[发明专利]三维激光传感器与二维激光传感器的联合标定方法

说明书

技术领域

本发明属于移动机器人及无人驾驶车辆自主环境感知技术领域，涉及到三维激光测距与多个异面二维激光测距传感器之间的数据融合，尤其是一种可提高标定效率和精度的三维激光传感器与二维激光传感器的联合标定方法。

背景技术

工作在复杂非结构化场景中的移动机器人系统依靠单一传感器无法有效完成自主环境感知和自主场景理解，多个传感器之间的数据匹配与融合是提高机器人三维环境地图构建与场景理解性能的必备手段，而多个传感器之间的联合标定又是其中的重要环节。以往的标定工作往往是针对一维激光测距仪坐标系与飞行器坐标系之间的标定（Miller J. R. and Amidi O., 3-D Site Mapping with the CMU Autonomous Helicopter. Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Autonomous Systems (IAS-5), 1998），主要是在飞行器保持固定姿态的情况下利用红外探测仪获得激光测距仪发射的单束激光打在地面上激光点的三维坐标，从而完成一维激光测距仪坐标系到飞行器坐标系之间的标定，但是这种方法解决不了二维激光测距仪的标定，并且存在依赖DSP控制器和旋转电机精度的不足，此外该方法还必须使用红外探测仪，这也限制了该标定方法的通用性。文献（Thrun S., Montemerlo M., et. al.,Stanley: The robot that won the DARPA Grand Challenge. Journal of Field Robotics, 23(9), 661–692, 2006.）是依赖于事先选定的可以通过的道路，利用无人驾驶车上多个激光测距仪获取的一系列测距数据，采用参数回推的方法进行标定。该方法由于是基于数据回推原理，存在标定结果带有概率性的误差的不足，无法保证标定的高精度。文献（Guerreiro B., Silvestre C., Oliveira P., Automatic LADAR Calibration Methods using Geometric Optimization, IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2011）所提出的激光参数标定方法利用两组激光点云数据集来进行匹配，但该方法解决不了计算效率问题，且只给出了仿真结果，实际使用价值不大。文献（V. Niola, C. Rossi, S. Savino, and S. Strano, “A method for the calibration of a 3-D laser scanner,” in Proceedings of the 19th International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing, 2009）所提出的激光参数标定方法针对于单个三维激光，且利用数字式测微计等精确仪器进行纯几何方式进行标定，该标定方法对设备要求较高，且采用手动标定，解决不了不可控人为误差问题。

发明内容

本发明是为了解决现有技术所存在的上述技术问题，提供一种可提高标定效率和精度的三维激光传感器与二维激光传感器的联合标定方法。

本发明的技术解决方案是：一种三维激光传感器与二维激光传感器的联合标定方法，其特征在于按照如下方法进行：

 a. 使二维激光传感器的二维激光扫描面通过标定板间的缝隙，利用二维激光传感器所获得的测距数据计算缝隙所属直线在二维激光传感器坐标系下的向量坐标                                               ，根据公式计算将转换到三维激光坐标系中的向量坐标，式中和分别为旋转矩阵和平移向量的初始值；

b. 用三维激光传感器扫描步骤a中所述的标定板及缝隙，通过基于点云数据的平面特征提取，计算得到缝隙所属直线在三维激光坐标系下的向量坐标；

c. 根据a、b步骤分别确定的和，计算和二者之间夹角，，利用并根据对旋转矩阵进行迭代校正，计算得到旋转矩阵，用于旋转分量校正，式中为绕轴旋转角的旋转矩阵，；