CN110132130A

CN110132130A - 激光雷达位置标定方法、系统及其数据处理方法、系统

Info

Publication number: CN110132130A
Application number: CN201910163814.XA
Authority: CN
Inventors: 温从标; 蒋祖武
Original assignee: Shanghai Bingtong Intelligent Technology Co Ltd
Current assignee: Shanghai Bingtong Intelligent Technology Co Ltd
Priority date: 2019-03-05
Filing date: 2019-03-05
Publication date: 2019-08-16

Abstract

本发明提供了一种激光雷达位置标定方法、系统及其数据处理方法、系统，该数据处理方法，包括：获取测量点云数据，所述测量点云数据是安装于车辆的激光雷达扫描安装于所述车辆的标定件而产生的；所述标定件在水平面的投影与所述车辆在水平面的投影相匹配；所述标定件调整后的高度与所述激光雷达的高度相匹配；根据所述测量点云数据与理论点云数据，确定所述测量点云数据与所述理论点云数据的目标匹配关系；根据所述目标匹配关系，以及标定件位置信息，确定所述激光雷达的雷达位置信息，所述雷达位置信息用于表征所述激光雷达相对于所述AVG中心的位置。本发明在AVG的导引时不会再受到安装时对加工精度、装配容差、人为操作等因素的影响。

Description

激光雷达位置标定方法、系统及其数据处理方法、系统

技术领域

本发明涉及AGV领域，尤其涉及一种激光雷达位置标定方法、系统及其数据处理方法、系统。

背景技术

AGV是Automated Guided Vehicle的缩写，意即“自动导引运输车辆”。 AGV是装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。激光雷达，是以发射激光束探测目标相关信息的雷达系统。通过激光雷达，可以采集到点云数据。

现有的相关技术中，激光雷达探测到的信息可用于作为车辆自动导引的依据之一，此时，激光雷达相对于AGV中心的位置就显得尤为重要，具体的，可以在AGV中基于激光雷达在安装时的理论位置来协助自动导引。

然而，由于没有合适的技术和方法，现有的AGV中激光雷达安装都是通过人眼观察手动安装的。同时，由于测量复杂又有限制，往往激光雷达的位置都是通过他们各自的在AGV的理论安装位置来确定。定位的精度不仅依赖于机械加工精度和装配容差，同时还依赖于安装工人的熟练水平。加工水平和装配工艺以及人为操作直接影响到AGV中心与激光雷达之间的相对位置精度。

这种定位方式存在很多的不足：例如要求机械加工精度高，装配误差小，制造成本高；再例如激光雷达的安装有一部分是通过人为操作，误差大且不易于控制。

基于该种定位方式的不足，在AGV中若使用安装时的理论位置来协助自动导引，易于导致自动导引的不当。

发明内容

本发明提供一种激光雷达位置标定方法、系统及其数据处理方法、系统，以解决AGV中若使用安装时的理论位置来协助自动导引，易于导致自动导引的不当的问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种激光雷达位置标定的数据处理方法，包括：

获取测量点云数据，所述测量点云数据是安装于车辆的激光雷达扫描安装于所述车辆的标定件而产生的；所述标定件在水平面的投影与所述车辆在水平面的投影相匹配；所述标定件调整后的高度与所述激光雷达的高度相匹配；

根据所述测量点云数据与理论点云数据，确定所述测量点云数据与所述理论点云数据的目标匹配关系；所述目标匹配关系用于表征所述测量点云数据中数据点与所述理论点云数据中数据点的一种空间坐标转换的方式，所述测量点云数据与所述理论点云数据是不同坐标系下的；

根据所述目标匹配关系，以及标定件位置信息，确定所述激光雷达的雷达位置信息，所述标定件位置信息用于表征所述标定件相对于所述车辆的 AVG中心的位置，所述雷达位置信息用于表征所述激光雷达相对于所述AVG 中心的位置。

可选的，所述激光雷达为3D激光雷达，所述测量点云数据与所述理论点云数据为三维的点云数据。

可选的，所述根据所述测量点云数据与理论点云数据，确定所述测量点云数据与所述理论点云数据的目标匹配关系，包括：

计算所述测量点云数据中的数据点与所述理论点云数据的数据点的残差，并确定所述残差为最小值时所述测量点云数据与所述理论点云数据间的匹配关系，并以此为所述目标匹配关系。

