设备及存储介质，以实现将激光雷达坐标系标定到车体坐标系。

第一方面，本申请提供一种激光雷达的标定方法，包括：获得扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵；获得扫描设备采集的第一点云以及车体的第二点云，第一点云为扫描设备通过扫描车体的至少一部分得到的，第二点云是对车体的模型进行离散采样或对车体的模型进行点云仿真得到的；对第一点云与第二点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵；根据第一变换矩阵和第二变换矩阵，确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵，第三变换矩阵用于对激光雷达进行标定。

在一些可能的实施方式中，获得扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵，包括：获得扫描设备采集的第三点云和激光雷达采集的第四点云，扫描设备的视场与激光雷达的视场存在重叠区域，重叠区域中至少设置有特征物体的一部分；对第三点云与第四点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，对第三点云与第四点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵，包括：根据第三点云与第四点云，估计激光雷达相对于扫描设备的初始位姿；根据初始位姿，通过对第三点云与第四点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，根据第一变换矩阵和第二变换矩阵，确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵，包括：通过将第一变换矩阵的逆矩阵乘以第二变换矩阵，得到第三变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵之后，还包括：根据第三变换矩阵，确定雷达坐标系相对于车体坐标系的位移以及旋转角度。

第二方面，本申请提供了一种激光雷达的标定装置，该标定装置可以为激光雷达中的芯片或者片上***，还可以为激光雷达中用于实现第一方面及其任一种可能的实施方式所述方法的功能模块。该标定装置可以实现上述第一方面及其任一种可能的实施方式中所述激光雷达所执行的功能，这些功能可以通过硬件执行相应的软件实现。这些硬件或软件包括一个或多个上述功能相应的模块。该标定装置，包括：获得模块，用于获得扫描设备到雷达坐标系的第一变换矩阵；获得模块，还用于获得扫描设备采集的第一点云以及车体的第二点云，第一点云为扫描设备通过扫描车体的至少一部分得到的，第二点云是对车体的模型进行离散采样或对车体的模型进行点云仿真得到的；点云配准模块，用于对第一点云与第二点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵；确定模块，用于根据第一变换矩阵和第二变换矩阵，确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵，第三变换矩阵用于将所述激光雷达标定到所述车体坐标系。

在一些可能的实施方式中，获得模块，用于获得扫描设备采集的第三点云和激光雷达采集的第四点云，扫描设备的视场与激光雷达的视场存在重叠区域，重叠区域中至少设置有特征物体的一部分；点云配准模块，用于：对第三点云与第四点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，点云配准模块，用于根据第三点云与第四点云，估计激光雷达相对于扫描设备的初始位姿；根据初始位姿，通过对第三点云与第四点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，确定模块，用于通过将第一变换矩阵的逆矩阵乘以第二变换矩阵，得到第三变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，确定模块，用于在确定第三变换矩阵后，根据第三变换矩阵，确定雷达坐标系相对于车体坐标系的位移以及旋转角度。

第三方面，本申请提供了一种激光雷达的标定设备，包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，与存储器相连，用于通过执行计算机可执行指令，以实现如第一方面及其任一可能的实施方式所述的方法。

第四方面，本申请提供了一种激光雷达的标定***，包括：N台雷达和如第三方面及其任一可能的实施方式所述的标定设备。

第五方面，本申请提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令被处理器执行后能够实现如第一方面及其任一可能的实施方式所述的方法。

本申请提供的技术方案与现有技术相比存在的有益效果是：

在本申请中，标定设备根据扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵以及扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵，对激光雷达的外参进行标定，以确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵，如此实现了将雷达坐标系标定到车体坐标系。进一步地，仅通过点云配准和变换矩阵计算就可以实现雷达坐标系到车体坐标系的标定，易于操作。另外，第二变换矩阵是根据实测的车体点云和车体模型对应的车体点云计算得到的，准确度较高，使得采用第三变换坐标系进行标定的精度度也较高。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请的保护范围。

