一种旋转激光雷达的外参标定方法

1.本发明涉及激光雷达技术领域，具体涉及一种旋转激光雷达的外参标定方法。


背景技术：

2.近十年来，三维激光雷达凭借感知范围广、测量精度高、抗干扰性强的优点，而被广泛应用于机器人技术、自动驾驶和地理测绘等领域。然而，大多数三维激光雷达在垂直方向上视野小、分辨率低的缺陷，限制了其在室内封闭环境内无人机或无人车自动驾驶领域的应用。由于技术瓶颈和高成本，简单地增加激光扫描光束来扩大垂直视场是一项具有挑战性的任务。因此，将整个激光雷达绕固定轴旋转，以在垂直方向上获取更大的扫描范围，是一种更为经济有效的解决方案。旋转激光雷达的外参就是激光雷达中心与旋转装置的相对位姿，其精度将极大地影响激光雷达数据的质量。然而，由于旋转装置在加工和安装过程中存在的不可避免的偏差和材料热膨胀收缩特性和机械磨损的影响，旋转激光雷达在设计时的初始外参只能作为参考值，在实际工作前需要重新标定其外部参数。因此，在无准备环境下高效方便地标定旋转激光雷达外参是至关重要的。然而，现有的标定方法仍然需要特定的标定环境，在无准备环境下无法保证外参标定的精度和鲁棒性。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种旋转激光雷达的外参标定方法，以能够在无准备环境下保证旋转激光雷达外参标定的精度和鲁棒性。
4.本发明解决上述技术问题的技术方案如下：本发明提供一种旋转激光雷达的外参标定方法，所述旋转激光雷达的外参标定方法包括：s1：获取旋转激光雷达扫描的第一半扫描点云和第二半扫描点云；s2：判断所述第一半扫描点云和所述第二半扫描点云是否完全重叠，若是，将所述旋转激光雷达的当前外参作为最终外参输出，否则，进入步骤s3；s3：分别对所述第一半扫描点云和所述第二半扫描点云进行网格划分，得到划分后的若干第一半扫描网格和若干第二半扫描网格；s4：利用平面模型拟合方法提取每个所述第一半扫描网格和第二半扫描网格中的平面点云；s5：对所述第一半扫描网格和第二半扫描网格中的平面点云进行平面匹配操作，得到匹配结果；s6：利用所述匹配结果优化所述旋转激光雷达的当前外参，得到所述旋转激光雷达的新的外参；s7：将所述新的外参作为所述当前外参并返回步骤s2。
5.可选择地，在所述步骤s1之前，所述旋转激光雷达的外参标定方法还包括：获取所述旋转激光雷达的旋转角度；
将所述旋转激光雷达所在的坐标系转换为固定坐标系；根据所述旋转角度和所述固定坐标系的原点，构建第一半扫描模型和第二半扫描模型；根据所述第一半扫描模型得到所述第一半扫描点云和/或根据所述第二半扫描模型得到所述第二半扫描点云。
6.可选择地，所述第一半扫描模型为：所述第二半扫描模型为：其中，表示固定坐标系下的第个点云的坐标，表示旋转角度。
7.可选择地，所述步骤s5中：s51：将所述第一半扫描网格中的平面点云和第二半扫描网格中的平面点云中的一者作为当前平面点云，另一者作为与所述当前平面点云相匹配的配对平面点云进行初步匹配，得到候选平面对；s52：获取当前候选平面对的平面参数对；s53：根据所述平面参数对，得到关联平面判断参数；s54：根据所述关联平面判断参数判断所述当前候选平面对是否为关联平面，若是，进入步骤s55，否则，进入步骤s56；s55：判断所述当前候选平面对是否为最后一组候选平面对，若是，将所述关联平面作为匹配结果输出并进入步骤s6；否则，进入步骤s56；s56：重新获取候选平面对并返回步骤s51。
