[发明专利]激光雷达与惯性测量单元的检测方法及相关装置

说明书

本发明实施例公开了一种激光雷达与惯性测量单元的检测方法及相关装置，该方法包括：获取车辆在地理环境中行驶时，激光雷达对局部地理环境采集的点云数据、惯性测量单元检测的第一位姿数据；以第一位姿数据作为映射的系数，将点云数据映射至预设的点云地图下，获得激光雷达相对于点云地图的第二位姿数据；测量激光雷达的第二位姿数据与惯性测量单元的第一位姿数据之间在同一坐标系下的偏差。利用转换关系将点云数据映射至点云地图下，获得与点云地图对齐校正后的点云数据，无需目标参照物，通用性较强，计算偏差的方法简单，可实现对激光雷达与惯性测量单元联合标定参数进行自动化的检测，提高检测的精度和效率。

技术领域

本发明实施例涉及自动驾驶技术，尤其涉及一种激光雷达与惯性测量单元的检测方法及相关装置。

背景技术

随着无人驾驶技术的发展，车载激光雷达和惯性测量单元(InertialMeasurement Unit，IMU)作为车载自动驾驶系统中常用的传感器，用于检测信息进行融合、感知、规划、决策、控制等等。

在车载自动驾驶系统运转过程中，各传感器往往会由于各种原因(如碰撞、硬件拆装、长期颠簸行驶等等)而造成不可避免的位移，相对原有位置发生变化，从而使得原来的标定参数失效。因此，对标定参数进行定期检测就成为了关键一环。

对激光雷达的标定，一般是标定激光雷达与惯性测量单元的相对位姿。在传统的标定检测方法中，会采用手工物理测量，即通过使用量测工具实际物理测量激光雷达到其他传感器之间的相对位置，由于该方法效率较低，存在较大的量测误差，且无法实现自动化的标定检测。因此，现在多采用自动化的激光雷达标定方法对标定参数进行检测，即定期重复一遍完整的自动化毫米波雷达标定过程，或者，对典型目标进行数据采集、检测、匹配进而完成检测。然而，自动化激光雷达标定方法虽然可以实现自动化，但仍然需要重复一遍完整的标定过程，不适用于长期高频的对标定参数的检测需求；对典型目标进行数据采集、检测、匹配进而完成检测的精度较高，但对特定目标存在依赖，不利于检测方法的泛用与扩展。

发明内容

本发明实施例提出了激光雷达与惯性测量单元的检测方法及相关装置，以解决现有技术中检测效率低下、检测过程繁琐、且检测方法通用性较差的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种激光雷达与惯性测量单元的检测方法，该方法包括：

获取车辆在地理环境中行驶时，激光雷达对局部所述地理环境采集的点云数据、惯性测量单元检测的第一位姿数据、所述激光雷达在所述惯性测量单元下的标定参数；

以所述第一位姿数据作为映射的系数，将所述点云数据映射至预设的点云地图下，获得所述激光雷达相对于所述点云地图的第二位姿数据，所述点云地图为全局所述地理环境的点云数据；

测量所述激光雷达的所述第二位姿数据与所述惯性测量单元的所述第一位姿数据之间在同一坐标系下的偏差。

第二方面，本发明实施例还提供了一种激光雷达与惯性测量单元的检测装置，该装置包括：

数据获取模块，用于获取车辆在地理环境中行驶时，激光雷达对局部所述地理环境采集的点云数据、惯性测量单元检测的第一位姿数据、所述激光雷达在所述惯性测量单元下的标定参数；

相对位姿获取模块，用于以所述第一位姿数据作为映射的系数，将所述点云数据映射至预设的点云地图下，获得所述激光雷达相对于所述点云地图的第二位姿数据，所述点云地图为全局所述地理环境的点云数据；

偏差计算模块，用于测量所述激光雷达的所述第二位姿数据与所述惯性测量单元的所述第一位姿数据之间在同一坐标系下的偏差。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，