附图说明

图1为相关技术中的一种激光雷达的结构示意图；

图2为本申请实施例中的激光雷达的标定***的结构示意图；

图3为本申请实施例中的激光雷达的标定方法的第一种实施流程示意图；

图4为本申请实施例中的第一种扫描场景示意图；

图5为本申请实施例中的第二种扫描场景示意图；

图6为本申请实施例中的激光雷达的标定方法的第二种实施流程示意图；

图7为本申请实施例中的激光雷达的标定装置的结构示意图；

图8为本申请实施例中的一种激光雷达的标定设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

激光雷达(light detection and ranging，LiDAR)是一种目标探测技术。激光雷达通过激光器发出激光光束，激光光束遇到目标物体后发生漫反射，通过探测器接收反射回的光束，并根据发射的光束和反射回的光束确定目标物体的距离、方位、高度、速度、姿态、形状等特征量。激光雷达的应用领域非常广泛。除了运用在军事领域之外，目前还被广泛应用于生活领域，包括但不限于：智能驾驶车辆、智能驾驶飞机、三维(3D)打印、虚拟现实、增强现实、服务机器人等领域。以智能驾驶技术为例，在智能驾驶车辆中设置激光雷达，激光雷达可通过快速且重复地发射激光束来扫描周围环境，以获取反映周围环境中的一个或多个目标对象的形貌、位置、运动的点云数据等。

需要说明的是，上述智能驾驶技术可以指无人驾驶、自动驾驶、辅助驾驶等技术。图1为相关技术中的一种激光雷达的结构示意图，参见图1所示，激光雷达10可以包括：光发射装置101、光接收装置102和处理器103。其中，光发射装置101、光接收装置102均与处理器103连接。

其中，上述各器件之间的连接关系可以是电性连接，还可以是光纤连接。更具体的，在光发射装置101和光接收装置102中，还可能分别包括多个光学器件，这些光学器件之间的连接关系还可能是空间光传输连接。

处理器103用于实现对发射装置101和光接收装置102的控制，以使光发射装置101和光接收装置102能够正常工作。示例性的，处理器103可以为光发射装置101和光接收装置102分别提供驱动电压，处理器103还可以为光发射装置101和光接收装置102提供控制信号。

示例性的，处理器103可以是通用处理器，如中央处理器(central processingunit，CPU)、网络处理器(network processor，NP)等；处理器103还可以是数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、专用集成电路(application specific integratedcircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

光发射装置101中还包括光源(图1未示出)。可以理解的，上述光源可以指激光器，激光器的数量可以是一个或者多个。可选的，激光器可以具体为脉冲激光二极管(pulsedlaser diode，PLD)、半导体激光器、光纤激光器等。上述光源用于发射激光束。具体的，处理器103可以向光源发送发射控制信号，从而触发光源发射激光束。

可以理解的，上述激光束也可以称为激光脉冲、激光、发射光束等。

下面结合图1所示的激光雷达的结构，简单描述激光雷达对目标物体104的探测过程。

参见图1所示，激光束沿发射方向进行传播，当激光束遇到目标物体104后，在目标物体104的表面发生反射，反射回的光束被激光雷达的光接收装置102接收。这里，可以将激光束被目标物体104反射回的光束称为回波光束(图1中激光束和回波光束采用实线标识)。

光接收装置102接收到回波光束后，对回波光束进行光电转换，即，将回波光束转换为电信号，光接收装置102将回波光束对应的电信号输出至处理器103，处理器103可以根据回波光束的电信号，获取目标物体104的形貌、位置、运动的点云数据等。

在实际应用中，自动驾驶的车辆会装配多种类型的传感器，例如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)等。在实际的安装过程中，这些传感器(如车载激光雷达)的坐标系并不重合，那么，为了实现准确的测量，需要采取合适的方式进行车载激光雷达的外参标定，使得激光雷达的雷达坐标系与车体坐标系实现统一，一般是将雷达坐标***一至车体坐标系。那么，如何实现将车载激光雷达的雷达坐标系标定至车体坐标系是一个亟待解决的问题。

为了解决上述问题，本申请实施例提供一种激光雷达的标定***，该方法可以应用于上述激光雷达的标定***中。

图2为本申请实施例中的激光雷达的标定***的结构示意图，参见图2所示，该标定***20可以包括：设置于车体上的N台雷达(N为正整数。当N大于1时，N台雷达可以记为雷达1、雷达2、雷达3、…、雷达N)、标定设备21以及扫描设备22。其中，N台雷达为需要进行标定的车载雷达；扫描设备22用于辅助标定设备对N台雷达进行标定；标定设备21用于对N台雷达进行标定。