8.可选择地，所述步骤s52中，所述平面参数对包括：所述当前平面点云和/或所述配对平面点云的质心坐标，以及所述当前平面点云和/或所述配对平面点云的平面单位法向量；所述步骤s53中，所述关联平面判断参数包括：所述当前平面点云和所述配对平面点云的质心之间的形心距离、所述当前平面点云和/或所述配对平面点云中一者的质心坐标在另一者上投影与该另一者的质心坐标之间的投影形心距离，以及所述当前平面点云和所述配对平面点云的单位法向量之间的夹角。
9.可选择地，所述步骤s54包括：s541：判断所述形心距离是否小于第一预设阈值，若是，进入步骤s542，否则，进入步骤s56；s542：判断所述投影形心距离是否小于第二预设阈值，若是，进入步骤s543，否则，进入步骤s56；s543：判断所述单位法向量之间的夹角是否小于第三预设阈值，若是，进入步骤s55，否则，返回步骤s56。
10.可选择地，所述形心距离通过以下方式计算：
其中，和分别表示所述当前平面点云的质心和所述配对平面点云的质心；所述投影形心距离通过以下方式计算：其中，表示形心距离，表示所述配对平面点云的单位法向量；所述单位法向量之间的夹角通过以下方式计算：其中，和分别表示所述当前平面点云的单位法向量和所述配对平面点云的单位法向量。
11.可选择地，所述旋转激光雷达的外参包括估计外参、旋转外参和平移外参。
12.可选择地，所述估计外参的计算方式为：其中，表示估计外参的集合，表示所述当前平面点云和所述配对平面点云之间相似度的成本函数且，和分别表示所述当前平面到所述配对平面中点云的目标函数，以及所述配对平面到所述当前平面中点云的目标函数且、，表示，表示点是所述旋转激光雷达坐标系中的初始点，和是点与平面和之间距离的函数且，和是距离的权重且，和表示平面观测精度权重且、
，和分别表示所述当前平面点云的质心和所述配对平面点云的质心，分别表示所述旋转激光雷达和目标平面的距离以及入射角的权重比例，且和分别表示所述当前平面点云和所述配对平面点云，为估计参数的坐标且，表示估计参数，表示激光雷达的最大测量距离。
13.本发明具有以下有益效果：1)可以在未准备环境下进行外参标定，传统方法需要在特定环境下进行标定，在需临时进行标定的情况下也可胜任；2)无需借助其他外部辅助工具进行外参标定，避免制作额外标定件；3）相比于现有的技术方案，grsc算法相对于其他外参标定方法能够提供更多更小的环境平面，因此具有更好的精度和鲁棒性。
附图说明
14.图1为本发明所提供的旋转激光雷达的外参标定方法的流程图；图2为图1中步骤s5的分步骤流程图；图3为步骤s54的分步骤流程图；图4为本发明平面匹配过程示意图；图5为本发明旋转激光雷达坐标转换关系示意图。
具体实施方式
15.以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
实施例
16.本发明提供一种旋转激光雷达的外参标定方法，参考图1所示，所述旋转激光雷达的外参标定方法包括：s1：获取旋转激光雷达扫描的第一半扫描点云和第二半扫描点云；由于旋转激光雷达的扫描是对称的，当旋转激光雷达完成一个扫描周期时，它实际上对环境进行了两次扫描。我们把整个环境的两次扫描点云表示为第一个半扫描模型际上对环境进行了两次扫描。我们把整个环境的两次扫描点云表示为第一个半扫描模型和第二半扫描模型和第二半扫描模型，如果外部参数正确，这样的两个半扫描将完全重叠。有了预测的外在变换的外在变换和从旋转角度和从旋转角度得出的变换得出的变换，由可将雷达坐标系可将雷达坐标系中的原点中的原点变换为固定坐标系变换为固定坐标系中的中的。然后，根据旋转角度。然后，根据旋转角度，点，点累积以构建两个半扫描。
