CN111736137B - LiDAR外部参数标定方法、系统、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法，包括：获取LiDAR原始点云数据；对LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据；在ROS2中构建虚拟模型；根据LiDAR外部参数、目标点云数据及虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面；在构建图形用户界面中实时调整LiDAR外部参数，以获取外部标定参数。本发明还公开了一种基于ROS2的LiDAR外部参数标定系统、计算机设备及计算机可读存储介质。本发明通过直接调节LiDAR外部参数来确定理想的外部标定参数，避免了在车辆坐标系空间或者图像空间的数据测量带来的额外参数误差，大大缩短了标定的流程和时间，缩减了硬件成本。

Description

LiDAR外部参数标定方法、系统、计算机设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法、基于ROS2的LiDAR外部参数标定系统、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，关于自动驾驶技术的研究已经变得越来越活跃。特别是基于LiDAR（LightDetection And Ranging，即激光探测与测量，也就是激光雷达）的环境感知技术，也获得了学术界及工业界的广泛关注。

LiDAR外部参数标定的作用主要是将LiDAR传感器检测到的目标信息坐标系转换到统一的车辆坐标系中；其中，LiDAR外部参数包括坐标系空间旋转参数（Yaw angle、Pitchangle、Roll angle）以及坐标系空间平移矩阵参数（X、Y、Z）；包括LiDAR在内的所有传感器参数标定一直都是自动驾驶领域功能实现的基础，其重要性不言而喻。目前，对于LiDAR外部参数标定常用的方法主要有以下两种：

（1）基于LiDAR和摄像头的联合标定方法。该标定方法首先通过对摄像头标定来获取摄像头的内部参数，然后通过LiDAR点云位置与摄像头图像空间内目标像素点进行匹配，从而得到LiDAR相对于摄像头空间的旋转和平移矩阵参数，最后完成LiDAR外部参数标定。但是，该标定方法流程复杂，需要依靠额外的摄像头传感器，而且LiDAR外部参数标定的误差与摄像头参数标定的误差强相关；当自身车辆上没有摄像头或者摄像头本身的参数标定有误差的情况下，LiDAR标定参数误差更大，造成LiDAR对于智能驾驶周围环境感知的性能受限制。

（2）直接通过LiDAR对外部标定工具测量求解标定矩阵的方法。该方法直接通过LiDAR对多个有序排列的外部标定工具（如锥筒，标定杆等）分别进行LiDAR坐标系空间和车辆坐标系空间下的位置坐标，然后直接对LiDAR相对于车辆坐标系的旋转和平移矩阵参数进行求解，以完成LiDAR外部参数标定。该方法不需要依赖摄像头等其他传感器，但是需要额外的标定工具辅助，并且在车辆坐标系下的目标位置车辆数据上的测量误差，也会使得最终的标定参数误差变大。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，可直接调节LiDAR外部参数来确定理想的外部标定参数，减少误差。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法，包括：获取LiDAR原始点云数据；对所述LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据；在ROS2中构建虚拟模型；根据LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面；在所述构建图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数，以获取外部标定参数。

作为上述方案的改进，所述获取LiDAR原始点云数据的步骤包括：选定无障碍物干扰的水平道路；保持目标车辆的车身与路沿平行；通过设于目标车辆上的LiDAR采集基于ROS2的LiDAR原始点云数据。

作为上述方案的改进，所述对LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据的步骤包括：分别获取每一个原始点云数据的高度值；分别判断所述高度值是否高于预设高度阈值，判断为是时，删除所述高度值所对应的原始点云数据，判断为否时，提取所述高度值所对应的原始点云数据，并将所述高度值所对应的原始点云数据作为目标点云数据。

作为上述方案的改进，所述在ROS2中构建虚拟模型的步骤包括：在ROS2的栅格图中构建虚拟平面，所述虚拟平面用于表示道路平面；在ROS2的栅格图中构建虚拟车辆，所述虚拟车辆用于表示目标车辆；根据所述虚拟平面及虚拟车辆在ROS2的栅格图中构建虚拟坐标系。

作为上述方案的改进，所述根据LiDAR外部参数、目标点云数据及虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面的步骤包括：在ROS2中调用QT库以构建图形用户界面；建立LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型间的关联关系；将所述关联关系显示于所述图形用户界面上。

