CN114325664B 一种鲁棒的激光雷达-惯导标定方法 （浙江大学）

本发明公开了一种鲁棒的激光雷达-惯导联分别进行预处理后分别获得惯导和激光雷达的基于去畸变后的点云和线特征点云分别构建面雷达-惯导联合标定方法的鲁棒性，在各个场景22)基于惯导的初始位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的初始外参矩阵对激光雷3)根据惯导的初始位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的初始外参矩阵分别对去线特征残差项；定参数，标定参数包括激光雷达与惯导之间的外参矩阵惯导各帧相对于第0帧的位姿移量bω;33.5)根据步骤3.4)中估计得到的激光雷达与惯导之间的外参矩阵和惯导各帧相对基于惯导的更新后的位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的更新后的外参矩阵对激光件为激光雷达与惯导之间的外参矩阵rt、惯导更新后的位姿估计结果中第0帧到第k帧的之间的时延Δt更新变化后的值与更新变化前的值之间的差值小于对应的第一阶段的预设3.8)根据步骤3.7)中估计得到的激光雷达与惯导之间的外参矩阵r:和惯导各帧相对基于惯导的更新后的位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的更新后的外参矩阵对激光敛条件为激光雷达与惯导之间的外参矩阵惯导更新后的位姿估计结果中第0帧到第k惯导之间的时延Δt更新变化后的值与更新变化前的值之间的差值小于对应的第二阶段的2.根据权利要求1所述的一种鲁棒的激光雷1.2)利用正态分布变换NDT算法对激光雷达采集的原始点云进行逐帧匹配，获得激光43.根据权利要求2所述的一种鲁棒的激光步骤1.3)中激光雷达与惯导之间的初始外参4.根据权利要求1所述的一种鲁棒的激光雷达-惯导联5.根据权利要求1所述的一种鲁棒的激光3.1.1)根据激光雷达与惯导之间的当前外参矩阵r,将激光雷达各帧局部坐标系下的53.1.3)根据激光雷达与惯导之间的当前外参矩阵将惯导全局坐标系下的去畸变后6.根据权利要求1所述的一种鲁棒的激光雷达-3.2.1)根据激光雷达与惯导之间的当前外参矩阵将激光雷达的各帧局部坐标系下3.2.3)根据激光雷达与惯导之间的当前外参矩阵将惯导全局坐标系下的线特征点3.2.4)地图坐标系下的线特征点云中每个点在当前线特征地图中对应的一个点作为的线特征点云中的当前点到该直线的距离作为当前点的6[0001]本发明涉及智能车辆的多传感器融合领域的一种激光雷达-惯导的标定方法，特[0003]激光雷达与惯导的标定方法需要标定出激光雷达和惯导之间的平移旋转等外部参数以及惯导加速度计和陀螺仪漂移等内部参数。作为多传感器融合技术最基础的模块，[0004]为了解决背景技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种鲁棒的[0005]本发明在标定初始化阶段引入了激光雷达与惯导之间的平移向量和惯导的重力7[0009]2)基于惯导的初始位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的初始外参矩阵对激[0010]3)根据惯导的初始位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的初始外参矩阵分别[0013]1.2)利用正态分布变换NDT算激光雷达与惯导之间平移向量的残差，表示激光雷达的初始位姿估计结果中第0帧到[0021]所述步骤2)中基于去畸变后的点云和线特征点云分别构建初始面片地图和初始8对关系获得当前面片残差项；[0028]3.3)基于惯导的加速度计和陀螺仪的偏移量对惯导采集前标定参数，标定参数包括激光雷达与惯导之间的外参矩阵惯导各帧相对于第0帧的的偏移量bω;当前各个面片残差，rf表示第k帧的当前惯导预积分残差项；tk表示第k帧的时刻，[0034]3.5)根据步骤3.4)中估计得到的激光雷达与惯导之间的外参矩阵和惯导各帧相对于第0帧的位姿增量以及激光雷达和惯导之间的接着基于惯导的更新后的位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的更新后的外参矩阵对9敛条件为激光雷达与惯导之间的外参矩阵惯导更新后的位姿估计结果中第