17.可选择地，所述第一半扫描模型为：所述第二半扫描模型为：其中，表示固定坐标系下的第个点云的坐标，表示旋转角度。
18.s2：判断所述第一半扫描点云和所述第二半扫描点云是否完全重叠，若是，将所述旋转激光雷达的当前外参作为最终外参输出，否则，进入步骤s3；s3：分别对所述第一半扫描点云和所述第二半扫描点云进行网格划分，得到划分后的若干第一半扫描网格和若干第二半扫描网格；为了克服环境点云失真的影响，可充分利用小平面，本发明将整个环境点云划分为小网格。所有的半扫描，如第一半扫描模型为小网格。所有的半扫描，如第一半扫描模型和第二半扫描模型，将被划分为相同大小的网格。此外，每一个半扫描的网格都应该是完全对齐的，确保grsc能够可靠地对相应的网格进行平面关联。具体来说，首先将第一半扫描划分为小网格，在此过程中将形成一套划分网格的参数，其中包括网格大小和和坐标的范围。为了确保来自不同半扫描的网格是一致的，前半扫描的划分参数将被用来划分第二半扫描描的网格是一致的，前半扫描的划分参数将被用来划分第二半扫描。
19.以下为本发明所提供的grsc方法，其包括平面提取部分和平面匹配部分，具体为：s4：利用平面模型拟合方法提取每个所述第一半扫描网格和第二半扫描网格中的平面点云；分别从基于半扫描分别从基于半扫描和构建的所有网格中，通过ransac平面模型拟合方法提取每个网格内的平面点云，根据拟合参数获取提取的平面的相关参数。这里需要说明的是，ransac平面模型拟合方法为本领域较为常用的方法，因而并非本发明的保护内容。
20.s5：对所述第一半扫描网格和第二半扫描网格中的平面点云进行平面匹配操作，得到匹配结果；进一步地，参考图2所示，所述步骤s5包括：s51：将所述第一半扫描网格中的平面点云和第二半扫描网格中的平面点云中的一者作为当前平面点云，另一者作为与所述当前平面点云相匹配的配对平面点云进行初步匹配，得到候选平面对；s52：获取当前候选平面对的平面参数对；这里，所述平面参数对包括：所述当前平面点云和/或所述配对平面点云的质心坐标，以及所述当前平面点云和/或所述配对平面点云的平面单位法向量。
21.s53：根据所述平面参数对，得到关联平面判断参数；这里，所述关联平面判断参数包括：所述当前平面点云和所述配对平面点云的质心之间的形心距离、所述当前平面点云和/或所述配对平面点云中一者的质心坐标在另一者上投影与该另一者的质心坐标之间的投影形心距离，以及所述当前平面点云和所述配对平面点云的单位法向量之间的夹角。
22.s54：根据所述关联平面判断参数判断所述当前候选平面对是否为关联平面，若是，进入步骤s55，否则，进入步骤s56；具体地，当提取平面完成后，会形成两组平面参数和，它们分别来自第一半扫描描和第二半扫描和第二半扫描。关联平面的目的是找到所有的平面匹配。关联平面的目的是找到所有的平面匹配，其中，其中是是中第个平面参数，个平面参数，是是中第个平面参数。平面参数参数是一个元组，表示为是一个元组，表示为，和它由一个平面的中心点组成，是由平面的质心、平面的单位法向量和平面到坐标原点的距离组成的，类似的平面参数似的平面参数表示为表示为。我们不需要检查每一个点与相邻平面的距离，而是直接使用平面参数，用从粗到细的匹配过程来关联平面。可选择地，参考图3和图4所示，所述步骤s54的分步骤即为本发明由粗到细的匹配过程，其包括：s541：判断所述形心距离是否小于第一预设阈值，若是，进入步骤s542，否则，进入步骤s56；这里，所述形心距离通过以下方式计算：其中，和分别表示所述当前平面点云的质心和所述配对平面点云的质心。