需要说明的是，上述N台雷达为车载雷达，即安装在车体上的雷达，用于感知车体所处的外部环境。一台车体上可以设置有一台或者多台车载雷达。

扫描设备22可以为一个或多个。当扫描设备22为多个时，多个扫描设备22是经过外参标定的，这些扫描设备22的坐标系之间的变换矩阵是已知的。

示例性的，扫描设备22可以为高精度三维激光扫描仪(如全站仪)，还可以为任何能够产生高精度三维点云信息的设备(如各种形式的激光雷达)，本申请实施例对此不做具体限定。

在本申请实施例中，如无特别说明，车载雷达指车载激光雷达。

在实际应用中，上述标定设备可以为独立设备，也可以与扫描设备集成在一起，还可以与车载控制设备集成在一起，本申请实施例对此不做具体限定。

下面结合上述标定***，对本申请实施例提供的激光雷达的标定方法进行说明。

在本申请实施例中，如图2所示，以标定***中包括一台车载雷达(如雷达1)、一个扫描设备22以及一个标定设备21为例，对上述激光雷达的标定方法进行说明。

图3为本申请实施例中的激光雷达的标定方法的第一种实施流程示意图，参见图3所示，该标定方法可以包括：

S301：标定设备获得扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

应理解的，扫描设备可以预先通过外参标定得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵，然后，标定设备执行S301，获得第一变换矩阵。或者，标定设备也可以通过扫描设备采集的点云A(即第三点云)和激光雷达采集的点云B(即第四点云)，得到第一变换矩阵。当然，标定设备还可以通过其他方式获得第一变换矩阵，本申请实施例对此不作具体限定。

在一些可能的实施方式中，S301可以包括：标定设备获得扫描设备采集的点云A和激光雷达采集的点云B；标定设备对点云A与点云B进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。也就是说，扫描设备和激光雷达分别对自身视场进行扫描，采集点云A和点云B。然后，标定设备对点云A和点云B进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

需要说明的是，扫描设备的视场中可以包括车体的至少一部分和特征物体的至少一部分，也可以只包括特征物体的至少一部分；激光雷达的视场中包括特征物体的至少一部分。其中，扫描设备与激光雷达的视场存在重叠区域(也可以描述为交叠区域)，重叠区域中可以至少设置特征物体的一部分。示例性的，重叠区域内设置有特征物体的一部分或者全部，还可以设置有车体的一部分或者全部。

可选的，扫描设备和激光雷达在采集点云之前，扫描设备与激光雷达可以先被放置于一扫描场景。在该扫描场景中，扫描设备与激光雷达的视场存在重叠区域。

在一实施例中，在设置扫描场景时，可以选择包括但不限于墙角、墙边以及墙面等具有典型点、线、面特征的特征物体，同时选择的特征物体的形状以及相对方位应具有长时间不变的特性。通过移动车体，使得特征物体出现在激光雷达的视场内。以及，通过调整扫描设备，使得车体的部分或者全部以及特征物体均出现在扫描设备的视场内。此时，扫描设备与激光雷达的视场存在重叠区域。

示例性的，图4为本申请实施例中的第一种扫描场景示意图，参见图4所示，扫描场景40中，包括：车体41、扫描设备22、特征物体42以及位于车体41上的雷达1。扫描设备22的视场中包括车体41的一部分以及特征物体42；位于车体41上的雷达1的视场中包括特征物体42，且扫描设备22的视场与雷达1的视场存在重叠区域。

进一步地，针对于上述第一种扫描场景，扫描设备可以对自身视场中的车体的一部分和特征物体进行高精度建图，获得全场景点云M(即点云A)，扫描设备的坐标系记为O₁(下述简称为扫描设备坐标系)。以及，激光雷达对自身视场中的特征物体进行扫描，获得雷达点云P(即点云B)，激光雷达的坐标系记为O₂(下述简称为雷达坐标系)。

需要说明的是，在设置扫描场景时，选择特征明显的物体有利于提高后续点云配准算法的精度，尤其是正态分布变换(normal distributions transform，NDT)算法。