作为上述方案的改进，所述在图形用户界面中实时调整LiDAR外部参数，以获取外部标定参数的步骤包括：在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Rollangle参数、Pitch angle参数及Z参数，当目标点云数据所构成的地面点云平面与虚拟平面重合时，将当前Roll angle参数作为Roll angle标定参数，将当前Pitch angle参数作为Pitch angle标定参数，将当前Z参数作为Z标定参数；在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Yaw angle参数，当目标点云数据所构成的路沿点云方向与虚拟车辆车身侧向平行时，将当前Yaw angle参数作为Yaw angle标定参数。

相应地，本发明还提供了一种基于ROS2的LiDAR外部参数标定系统，包括：获取模块，用于获取LiDAR原始点云数据；过滤模块，用于对所述LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据；模型构建模块，用于在ROS2中构建虚拟模型；界面构建模块，用于根据LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面；调整模块，用于在所述构建图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数，以获取外部标定参数。

作为上述方案的改进，所述调整模块包括：地面调整单元，用于在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Roll angle参数、Pitch angle参数及Z参数，当目标点云数据所构成的地面点云平面与虚拟平面重合时，将当前Roll angle参数作为Rollangle标定参数，将当前Pitch angle参数作为Pitch angle标定参数，将当前Z参数作为Z标定参数；路沿调整单元，用于在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Yawangle参数，当目标点云数据所构成的路沿点云方向与虚拟车辆车身侧向平行时，将当前Yaw angle参数作为Yaw angle标定参数。

相应地，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述LiDAR外部参数标定方法的步骤。

相应地，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述LiDAR外部参数标定方法的步骤。

实施本发明，具有如下有益效果：

本发明通过ROS2和QT构建了LiDAR外部参数调试的图形用户界面，可以实时显示目标点云数据经过坐标转换后的位置，流程更简洁，大大缩短了标定的流程和时间；

同时，本发明通过直接调节LiDAR外部参数来确定理想的外部标定参数，不需要对图像空间或者车辆坐标系空间目标进行直接测量，避免了在车辆坐标系空间或者图像空间的数据测量带来的额外参数误差，保证本发明的误差更小；

另外，本发明不需要依赖其他额外传感器（如摄像头）或者其他标定辅助工具（如锥筒），参数标定的方法更简单、快捷，缩减了硬件成本。

附图说明

图1是本发明基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法的实施例流程；

图2是本发明中虚拟模型的示意图；

图3是本发明中进行LiDAR外部参数调整前的目标点云数据位置图；

图4是本发明中LiDAR外部参数调整完毕后的目标点云数据位置图；

图5是本发明基于ROS2的LiDAR外部参数标定系统的结构示意图；

图6是本发明基于ROS2的LiDAR外部参数标定系统中调整模块的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

参见图1，图1显示了本发明基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法的实施例，其包括：

S101，获取LiDAR原始点云数据；

具体地，所述获取LiDAR原始点云数据的步骤包括：

（1）选定无障碍物干扰的水平道路；

（2）保持目标车辆的车身与路沿平行；

（3）通过设于目标车辆上的LiDAR采集基于ROS2的LiDAR原始点云数据。其中，所述ROS2是指ROS（Robot Operating System）的2.0版本。

例如，可选定一条长30米，宽度超过10米的水平道路，保持目标车辆的车身与道路边沿平行或者车道线平行，并且要求场地上无其他障碍物干扰；然后，用目标车辆上已安装固定好位置的LiDAR录制一段ROS2的Rosbag数据，所述Rosbag数据为LiDAR原始点云数据。

S102，对LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据；

具体地，所述对LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据的步骤包括：

（1）分别获取每一个原始点云数据的高度值；

（2）分别判断所述高度值是否高于预设高度阈值，判断为是时，删除所述高度值所对应的原始点云数据，判断为否时，提取所述高度值所对应的原始点云数据，并将所述高度值所对应的原始点云数据作为目标点云数据。

因此，通过对LiDAR原始点云数据的高度值进行限制，将高于预设高度阈值的LiDAR原始点云数据进行过滤处理从而得到目标点云数据。其中，所述目标点云数据包括路沿点云数据和地面点云数据。