23.s542：判断所述投影形心距离是否小于第二预设阈值，若是，进入步骤s543，否则，进入步骤s56；所述投影形心距离通过以下方式计算：其中，表示形心距离，表示所述配对平面点云的单位法向量。是是与单位与单位的乘积。对于图4(b)所示的一些来自不同半扫描的小平面，它们是共面的，但不够接近，足够小的投影中心点距离的，但不够接近，足够小的投影中心点距离可以表明这两个平面是来自同一个物理平面，但在不同的部分。
24.s543：判断所述单位法向量之间的夹角是否小于第三预设阈值，若是，进入步骤s55，否则，返回步骤s56。
25.所述单位法向量之间的夹角通过以下方式计算：其中，和分别表示所述当前平面点云的单位法向量和所述配对平面点云的单位法向量。
26.s55：判断所述当前候选平面对是否为最后一组候选平面对，若是，将所述关联平面作为匹配结果输出并进入步骤s6；否则，进入步骤s56；s56：重新获取候选平面对并返回步骤s51。
27.s6：利用所述匹配结果优化所述旋转激光雷达的当前外参，得到所述旋转激光雷
达的新的外参；s7：将所述新的外参作为所述当前外参并返回步骤s2。
28.可选择地，在所述步骤s1之前，所述旋转激光雷达的外参标定方法还包括：获取所述旋转激光雷达的旋转角度；将所述旋转激光雷达所在的坐标系转换为固定坐标系；具体的，参考图5所示，其展示了本大明的三维旋转激光雷达系统的坐标关系，进一步地，坐标 和分别表示三维激光雷达、旋转电机轴和固定底座。相应的坐标系统分别被指定为, 和。旋转激光雷达和旋转电机轴中心之间的外在参数是恒定的，表示为，它由旋转矩阵，它由旋转矩阵和平移矢量和平移矢量组成。旋转矩阵组成。旋转矩阵是由直观的欧拉角呈现的现的现的表示为：由于不可观察性，沿旋转轴的旋转参数的旋转参数和平移参数和平移参数都不能被估计。此外，由于激光雷达的测距偏差可能达到数厘米，比一般的平移外部参数大得多，所以在非特定环境中也无法估计定环境中也无法估计。因此，在本发明中，我们将只估计二维旋转参数。因此，在本发明中，我们将只估计二维旋转参数和和。我们把估计的旋转矩阵们把估计的旋转矩阵表示为其中，其中，旋转的电机轴和固定底座之间的变换用旋转的电机轴和固定底座之间的变换用表示，它也由旋转矩阵表示，它也由旋转矩阵和平移矢量移矢量组成。因为旋转激光雷达围绕固定坐标系组成。因为旋转激光雷达围绕固定坐标系的的轴的旋转角度轴的旋转角度，所以，所以是变化的。由于坐标系和的原点和轴是重合的，轴是重合的，可以简化为可以简化为为
且且可视为零向量。
29.为了得到固定坐标系为了得到固定坐标系中的转换点中的转换点，原点，原点必须首先从激光雷达坐标系必须首先从激光雷达坐标系转换到旋转电机坐标系转换到旋转电机坐标系，然后再从，然后再从转换到转换到。
30.组合公式，则。
31.根据所述旋转角度和所述固定坐标系的原点，构建第一半扫描模型和第二半扫描模型；根据所述第一半扫描模型得到所述第一半扫描点云和/或根据所述第二半扫描模型得到所述第二半扫描点云。
32.可选择地，所述旋转激光雷达的外参包括估计外参，所述估计外参的计算方式为：其中，表示估计外参的集合，表示所述当前平面点云和所述配对平面点云之间相似度的成本函数且，和分别表示所述当前平面到所述配对平面中点云的目标函数，以及所述配对平面到所述当前平面中点云的目标函数且、，表示，表示点是所述旋转激光雷达坐标系中的初始点，和是点与平面和之间距离的函数且，和是距离的权重且，和表示平面观测精度权重且