示例性的，图5为本申请实施例中的第二种扫描场景示意图，参见图5所示，扫描场景50中，包括：车体41、扫描设备22、特征物体42以及位于车体41上的雷达1。扫描设备22的视场中仅出现特征物体42；位于车体41上的雷达1的视场中仅出现特征物体42，且扫描设备22的视场与雷达1的视场存在重叠区域。

示例性的，针对于上述第二种扫描场景，扫描设备可以对自身视场中的特征物体进行高精度建图，获得点云A(即扫描设备坐标系下的点云)；激光雷达对自身视场中的特征物体进行扫描，获得点云B(雷达坐标系下的点云)。

在一些可能的实施方式中，在扫描设备和激光雷达在采集点云A和点云B之后，标定设备将对点云A和点云B进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

应理解的，标定设备可以通过点云配准算法，对点云A和点云B进行点云配准，以得到第一变换矩阵。示例性的，点云配准算法可以包括：NDT算法、迭代最近点算法(iterativeclosest point，ICP)算法等。

在一些可能的实施方式中，针对上述第一种扫描场景，上述S301中获取第一变换矩阵的步骤可以包括：标定设备根据点云A和点云B，估计激光雷达相对于扫描设备的初始位姿；根据初始位姿，对点云A和点云B进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

示例性的，标定设备在获得点云A和点云B之后，分别对比点云A和点云B，获得雷达坐标系相对于扫描设备的坐标系的初始位姿估计，该初始位姿估计包括平移和旋转在内的六个自由度的初始估计值(如x、y、z、pitch、yaw以及roll)。其中，(x，y，z)表示雷达坐标系原点在扫描设备坐标系下的位置坐标，x表示在x轴方向上雷达坐标系原点相对于扫描设备坐标系原点的位移，y表示在y轴方向上雷达坐标系原点相对于扫描设备坐标系原点的位移，z表示在z轴方向上雷达坐标系原点相对于扫描设备坐标系原点的位移；(pitch，yaw，roll)表示雷达坐标系相较于扫描设备坐标系的欧拉角，pitch表示雷达坐标系相较于扫描设备坐标系的俯仰角角度，yaw表示雷达坐标系相较于扫描设备坐标系的偏航角角度，roll表示雷达坐标系相较于扫描设备坐标系的翻滚角角度。标定设备将雷达坐标系相较于扫描设备坐标系的初始位姿估计作为点云配准算法的初始外参。进一步地，标定设备利用点云配准算法，如ICP算法或、NDT算法等，分别对点云A和点云B进行精细点云配准，获得雷达坐标系O₂相较于扫描设备坐标系O₁的四维变换矩阵，即为扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵(可以记为T₁₂)。

当然，标定设备还可以通过其他方式得到第一变换矩阵，本申请实施例对此不做具体限定。

S302，标定设备获得扫描设备采集的点云C(即第一点云)和车体的点云D(即第二点云)。

其中，扫描设备通过扫描车体得到点云C，对车体的模型进行离散采样或对车体的模型进行点云仿真得到点云D。

需要说明，标定设备在执行S302之前，可以通过改变扫描设备的扫描范围，或者改变扫描设备与车体之间的相对位置，或者移动车体，使得车体出现在扫描设备的视场内。此时，扫描设备的视场中可以包括车体的至少一部分。下面，以仅车体全部位于扫描设备的视场内为例进行说明。

应理解的，在S301之后，需要对上述扫描场景进行改变，此时，扫描设备可以调整自身扫描角度，使得车体全部出现在扫描设备的视场内。然后，扫描设备扫描车体，得到点云C(即为扫描设备坐标系下的车体点云)。以及，标定设备对车体模型(如车体3D模型)进行离散采样或对车体的模型进行点云仿真获得点云D(即车体坐标系下的车体点云)。或者，在S301之后，需要对上述扫描场景进行改变，此时，车体进行移动，驶入扫描设备的视场，使得车体全部出现在扫描设备的视场内。然后，扫描设备扫描车体，得到点云C。