可选的，所述激光雷达为2D激光雷达，所述测量点云数据与所述理论点云数据为二维的点云数据。

确定所述测量点云数据中数据点所形成的N个测量线段，每个测量线段对应于一个理论线段，所述理论线段是所述理论点云数据中数据点所形成的；其中的N为大于或等于1的整数；所述N个测量线段是连续的；

在同一参考平面中，计算各测量线段中各数据点与对应理论线段中各数据点的距离；并确定所述距离的总和为最小值时所述测量点云数据与所述理论点云数据间的匹配关系，并以此为所述目标匹配关系。

可选的，N为3，且三个连续的测量线段对应于四个端点；所述确定所述测量点云数据中数据点所形成的N个测量线段，包括：

确定所述测量点云数据中数据点的初始数据点与末尾数据点；所述初始数据点为所述N个测量线段的第一个端点，所述末尾数据点为所述N个测量线段的第四个端点；

在所述测量点云数据中任意取一个参考数据点；所述参考数据点为相距所述初始数据点与末尾数据点的连线最远的至少一个数据点中的其中之一；

计算所述参考数据点与所述初始数据点之间各数据点相距第一参考线的第一间距，并确定所述第一间距为最大值时的数据点为第二个端点；所述第一参考线为连接所述参考数据点与所述初始数据点形成的；

计算所述参考数据点与所述末尾数据点之间各数据点相距第二参考线的第二间距，并确定所述第二间距为最大值时的数据点为第三个端点；所述第二参考线段为连接所述参考数据点与所述末尾数据点形成的。

根据本发明的第二方面，提供了一种激光雷达位置标定的数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取测量点云数据，所述测量点云数据是安装于车辆的激光雷达扫描安装于所述车辆的标定件而产生的；所述标定件在水平面的投影与所述车辆在水平面的投影相匹配；所述标定件调整后的高度与所述激光雷达的高度相匹配；

匹配模块，用于根据所述测量点云数据与理论点云数据，确定所述测量点云数据与所述理论点云数据的目标匹配关系；所述目标匹配关系用于表征所述测量点云数据中数据点与所述理论点云数据中数据点的一种空间坐标转换的方式，所述测量点云数据与所述理论点云数据是不同坐标系下的；

位置标定模块，用于根据所述目标匹配关系，以及标定件位置信息，确定所述激光雷达的雷达位置信息，所述标定件位置信息用于表征所述标定件相对于所述车辆的AVG中心的位置，所述雷达位置信息用于表征所述激光雷达相对于所述AVG中心的位置。

可选的，所述匹配模块，具体用于：

可选的，N为3，且三个连续的测量线段对应于四个端点；所述匹配模块，具体用于：

根据本发明的第三方面，提供了一种激光雷达位置标定方法，包括：

在车辆的安装激光雷达与标定件；并使得所述标定件在水平面的投影与所述车辆在水平面的投影相匹配；所述标定件调整后的高度与所述激光雷达的高度相匹配；

利用第一方面及其可选方案涉及的激光雷达位置标定的数据处理方法确定所述雷达位置信息。

根据本发明的第四方面，提供了一种激光雷达位置标定系统，包括：安装于车辆的标定件，以及用于实施第一方面及其可选方案涉及的激光雷达位置标定的数据处理方法的电子设备；所述电子设备为所述激光雷达本身，或者：所述电子设备与所述激光雷达连接。

可选的，所述标定件表面为白色和/或，所述标定件表面粘贴有反光带。

根据本发明的第五方面，提供了一种电子设备，包括存储器与处理器；

所述存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面及其可选方案涉及的激光雷达位置标定的数据处理方法。

根据本发明的第五方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现第一方面及其可选方案涉及的激光雷达位置标定的数据处理方法。

本发明提供的激光雷达位置标定方法、系统及其数据处理方法、系统，能够对激光雷达相对于AVG中心的位置进行标定，进而，基于标定后的位置，在AVG的导引时不会再受到安装时对加工精度、装配容差、人为操作等因素的影响，有利于避免不当导引的发生，进而，还能使得AVG的装配加工不再受限于各种加工精度与装配容差的要求，有利于提高装配加工的效率。

同时，本发明提供的激光雷达位置标定方法、系统及其数据处理方法、系统中，由于其根据测量点云数据与理论点云数据来确定匹配关系，其可有利于提高位置标定的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中激光雷达位置标定系统的结构示意图；