、，和分别表示所述当前平面点云的质心和所述配对平面点云的质心，分别表示所述旋转激光雷达和目标平面的距离以及入射角的权重比例，且和分别表示所述当前平面点云和所述配对平面点云，由于、的点集在旋转激光雷达静止时对相同的物理面进行采样，因此属于平面匹配采样，因此属于平面匹配的平面和平面和平面实际上是空间中同一物理面的同一观测值，因而本发明将估计参数表示为，为估计参数的坐标，表示估计参数，表示激光雷达的最大测量距离；和分别表示所述当前平面点云的单位法向量和所述配对平面点云的单位法向量。
33.本发明具有以下有益效果：1)可以在未准备环境下进行外参标定，传统方法需要在特定环境下进行标定，在需临时进行标定的情况下也可胜任；2)无需借助其他外部辅助工具进行外参标定，避免制作额外标定件；3）相比于现有的技术方案，grsc算法相对于其他外参标定方法能够提供更多更小的环境平面，因此具有更好的精度和鲁棒性。
34.具体来说，当收到足够的扫描数据时，方法首选将整个环境点云划分为众多小网格；然后，使用ransac方法在每个网格内有效地提取较小的平面；其次，提取的平面将以粗到细的平面匹配方式进行有效的关联；最后，两个代表平面观测精度的权重被用来改善外参优化。
35.由此，本发明所提出的基于ransac提取网格平面（grsc）的旋转激光雷达外参标定方法，实现了在没有经过精心准备、未准备环境下，不借助其他辅助工具就可以对使用的旋转激光雷达进行外参标定，同时还提高了激光雷达的外参标定精度和鲁棒性。
36.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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。

技术特征：
1.一种旋转激光雷达的外参标定方法，其特征在于，所述旋转激光雷达的外参标定方法包括：s1：获取旋转激光雷达扫描的第一半扫描点云和第二半扫描点云；s2：判断所述第一半扫描点云和所述第二半扫描点云是否完全重叠，若是，将所述旋转激光雷达的当前外参作为最终外参输出，否则，进入步骤s3；s3：分别对所述第一半扫描点云和所述第二半扫描点云进行网格划分，得到划分后的若干第一半扫描网格和若干第二半扫描网格；s4：利用平面模型拟合方法提取每个所述第一半扫描网格和第二半扫描网格中的平面点云；s5：对所述第一半扫描网格和第二半扫描网格中的平面点云进行平面匹配操作，得到匹配结果；s6：利用所述匹配结果优化所述旋转激光雷达的当前外参，得到所述旋转激光雷达的新的外参；s7：将所述新的外参作为所述当前外参并返回步骤s2。2.根据权利要求1所述的旋转激光雷达的外参标定方法，其特征在于，在所述步骤s1之前，所述旋转激光雷达的外参标定方法还包括：获取所述旋转激光雷达的旋转角度；将所述旋转激光雷达所在的坐标系转换为固定坐标系；根据所述旋转角度和所述固定坐标系的原点，构建第一半扫描模型和第二半扫描模型；根据所述第一半扫描模型得到所述第一半扫描点云和/或根据所述第二半扫描模型得到所述第二半扫描点云。3.根据权利要求2所述的旋转激光雷达的外参标定方法，其特征在于，所述第一半扫描模型为：所述第二半扫描模型为：其中，表示固定坐标系下的第个点云的坐标，表示旋转角度。4.根据权利要求1所述的旋转激光雷达的外参标定方法，其特征在于，所述步骤s5中：s51：将所述第一半扫描网格中的平面点云和第二半扫描网格中的平面点云中的一者作为当前平面点云，另一者作为与所述当前平面点云相匹配的配对平面点云进行初步匹配，得到候选平面对；s52：获取当前候选平面对的平面参数对；s53：根据所述平面参数对，得到关联平面判断参数；s54：根据所述关联平面判断参数判断所述当前候选平面对是否为关联平面，若是，进入步骤s55，否则，进入步骤s56；s55：判断所述当前候选平面对是否为最后一组候选平面对，若是，将所述关联平面作