可选的，车体模型可以为从车辆生产厂商处获取车体的3D模型。

在一些可能的实施方式中，点云D可以通过对车体的模型进行如离散采样、点云仿真等方式获得。此时，点云D可以理解为是在车体坐标系下的车体点云。在本申请实施例中，车体坐标系可以记为O₃(下述简称为车体坐标系)。

示例性的，车体坐标系的原点位于汽车后轴中心位置，x轴沿载体轴指向右，y轴沿车体指向前，z轴满足右手坐标法则指向天。

S303，标定设备对点云C和点云D进行点云配准，得到扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵。

应理解的，通过点云配准算法，标定设备对点云C和点云D进行点云配准，以得到第二变换矩阵。示例性的，点云配准算法可以包括：NDT算法、ICP算法等。

在一些可能的实施方式中，标定设备通过点云配准算法(如NDT、ICP等)将扫描设备坐标系O₁下的点云C和车体坐标系O₃下的点云D进行配准，得到扫描设备坐标系到车体坐标系的变换矩阵，即为第二变换矩阵T₁₃。

S304，标定设备根据第一变换矩阵和第二变换矩阵，确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵。

其中，第三变换矩阵用于对激光雷达进行标定。

应理解的，通过对第一变换矩阵和第二变换矩阵进行计算，得到第三变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，上述S304包括：标定设备通过将第一变换矩阵的逆矩阵乘以第二变换矩阵，得到第三变换矩阵。

示例性的，标定设备根据第一变换矩阵T₁₂与第二变换矩阵T₁₃，计算得到第三变换矩阵T₂₃的公式(1)如下：

T₂₃＝T₁₂ ^-1·T₁₃ (1)

式中，T₁₂ ^-1为T₁₂的逆矩阵。

在一些可能的实施方式中，上述S304之后，上述方法还可以还包括：标定设备根据第三变换矩阵，确定雷达坐标系相对于车体坐标系的位移(Δx，Δy，Δz)以及旋转角度(Δpitch，Δroll，Δyaw)。

至此，便实现了将雷达坐标系标定到车体坐标系。

下面以具体实例对上述激光雷达的标定方法进行说明。

假设，扫描场景为上述图4所示的第一种扫描场景。

图6为本申请实施例中的激光雷达的标定方法的第二种实施流程示意图，参见图6所示，上述方法可以包括：

S601，标定设备获得扫描设备采集的全场景点云M和激光雷达采集的雷达点云P。

S602，标定设备根据全场景点云M和雷达点云P，估计扫描设备相对于激光雷达的初始位姿。

S603，标定设备根据初始位姿，对全场景点云M和雷达点云P进行点云配准，得到扫描设备坐标系O₁到雷达坐标系O₂的第一变换矩阵T₁₂。

S604，标定设备获得扫描设备采集的扫描设备坐标系O₁下的车体点云以及车体坐标系O₃下的车体点云。

S605，标定设备对扫描设备坐标系O₁下的车体点云与车体坐标系O₃下的车体点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系O₁到车体坐标系O₃的第二变换矩阵T₁₃。

S606，标定设备根据第一变换矩阵T₁₂和第二变换矩阵T₁₃，确定雷达坐标系O₂到车体坐标系O₃的第三变换矩阵T₂₃。

在本申请实施例中，获取扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵，根据第一点云和第二点云得到扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵，根据第一变换矩阵与第二变换矩阵确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵，从而实现将雷达坐标系标定到车体坐标系，且标定精度高、易于操作标定设备根据扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵以及扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵，对激光雷达的外参进行标定，以确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵，如此实现了将雷达坐标系标定到车体坐标系。进一步地，仅通过点云配准和变换矩阵计算就可以实现雷达坐标系到车体坐标系的标定，易于操作。另外，第二变换矩阵是根据实测的车体点云和车体模型对应的车体点云计算得到的，准确度较高，使得采用第三变换坐标系进行标定的精度度也较高。