图2是本发明一实施例中激光雷达位置标定的数据处理方法的流程示意图；

图3是本发明一实施例中坐标系的示意图；

图4是本发明一实施例中步骤S12的流程示意图一；

图5是本发明一实施例中步骤S12的流程示意图二；

图6是本发明一实施例中步骤S123的流程示意图；

图7是本发明一实施例中距离计算的示意图；

图8是本发明一实施例中端点计算的示意图；

图9是本发明一实施例中激光雷达位置标定的数据处理装置的模块示意图；

图10是本发明一实施例中标定件的结构示意图一；

图11是本发明一实施例中标定件的结构示意图二；

图12是本发明一实施例中激光雷达位置标定方法的流程示意图；

图13是本发明一实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、 “第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图1是本发明一实施例中激光雷达位置标定系统的结构示意图。图2是本发明一实施例中激光雷达位置标定的数据处理方法的流程示意图。

图2所示的方法，可理解用于利用图1所示系统对其中激光雷达的位置进行标定。

激光雷达位置标定的数据处理方法，包括：

S11：获取测量点云数据。

所述测量点云数据是安装于车辆的激光雷达扫描安装于所述车辆的标定件而产生的。其中的标定件，可以理解为任意能被激光雷达扫描的适合用于标定的部件或部件的集合，其具体可以选择外轮廓形状较为便于识别的部件或部件组合，例如可以为是呈矩形的，该矩形例如如是立体形状的物体的某一个侧面，通过设置合适的扫描方向，可扫描到该矩形。其他可选方案中，该外轮廓形状可以变化为三角形、多边形、圆形、不规则图形等等。此外，该标定件通常可采用便于计算几何中心的形状。

其中，所述标定件3在水平面的投影与所述车辆1在水平面的投影相匹配；该匹配，可例如标定件3的几何中心在水平面的投影与车辆1的运动中心在水平面的投影重合，或者距离不超出对应的水平向阈值。

其中，所述标定件3调整后的高度与所述激光雷达2的高度相匹配；该匹配，可例如标定件3与激光雷达2的高度差小于对应的竖直向阈值，该高度差可例如理解为标定件3的几何中心与激光雷达2的几何中心的高度差，也可以例如标定件3最低处与激光雷达2最高处之间的高度差，还可以例如标定件3最低处与激光雷达2最低处之间的高度差，不论采用何种，只要具体计算时充分考虑各几何参数，均不脱离本实施例的描述。同时，该高度差可理解为以能够实现标定件3完整扫描为目标所设计的。

图3是本发明一实施例中坐标系的示意图。

请参考图1和图3，以上所涉及的车辆可以为叉车，其仅为一种举例，本实施例也不排除其他例如卡车、轿车、面包车、公安车、动车车辆、火车车辆、地铁车辆等的实施可能。

以图3为例，由于标定目的是为了确定激光雷达相对于AGV运动中心之间的相对位置。图3所示的O_f-xyz坐标系是例如叉车的汽车1的坐标系，其原点是叉车AGV运动中心；坐标系O_c-xyz为标定件3的坐标系，其原点是标定件3的几何中心；坐标系O_l-xyz为激光雷达2的坐标系，原点是激光雷达2的几何中心。

标定是安装标定件3与激光雷达的过程可例如如下：

将标定件3固定在叉车1的运动中心位置上方，保证标定件3的几何中心与叉车AGV运动中心在地面上的投影重合，此时即可使得：所述标定件3 在水平面的投影与所述车辆1在水平面的投影相匹配；然后调整标定件3的高度，使得激光雷达2与标定件3在同一个高度范围内，由于该车辆1为叉车，可以升降叉车的叉座来实现，具体还可记录下标定件3上升的高度，以满足后续标定定位等计算需求。

S12：根据所述测量点云数据与理论点云数据，确定所述测量点云数据与所述理论点云数据的目标匹配关系。

所述测量点云数据与所述理论点云数据是不同坐标系下的；进而，测量点云数据是通过测量得到的，而理论点云数据可以是理论数学模型或根据理论数学模型提取和/或计算确定的，还可以是任意认为设计确定的。

目标匹配关系，可理解为用于表征所述测量点云数据中数据点与所述理论点云数据中数据点的一种空间坐标转换的方式，其中，可应用于测量点云数据与理论点云数据间空间坐标转换的方式可以是多样的，步骤S12可确定一个目标匹配关系，以用于位置标定。而该目标匹配关系相较于其他匹配关系，可以是一个较佳的匹配关系，例如是更为准确反映坐标系间转换关系的。