0帧到第k惯导之间的时延Δt更新变化后的值与更新变化前的值之间的差值小于对应的第一阶段的r"表示第k帧的当前各个线特征残差；[0039]3.8)根据步骤3.7)中估计得到的激光雷达与惯导之间的外参矩阵r:和惯导各帧相对于第0帧的位姿增量以及激光雷达和惯导之间的接着基于惯导的更新后的位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的更新后的外参矩阵对第k帧的位姿增量惯导的加速度计的偏移量ba、惯导的陀螺仪的偏移量bω以及激光雷达和惯导之间的时延Δt更新变化后的值与更新变化前的值之间的差值小于对应的第二阶[0042]3.1.1)根据激光雷达与惯导之间的当前外参矩阵r,将激光雷达各帧局部坐标系[0043]3.1.2)根据惯导的当前位姿估计结果，将惯导各帧局部坐标系下去畸变后的点片，地图坐标系下的去畸变后的点云中每个点投影在当前面片地图的一个正方形栅格中，[0048]3.2.1)根据激光[0050]3.2.3)根据激光雷达与惯导之间的当前外参矩阵rt,将[0051]3.2.4)地图坐标系下的线特征点云中每个点在当前线特征地图中对应的一个点系下的线特征点云中的当前点到该直线的距离作为当前点的点[0054](1)本发明在初始化阶段基于的激光雷达与惯导之间的平移向量和惯导的重力方方法可以在大部分环境下运行，能够在室内复杂环境和室外道路环境下实现激光雷达-惯[0056](3)本发明使用双阶段的迭代优化流程，第一阶段的迭代优化是基于面片残差项[0073]1.2)利用正态分布变换NDT(NormalDistributionTransform)算法对激光雷达激光雷达与惯导之间平移向量的残差，表示激光雷达的初始位姿估计结果中第0帧到[0085]2)基于惯导的初始位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的初始外参矩阵对激[0086]步骤2)中基于去畸变后的点云和线特征点云分别构建初始面片地图和初始线特的位姿估计结果的精度高于步骤1.2)处初始[0090]3)根据惯导的初始位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的初始外参矩阵分别对关系获得当前面片残差项；[0095]3.1.2)根据惯导的当前位姿估计结果，将惯导各帧局部坐标系下去畸变后的点畸变后的点云与步骤S2和步骤S3分别构建的线特征地图和面片地图处在同一片，地图坐标系下的去畸变后的点云中每个点投影在当前面片地图的一个正方形栅格中，[0101]3.2.1)根据激光雷达与惯导[0103]3.2.3)根据激光雷达与惯与步骤S2和步骤S3分别构建的线特征地图和面片地图处在同一[0106]3.3)基于惯导的加速度计和陀螺仪的偏移量对惯导采集偏移量bω;当前各个面片残差，表示第k帧的当前惯导预积分残差项；tk表示第k帧的时刻，[0112]3.5)根据步骤3.4)中估计得到的激光雷达与惯导之间的外参矩阵r:和惯导各帧相对于第0帧的位姿增量以及激光雷达和惯导之间的时接着基于惯导的更新后的位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的更新后的外参矩阵对敛条件为激光雷达与惯导之间的外参矩阵惯导更新后的位姿估计结果中第0帧到第k惯导之间的时延Δt更新变化后的值与更新变化前的值之间的差值小于对应的第一阶段的[0117]3.8)根据步骤3.7)中估计得到的激光雷达与惯导之间的外参矩阵ry和惯导各帧相对于第0帧的位姿增量以及激光雷达和惯导之间的时接着基于惯导的更新后的位姿估计结果以及激光雷达与惯导之间的更新后的外参矩阵对敛，收敛条件为激光雷达与惯导之间的外参矩阵惯导更新后的位姿估计结果中第0帧到第k帧的位姿增量惯导的加速度计的偏移量ba、惯导的陀螺仪的偏移量bω以及激光雷达和惯导之间的时延Δt更新变化后的值与更新变化前的值之间的差值小于对应的第二[0120]通过采集室内复杂环境数据，来验证本方法的效果。所用传感器包括Velodyne[0121]表1列出了在该室内复杂环境数据集下，本方法和其他标定方法(LI-Calib)标定x(m)y(m)x(m)y(m)roll(°)pitch(°)yaw(°)LI-Calib0.0645±0.01470.0442±0.0183-0.2457±0.0266179.43±0.786.37±0.762.