基于相同的发明构思，本申请实施例还提供一种激光雷达的标定装置，该装置可以为标定设备中的芯片或者片上***，还可以为标定设备中用于上述一个或者多个实施例所述方法的功能模块。该标定装置可以实现上述一个或者多个实施例所述标定设备所执行的功能，这些功能可以通过硬件执行相应的软件实现。这些硬件或软件包括一个或多个上述功能相应的模块。图7为本申请实施例中的激光雷达的标定装置的结构示意图，参见图7所示，该标定装置700可以包括：获得模块701，用于获得扫描设备到雷达坐标系的第一变换矩阵；获得模块701，还用于获得扫描设备采集的第一点云以及车体的第二点云，第一点云为扫描设备通过扫描车体的至少一部分得到的，第二点云是对车体的模型进行离散采样或对车体的模型进行点云仿真得到的；点云配准模块702，用于对第一点云与第二点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵；确定模块703，用于根据第一变换矩阵和第二变换矩阵，确定雷达坐标系到车体坐标系的第三变换矩阵，第三变换矩阵用于将激光雷达标定到车体坐标系。

在一些可能的实施方式中，获得模块701，用于获得扫描设备采集的第三点云和激光雷达采集的第四点云，扫描设备的视场与激光雷达的视场存在重叠区域，重叠区域中至少设置有特征物体的一部分；点云配准模块702，用于对第三点云与第四点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，点云配准模块702，用于根据第三点云与第四点云，估计激光雷达相对于扫描设备的初始位姿；根据初始位姿，通过对第三点云与第四点云进行点云配准，得到扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，确定模块703，用于通过将第一变换矩阵的逆矩阵乘以第二变换矩阵，得到第三变换矩阵。

在一些可能的实施方式中，确定模块703，用于在确定第三变换矩阵后，根据第三变换矩阵确定雷达坐标系相对于车体坐标系的位移以及旋转角度。

需要说明的是，上述获得模块701、点云配准模块702和确定模块703的具体实现过程可参考图1至图6实施例的详细描述，为了说明书的简洁，这里不再赘述。

本申请实施例中提到的获得模块701、点云配准模块702和确定模块703可以为一个或者多个处理器。

基于相同的发明构思，本申请实施例提供一种激光雷达的标定设备，该标定设备可以为上述一个或者多个实施例中所述的标定设备。图8为本申请实施例中的一种激光雷达的标定设备的结构示意图，参见图8所示，标定设备800，可以采用通用的计算机硬件，包括处理器801和存储器802。

可选的，处理器801和存储器802可以通过总线803通信。

在一些可能的实施方式中，至少一个处理器801可以构成具有对一个或多个输入执行逻辑运算的电路的任何物理设备。例如，至少一个处理器可以包括一个或多个集成电路(integrated circuit，IC)，包括专用集成电路(application specific integratedcircuit，ASIC)、微芯片、微控制器、微处理器、中央处理单元(central processing unit，CPU)的全部或部分、图形处理单元(graphics processing unit，GPU)、数字信号处理器(digital signal process，DSP)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)或者适于执行指令或执行逻辑运算的其它电路。由至少一个处理器执行的指令可以例如被预加载到与控制器集成的或嵌入在控制器中的存储器中，或者可以存储在分离的存储器中。存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、硬盘、光盘、磁介质、闪存，其它永久、固定或易失性存储器，或者能够存储指令的任何其它机制。在一些实施例中，至少一个处理器可以包括多于一个处理器。每个处理器可以具有相似的结构，或者处理器可以具有彼此电连接或断开的不同构造。例如，处理器可以是分离的电路或集成在单个电路中。当使用多于一个处理器时，处理器可以被配置为独立地或协作地操作。处理器可以以电、磁、光学、声学、机械或通过允许它们交互的其它手段来耦合。根据本申请的一个实施例，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行上述标定方法的步骤。存储器802可以包括以易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储媒体，如只读存储器和/或随机存取存储器。存储器802可以存储操作***、应用程序、其他程序模块、可执行代码、程序数据、用户数据等。

此外，上述存储器802中存储有用于实现图7中的获得模块701、点云配准模块702和确定模块703的功能的计算机执行指令。图7中的获得模块701、点云配准模块702和确定模块703的功能/实现过程均可以通过图8中的处理器801调用存储器802中存储的计算机执行指令来实现，具体实现过程和功能参考上述相关实施例。

基于相同的发明构思，本申请实施例提供一种激光雷达的标定设备，包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，与存储器相连，用于通过执行计算机可执行指令，并能够实现如上述一个或者多个实施例所述的激光雷达的标定方法。