其中一种实施方式中，所述激光雷达2可以为3D激光雷达，所述测量点云数据与所述理论点云数据为三维的点云数据。

图4是本发明一实施例中步骤S12的流程示意图一。

请参考图4，步骤S12可包括：

S121：计算所述测量点云数据中的数据点与所述理论点云数据的数据点的残差。

测量点云数据可被表征为：S＝{p₁,p₂,p₃,......p_n}，理论点云数据可被表征为：标定件测量点云数据所在坐标系是激光雷达坐标系 O_l-xyz；而标定件理论点云数据所在坐标系是标定件坐标系O_c-xyz。

S122：确定所述残差为最小值时所述测量点云数据与所述理论点云数据间的匹配关系，并以此为所述目标匹配关系。

标定的核心就是让测量点云数据与理论点云数据匹配，匹配的原理就是让两者的残差最小化，残差数学模型可例如如下：

其中，和

位姿矩阵为：

其中，

H＝J^T·J

经过多次迭代计算，使得残差E最小，从而得到最优的位姿R、T，该R、 T可理解为对一种匹配关系的表征，其中的R可理解为一种旋转矩阵，T可理解为一种转移矩阵，可见，步骤S122可具体理解为确定用于表征所述目标匹配关系的测量点云数据与理论点云数据之间的旋转矩阵与转移矩阵。

另一种实施方式中，所述激光雷达为2D激光雷达，所述测量点云数据与所述理论点云数据为二维的点云数据。

图5是本发明一实施例中步骤S12的流程示意图二；图6是本发明一实施例中步骤S123的流程示意图。

请参考图5，步骤S12可包括：

S123：确定所述测量点云数据中数据点所形成的N个测量线段。

每个测量线段对应于一个理论线段，所述理论线段是所述理论点云数据中数据点所形成的；其中的N为大于或等于1的整数；所述N个测量线段是连续的；例如若N为3，则可以利用三个线段形成匚字型。

S124：在同一参考平面中，计算各测量线段中各数据点与对应理论线段中各数据点的距离。

参考平面，可理解为任意能够将测量点云数据与理论点云数据形成于同一平面的任意平面，例如可以为理论点云数据所处平面，或者测量点云数据所处平面，对于两种二维的点云，可将其原点对齐后，使其处于同一参考平面。

图7是本发明一实施例中距离计算的示意图。

请参考图7，该测量线段可以例如为图中所示的线段ab、bc、cd，理论线段可例如图中所示的线段AB、BC、CD，各线段之间可以是互相垂直的。

测量点云数据可表征为：S＝{p₁,p₂,p₃,......p_n}，其形成3段线段ab、bc和 cd。理论点云数据形成3段线段AB、BC和CD。

对应所需计算的距离参照图中的举例来理解，具体例如线段ab中任意的数据点p_1i对应的距离d_1i，线段bc中任意的数据点p_2i对应的距离d_2i，线段 cd中任意的数据点p_3i对应的距离d_3i。可见，N为3时，对应可形成三个线段，由于三个线段是连续的，其可具有四个端点。

S125：确定所述距离的总和为最小值时所述测量点云数据与所述理论点云数据间的匹配关系，并以此为所述目标匹配关系。

2D激光雷达标定的核心就是所有扫描点到对应线段的距离和最小，即完成测量点云数据与理论点云数据的匹配。

具体的，2D激光雷达标定的数学模型可描述如下：

其中，m表示线段的数量，与标定件形状相关，以上事实方式中，标定件中m＝3；位姿计算可参照步骤S12中位姿的计算理解，即可类似于同 3D激光雷达标定的数据处理过程理解，对此无需重复描述。

其中一种实施方式中，由于雷达扫描仅能扫描到初始数据点，即第一个数据点与末尾数据点，还需对两部分之间的作为线段端点的数据点进行识别确定，进而，采用以此为依据确定各线段，只有确定了线段，步骤S123 中才能知道需计算哪些数据点的距离。

