[发明专利]AGV双激光雷达位置标定方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种AGV双激光雷达位置标定方法，其特征在于，包括：

获取安装有双激光雷达的自动引导车AGV 在预设标定环境中的双激光雷达扫描数据，所述双激光雷达分别安装于所述AGV 的相对两侧，且所述双激光雷达的扫描区域具有重合区域；

将所述双激光雷达重合的扫描区域的扫描雷达数据转换为与所述双激光雷达分别对应的点云数据；

将所述双激光雷达分别对应的点云数据中的一个作为源点云数据，另一个作为目标点云数据，使用迭代最近点ICP算法确定所述双激光雷达的标定结果；

所述将所述双激光雷达分别对应的点云数据中的一个作为源点云数据，另一个作为目标点云数据，使用ICP算法确定所述双激光雷达的标定结果，包括：

根据所述双激光雷达在所述AGV 上的安装位置，确定所述双激光雷达的理论转换矩阵；

根据所述双激光雷达分别对应的点云数据中的一个生成源点云集合，根据所述理论转换矩阵确定另一点云数据在源点云数据坐标系下的理论目标点云集合；

根据所述源点云集合与目标点云集合中平均临近点对的距离，对所述理论转换矩阵进行迭代计算，直至所述源点云集合与目标点云集合中平均临近点对的距离小于预设距离阈值或者迭代次数达到预设迭代次数；

将所述目标点云集合对应的激光雷达的位置与迭代完成的转换矩阵的乘积作为所述标定结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述源点云集合与目标点云集合中平均临近点对的距离，对所述理论转换矩阵进行迭代计算，直至所述源点云集合与目标点云集合中平均临近点对的距离小于预设距离阈值或者迭代次数达到预设迭代次数，包括：

在每次迭代计算中，在源点云集合中寻找所述目标点云集合中的最近点且距离小于预设距离阈值的第一点集，所述源点云集合中对应的邻近点集为第二点集；

使用最小二乘法对所述第一点集和所述第二点集奇异值分解SVD，获得单次迭代的旋转矩阵和平移向量；

根据单次迭代的旋转矩阵和平移向量更新转换矩阵和目标点云集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据单次迭代的旋转矩阵和平移向量更新转换矩阵和目标点云集合，包括：

根据更新转换矩阵Tc，其中r为旋转矩阵，t为平移相量；

根据p2’ = Tc * p2_L1更新目标点云集合，其中p2’为更新后的目标点云集合，p2_L1为更新前的目标点云集合。

4.根据权利要求1~3任一项所述的方法，其特征在于，所述双激光雷达分别安装于所述AG V 的两个对角，且所述双激光雷达的扫描角度大于或等于270度。

5.一种AGV双激光雷达位置标定装置，其特征在于，包括：

雷达数据获取模块，用于获取安装有双激光雷达的自动引导车AGV 在预设标定环境中的双激光雷达扫描数据，所述双激光雷达分别安装于所述AGV 的相对两侧，且所述双激光雷达的扫描区域具有重合区域；

数据转换模块，用于将所述双激光雷达重合的扫描区域的扫描雷达数据转换为与所述双激光雷达分别对应的点云数据；

位置标定模块，用于将所述双激光雷达分别对应的点云数据中的一个作为源点云数据，另一个作为目标点云数据，使用迭代最近点ICP算法确定所述双激光雷达的标定结果；

所述位置标定装置，具体用于根据所述双激光雷达在所述AGV 上的安装位置，确定所述双激光雷达的理论转换矩阵；根据所述双激光雷达分别对应的点云数据中的一个生成源点云集合，根据所述理论转换矩阵确定另一点云数据在源点云数据坐标系下的理论目标点云集合；根据所述源点云集合与目标点云集合中平均临近点对的距离，对所述理论转换矩阵进行迭代计算，直至所述源点云集合与目标点云集合中平均临近点对的距离小于预设距离阈值或者迭代次数达到预设迭代次数；将所述目标点云集合与迭代完成的转换矩阵的乘积作为所述标定结果。