基于相同的发明构思，本申请实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令被处理器执行后，能够实现如上述一个或者多个实施例所述的激光雷达的标定方法。

本领域技术人员可以理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种激光雷达的标定方法，所述激光雷达设置于车体上，其特征在于，包括：

获得扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵；

获得所述扫描设备采集的第一点云以及所述车体的第二点云，所述第一点云为所述扫描设备通过扫描所述车体的至少一部分得到的，所述第二点云是对所述车体的模型进行离散采样或对所述车体的模型进行点云仿真得到的；

对所述第一点云与所述第二点云进行点云配准，得到所述扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵；

根据所述第一变换矩阵和所述第二变换矩阵，确定所述雷达坐标系到所述车体坐标系的第三变换矩阵，所述第三变换矩阵用于将所述激光雷达标定到所述车体坐标系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵，包括：

获得所述扫描设备采集的第三点云和所述激光雷达采集的第四点云，所述扫描设备的视场与所述激光雷达的视场存在重叠区域，所述重叠区域中至少设置有特征物体的一部分；

对所述第三点云与所述第四点云进行点云配准，得到所述扫描设备坐标系到所述雷达坐标系的所述第一变换矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第三点云与所述第四点云进行点云配准，得到所述扫描设备坐标系到所述雷达坐标系的第一变换矩阵，包括：

根据所述第三点云与所述第四点云，估计所述激光雷达相对于所述扫描设备的初始位姿；

根据所述初始位姿，对所述第三点云与所述第四点云进行点云配准，得到所述扫描设备坐标系到所述雷达坐标系的所述第一变换矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一变换矩阵和所述第二变换矩阵，确定所述雷达坐标系到所述车体坐标系的第三变换矩阵，包括：

通过将所述第一变换矩阵的逆矩阵乘以所述第二变换矩阵，得到所述第三变换矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述雷达坐标系到所述车体坐标系的第三变换矩阵之后，还包括：

根据所述第三变换矩阵，确定所述雷达坐标系相对于所述车体坐标系的位移以及旋转角度。

6.一种激光雷达的标定装置，所述激光雷达设置于车体上，其特征在于，所述装置包括：

获得模块，用于获得扫描设备坐标系到雷达坐标系的第一变换矩阵；

所述获得模块，还用于获得所述扫描设备采集的第一点云以及所述车体的第二点云，所述第一点云为所述扫描设备通过扫描所述车体的至少一部分得到的，所述第二点云是对所述车体的模型进行离散采样或对所述车体的模型进行点云仿真得到的；

点云配准模块，用于对所述第一点云与所述第二点云进行点云配准，得到所述扫描设备坐标系到车体坐标系的第二变换矩阵；

确定模块，用于根据所述第一变换矩阵和所述第二变换矩阵，确定所述雷达坐标系到所述车体坐标系的第三变换矩阵，所述第三变换矩阵用于将所述激光雷达标定到所述车体坐标系。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获得模块，用于获得所述扫描设备采集的第三点云和所述激光雷达采集的第四点云，所述扫描设备的视场与所述激光雷达的视场存在重叠区域，所述重叠区域中至少设置有特征物体的一部分；

所述点云配准模块，用于对所述第三点云与所述第四点云进行点云配准，得到所述扫描设备坐标系到所述雷达坐标系的所述第一变换矩阵。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述点云配准模块，用于根据所述第三点云与所述第四点云，估计所述激光雷达相对于所述扫描设备的初始位姿；根据所述初始位姿，对所述第三点云与所述第四点云进行点云配准，得到所述扫描设备坐标系到所述雷达坐标系的所述第一变换矩阵。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于通过将所述第一变换矩阵的逆矩阵乘以所述第二变换矩阵，得到所述第三变换矩阵。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于在确定所述第三变换矩阵后，根据所述第三变换矩阵，确定所述雷达坐标系相对于所述车体坐标系的位移以及旋转角度。

11.一种激光雷达的标定设备，其特征在于，包括：

存储器，存储有计算机可执行指令；

处理器，与所述存储器相连，用于通过执行所述计算机可执行指令，以实现如权利要求1至5任一项所述的方法。

12.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令被处理器执行后能够实现如权利要求1至5任一项所述的方法。

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