请参考图6，其以三个线段为例进行了具体的描述，步骤S123，可以包括：

S1231：确定所述测量点云数据中数据点的初始数据点与末尾数据点。

所述初始数据点为所述N个测量线段的第一个端点，所述末尾数据点为所述N个测量线段的第四个端点。

S1232：在所述测量点云数据中任意取一个参考数据点。

参考数据点，可以为相距所述初始数据点与末尾数据点的连线最远的至少一个数据点中的其中之一。

图8是本发明一实施例中端点计算的示意图。

请参考图8，针对于测量点云数据S＝{p₁,p₂,p₃,......p_n}，可以将点云分割成3部分，即3条线段ab、bc和cd。其中，很关键的一步就是寻找角点b 和角点c。

如图8所示，点a和点d是已知点，两点形成一条线段，然后计算所有点云S＝{p₁,p₂,p₃,......p_n}到线段ad的距离，可得到最大距离的数据点m， m点到线段ad的距离满足要求如下：

d_max＝max{d₁,d₂,d₃…d_n}＝d_m。

可见，m点即为前文所述的参考数据点。

S1233：计算所述参考数据点与所述初始数据点之间各数据点相距第一参考线的第一间距，并确定所述第一间距为最大值时的数据点为第二个端点；所述第一参考线为连接所述参考数据点与所述初始数据点形成的。

S1234：计算所述参考数据点与所述末尾数据点之间各数据点相距第二参考线的第二间距，并确定所述第二间距为最大值时的数据点为第三个端点；所述第二参考线段为连接所述参考数据点与所述末尾数据点形成的。

可见，结合图8，通过作为参考数据点的m点，可将点云数据 S＝{p₁,p₂,p₃,......p_n}分割成两部分S₁＝{p₁,p₂,p₃,......p_m}和 S₂＝{p_m+1,p_m+2,p_m+3,......p_n}，然后做线段am，其可理解为第一参考线，计算点云S₁＝{p₁,p₂,p₃,......p_m}到线段am的距离，其中距离最大点就是角点b。同理，作线段dm，其可理解为第二参考点；计算点云S₂＝{p_m+1,p_m+2,p_m+3,......p_n}到线段dm的距离，求的距离最大值就是角点c。

S13：根据所述目标匹配关系，以及标定件位置信息，确定所述激光雷达的雷达位置信息。

所述标定件位置信息用于表征所述标定件相对于所述车辆的AVG中心的位置，所述雷达位置信息用于表征所述激光雷达相对于所述AVG中心的位置。

具体的，通过步骤S12，可以例如得到二维或三维对应的位姿矩阵，即旋转矩阵R与转移矩阵T。进而，步骤S13中可利用该位姿矩阵表征激光雷达和标定件的转换关系T_CL，其也可理解为一种目标匹配关系；同时，标定件和AGV之间的转换关系T_FC可以通过测量得到，从而最后得到激光雷达相对AGV位置关系T_FL为：T_FL＝T_FC·T_CL，其可理解为雷达位置信息。

步骤S12所确定的目标匹配关系的确定过程，以及步骤S13所确定的雷达位置信息的确定过程中至少之一可以结合高度差。

图9是本发明一实施例中激光雷达位置标定的数据处理装置的模块示意图。

请参考图9，激光雷达位置标定的数据处理装置200，包括：

获取模块201，用于获取测量点云数据，所述测量点云数据是安装于车辆的激光雷达扫描安装于所述车辆的标定件而产生的；所述标定件在水平面的投影与所述车辆在水平面的投影相匹配；所述标定件调整后的高度与所述激光雷达的高度相匹配；

匹配模块202，用于根据所述测量点云数据与理论点云数据，确定所述测量点云数据与所述理论点云数据的目标匹配关系；所述目标匹配关系用于表征所述测量点云数据中数据点与所述理论点云数据中数据点的一种空间坐标转换的方式，所述测量点云数据与所述理论点云数据是不同坐标系下的；

位置标定模块203，用于根据所述目标匹配关系，以及标定件位置信息，确定所述激光雷达的雷达位置信息，所述标定件位置信息用于表征所述标定件相对于所述车辆的AVG中心的位置，所述雷达位置信息用于表征所述激光雷达相对于所述AVG中心的位置。

可选的，所述匹配模块202，具体用于：

可选的，N为3，且三个连续的测量线段对应于四个端点；所述匹配模块202，具体用于：

请参考图1，本实施还提供了一种激光雷达位置标定系统，包括：安装于车辆1的标定件3，以及用于实施以上可选方式所涉及的激光雷达位置标定的数据处理方法的电子设备；所述电子设备为所述激光雷达本身，或者：所述电子设备与所述激光雷达连接，即以上数据处理方法所涉及的步骤可以利用激光雷达2来实现，也可通过激光雷达2以外的具有数据处理能力的设备来实现。

