[发明专利]一种基于自动建图的多激光雷达标定方法

说明书

本发明公开一种基于自动建图的多激光雷达标定方法，采用即时即地自动建图的方式，使用车载自带激光雷达可在任意场景建图，减少对特定场景的依赖，放宽对特定车型的限制，将自建地图作为先验信息降低标定的时间与人工成本，实现适用于不同场景、各类车型的通用化，对于自动驾驶的实现多传感器融合具有重要意义。

技术领域

本发明属于自动驾驶多传感器标定技术领域，具体涉及到一种基于自动建图的多激光雷达标定方法。

背景技术

多传感器标定是自动驾驶实现多信息感知的关键技术之一，是实现多传感器融合的重要前提。车载传感器相当于自动驾驶车辆感知世界的“眼睛”，而激光雷达因其具有测距精准、感知范围大、抗干扰能力强等特点，已成为自动驾驶车辆目前最重要的感知单元，考虑到自动驾驶车辆需要具备360度全方位感知能力，车辆一般都配备多个激光雷达。而单个激光雷达感知的信息都在各自传感器坐标系下，因此多激光雷达融合的前提是需要将所有激光雷达感知的信息统一到车身坐标系下，这个统一多激光雷达坐标系的过程被称为多激光雷达的标定，即计算每个激光雷达坐标系相对于车身坐标系的变换矩阵(外参)

多激光雷达的标定是自动驾驶多传感器标定研究的重要组成部分。现有的一些多激光雷达标定方法主要是基于特定标记物的方法，利用易于提取激光点云特征的标记物、提前建好三维模型的标定场等先验信息，通过提取物理空间的点、线、面等特征，根据激光雷达和观测到的物理空间的目标之间的相对位置关系作为几何约束，从而确定各激光雷达和车身坐标系的外参参数，该方法对场景依赖较大，场景固定且标定流程复杂，对于体积较大、流动性大的车辆无法支持灵活标定且标定成本太高。

现有的多激光雷达标定方法主要分为两种:一种为基于固定标定工站的多激光雷达标定方法，该方法主要通过建立场景固定的标定工站，标定工站内包含三维特征丰富的场景元素以及车辆停止限位装置。利用高精度三维扫描仪对标定工站进行三维建模，通过提取三维点云模型特征信息以及测绘信息，并对三维点云模型建立世界坐标系(即标定工站坐标系)，得到物理空间中大量点、线、面等先验信息。待标定车辆通过限位装置停止在标定工站采集多个激光雷达的静态数据，每个激光雷达获得的点云均与提取的先验信息进行点云匹配，计算出每个激光雷达坐标系相对于标定工站坐标系的外参(n为激光雷达的编号n＝1,2,3...)，通过预先建立的标定工站坐标系与车辆限位装置限定的车身坐标系的变换关系计算各激光雷达坐标系相对于车身坐标系的变换关系，得到最终的标定结果(n为激光雷达的编号n＝1,2,3...)。

另一种为基于特定标定物的多激光雷达标定方法，该方法通过设计特定的易于提取激光点云特征的标记物，如设计用于提取几何特征的标记物，规则形状的标定板(角点特征丰富的矩形、镂空的圆形板)、设计用于提取激光高反射量信息的标记物(涂有高反材料的标记物)等。通过人工摆放或设置标定板多个位置和姿态，提取标定板的角点、边缘、面、反射量等特征，根据激光雷达观测到的目标特征信息与物理空间目标的先验测量值，构建几何约束，从而确定各激光雷达坐标系与车身坐标系的变换关系，得到最终的标定结果(n为激光雷达的编号n＝1,2,3...)。

但是，上述两种方法均包括一些不足，如：

1.依赖于特定场景、应用灵活性差，如固定标定工站、固定的车辆停止位置、人为设计制作特定的标定物、固定摆放标定物的距离与角度。导致待标定车辆只能在固定地点进行标定工作，对于分布在全国各地、流动性强、运输成本较高的车辆有较大的局限性。

2.通用性差，标定工站和标定物的设计与待标定车辆的车型、传感器特性、传感器安装位置等因素强相关。差异较大(指车型、传感器特性、传感器安装位置)的车辆很难适用同一套标定工站或标定物。如在考虑成本的情况下，固定标定工站的方法难以适用于大型重卡的传感器标定。

3.依赖人工、标定效率较低且成本较大，无论是标定工站的设计、建立与建模测绘，还是特定标定物的设计制造、测量以及人工多位置多角度摆放，需要投入大量人工成本，标定流程复杂且标定效率不高。