为匹配结果输出并进入步骤s6；否则，进入步骤s56；s56：重新获取候选平面对并返回步骤s51。5.根据权利要求4所述的旋转激光雷达的外参标定方法，其特征在于，所述步骤s52中，所述平面参数对包括：所述当前平面点云和/或所述配对平面点云的质心坐标，以及所述当前平面点云和/或所述配对平面点云的平面单位法向量；所述步骤s53中，所述关联平面判断参数包括：所述当前平面点云和所述配对平面点云的质心之间的形心距离、所述当前平面点云和/或所述配对平面点云中一者的质心坐标在另一者上投影与该另一者的质心坐标之间的投影形心距离，以及所述当前平面点云和所述配对平面点云的单位法向量之间的夹角。6.根据权利要求5所述的旋转激光雷达的外参标定方法，其特征在于，所述步骤s54包括：s541：判断所述形心距离是否小于第一预设阈值，若是，进入步骤s542，否则，进入步骤s56；s542：判断所述投影形心距离是否小于第二预设阈值，若是，进入步骤s543，否则，进入步骤s56；s543：判断所述单位法向量之间的夹角是否小于第三预设阈值，若是，进入步骤s55，否则，返回步骤s56。7.根据权利要求5或6所述的旋转激光雷达的外参标定方法，其特征在于，所述形心距离通过以下方式计算：其中，和分别表示所述当前平面点云的质心和所述配对平面点云的质心；所述投影形心距离通过以下方式计算：其中，表示形心距离，表示所述配对平面点云的单位法向量；所述单位法向量之间的夹角通过以下方式计算：其中，和分别表示所述当前平面点云的单位法向量和所述配对平面点云的单位法向量。8.根据权利要求1所述的旋转激光雷达的外参标定方法，其特征在于，所述旋转激光雷达的外参包括估计外参；所述估计外参的计算方式为：其中，表示估计外参的集合，表示所述当前平面点云和所述配对平面点云之间
相似度的成本函数且，和分别表示所述当前平面到所述配对平面中点云的目标函数，以及所述配对平面到所述当前平面中点云的目标函数且、，表示，表示点是所述旋转激光雷达坐标系中的初始点，和是点与平面和之间距离的函数且，和是距离的权重且，和表示平面观测精度权重且、，和分别表示所述当前平面点云的质心和所述配对平面点云的质心，分别表示所述旋转激光雷达和目标平面的距离以及入射角的权重比例，且和分别表示所述当前平面点云和所述配对平面点云，为估计参数的坐标且，表示估计参数，表示激光雷达的最大测量距离。

技术总结
本发明公开了一种旋转激光雷达的外参标定方法，旋转激光雷达的外参标定方法包括：获取旋转激光雷达扫描的第一半扫描点云和第二半扫描点云；判断第一半扫描点云和第二半扫描点云是否完全重叠，若是，将旋转激光雷达的当前外参作为最终外参输出，否则，分别对第一半扫描点云和第二半扫描点云进行网格划分，得到若干第一半扫描网格和若干第二半扫描网格；利用平面模型拟合方法提取每个第一半扫描网格和第二半扫描网格中的平面点云；对第一半扫描网格和第二半扫描网格中的平面点云进行平面匹配操作，得到匹配结果；利用匹配结果优化旋转激光雷达的当前外参，得到旋转激光雷达的新的外参；将新的外参作为当前外参并返回判断步骤。骤。骤。


技术研发人员：汪双 张华 陈波 林海涛 王聪 符美琦 霍建文 刘冉 刘满禄
受保护的技术使用者：西南科技大学
技术研发日：2022.02.09
技术公布日：2022/3/8