其中一种实施方式中，所述标定件表面可以为白色，其可，表面满足漫反射要求，白色漫反射表面增加激光反射率，使得观测到的点云更密，噪声更小。

其中一种实施方式中，所述标定件表面可以粘贴有反光带，从而提高激光雷达扫描的点云的密度。

图10是本发明一实施例中标定件的结构示意图一；图11是本发明一实施例中标定件的结构示意图二；图12是本发明一实施例中标定件的结构示意图三。

请参考图10至图12，标定件3可以包括面板31与装配组件32，该面板互相垂直，可形成长方体或类长方体的结构形式，该面板31可以是全包围形成完整长方体的，例如具有六个面板，还可以仅长方体的部分表面具有面板。

该装配组件32可例如铝合金型材、标准连接角材等。

图13是本发明一实施例中激光雷达位置标定方法的流程示意图。

请参考图13，激光雷达位置标定方法，包括：

S31：在车辆的安装激光雷达与标定件。

S32：调整所述标定件在水平面的投影与所述车辆在水平面的投影相匹配。

S33：调整所述标定件调整后的高度与所述激光雷达的高度相匹配。

以上过程可参照步骤S11中对投影相匹配，以及高度相匹配的相关描述理解。

S34：利用以上可选方案涉及的激光雷达位置标定的数据处理方法确定所述雷达位置信息。

图14是本发明一实施例中电子设备的结构示意图。

请参考图14，电子设备40，包括存储器42与处理器41。

所述存储器42，用于存储所述处理器41的可执行指令；

所述处理器41配置为经由执行所述可执行指令来执行以上可选方案涉及的激光雷达位置标定的数据处理方法。

存储器42能够通过总线43与处理器41通讯。

根据本发明的第五方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现以上可选方案涉及的激光雷达位置标定的数据处理方法。

综上所述，本发明提供的激光雷达位置标定方法、系统及其数据处理方法、系统，能够对激光雷达相对于AVG中心的位置进行标定，进而，基于标定后的位置，在AVG的导引时不会再受到安装时对加工精度、装配容差、人为操作等因素的影响，有利于避免不当导引的发生，进而，还能使得AVG的装配加工不再受限于各种加工精度与装配容差的要求，有利于提高装配加工的效率。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims

1.一种激光雷达位置标定的数据处理方法，其特征在于，包括：

根据所述目标匹配关系，以及标定件位置信息，确定所述激光雷达的雷达位置信息，所述标定件位置信息用于表征所述标定件相对于所述车辆的AVG中心的位置，所述雷达位置信息用于表征所述激光雷达相对于所述AVG中心的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光雷达为3D激光雷达，所述测量点云数据与所述理论点云数据为三维的点云数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述测量点云数据与理论点云数据，确定所述测量点云数据与所述理论点云数据的目标匹配关系，包括：

计算所述测量点云数据中的数据点与所述理论点云数据的数据点的残差；

确定所述残差为最小值时所述测量点云数据与所述理论点云数据间的匹配关系，并以此为所述目标匹配关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光雷达为2D激光雷达，所述测量点云数据与所述理论点云数据为二维的点云数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述测量点云数据与理论点云数据，确定所述测量点云数据与所述理论点云数据的目标匹配关系，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，N为3，且三个连续的测量线段对应于四个端点；所述确定所述测量点云数据中数据点所形成的N个测量线段，包括：

7.一种激光雷达位置标定的数据处理装置，其特征在于，包括：

8.一种激光雷达位置标定方法，包括：

在车辆的安装激光雷达与标定件；并调整所述标定件在水平面的投影与所述车辆在水平面的投影相匹配，调整所述标定件调整后的高度与所述激光雷达的高度相匹配；

利用权利要求1至6任一项所述的激光雷达位置标定的数据处理方法确定所述雷达位置信息。

9.一种激光雷达位置标定系统，其特征在于，包括：安装于车辆的标定件，以及用于实施权利要求1至6任一项所述的激光雷达位置标定的数据处理方法的电子设备；所述电子设备为所述激光雷达本身，或者：所述电子设备与所述激光雷达连接。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述标定件表面为白色和/或，所述标定件表面粘贴有反光带。