S103，在ROS2中构建虚拟模型；

具体地，所述在ROS2中构建虚拟模型的步骤包括：

（1）在ROS2的栅格图中构建虚拟平面，所述虚拟平面用于表示道路平面；

如图2所示，在ROS2中的栅格图中构建一层水平的虚拟平面，并且该虚拟平面厚度不超过2cm。

（2）在ROS2的栅格图中构建虚拟车辆，所述虚拟车辆用于表示目标车辆；

如图2所示，在构建虚拟平面的基础上，在ROS2的栅格图中再构建一个用长方体表示的虚拟车辆。

（3）根据所述虚拟平面及虚拟车辆在ROS2的栅格图中构建虚拟坐标系。

如图2所示，所述虚拟坐标系包括X轴、Y轴及Z轴，所述虚拟平面中心高度处于虚拟坐标系中Y轴数值为0的位置。

S104，根据LiDAR外部参数、目标点云数据及虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面；

具体地，所述根据LiDAR外部参数、目标点云数据及虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面的步骤包括：

（1）在ROS2中调用QT库以构建图形用户界面；

在ROS2中调用QT库可以建立用于对LiDAR外部参数进行调整的图形用户界面（即GUI界面）。

（2）建立LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型间的关联关系；

所述LiDAR外部参数包括Roll angle参数、Pitch angle参数、Yaw angle 参数、X参数、Y参数及Z参数。其中，Roll angle参数是绕X轴旋转的roll angle（滚转角），Pitchangle参数是绕Y轴旋转的pitch angle（俯仰角），Yaw angle 参数是绕Z轴旋转的yawangle（偏航角）。

（3）将所述关联关系显示于所述图形用户界面上。

本发明通过图形用户界面与目标点云数据在ROS2中的显示程序相关联，从而建立LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型间的关联关系，保证在图形用户界面中调整LiDAR外部参数，目标点云数据相对于虚拟车辆的位置关系会进行实时更新。

S105，在构建图形用户界面中实时调整LiDAR外部参数，以获取外部标定参数。

需要说明的是，LiDAR外部参数与虚拟模型之间相互约束，具体地，LiDAR外部参数正负符合右手坐标系规则：

假设Roll angle参数为θ（即Roll angle角度为θ），则目标点云数据绕X轴三维坐标矩阵转换公式如下：

假设Pitch angle参数为α（假设Pitch angle角度为α），则目标点云数据绕Y轴坐标三维矩阵转换公式如下：

假设Yaw angle参数为β（假设Yaw angle角度为β），则目标点云数据绕Z轴的三维坐标转换公式如下：

具体地，所述在图形用户界面中实时调整LiDAR外部参数，以获取外部标定参数的步骤包括：

（1）在所述图形用户界面中实时调整Roll angle参数、Pitch angle参数及Z参数，当目标点云数据所构成的地面点云平面与虚拟平面重合时，将当前Roll angle参数作为Roll angle标定参数，将当前Pitch angle参数作为Pitch angle标定参数，将当前Z参数作为Z标定参数；

（2）在所述图形用户界面中实时调整Yaw angle 参数，当目标点云数据所构成的路沿点云方向与虚拟车辆车身侧向平行时，将当前Yaw angle参数作为Yaw angle标定参数。

需要说明的是，所述目标点云数据包括路沿点云数据和地面点云数据，其中，路沿点云数据可构成路沿点云，而路沿点云所形成的线的方向即为路沿点云方向；地面点云数据可构成地面点云，而地面点云所形成的平面即为地面点云平面。

因此，通过不断调整Roll angle参数、Pitch angle参数及Z参数，可使得关于地面点云平面与建立的虚拟平面尽量重合，从而得到合适的Roll angle标定参数、Pitch angle标定参数及Z标定参数。另外，再通过不断调整Yaw angle 参数，可保证道路边沿的点云方向与构建的虚拟车辆车身侧向平行，从而得到合适的Yaw angle标定参数。

另外，对于目标点云数据坐标平移矩阵参数（如，X参数、Y参数）可以通过外部测量直接获取，不需要再额外标定。

如图3所，进行LiDAR外部参数调整前，地面点云平面与虚拟平面有一定的夹角，这证明Pitch angle参数和Roll angle参数的值不为0。

如图4所示，LiDAR外部参数调整完毕后，地面点云平面已基本与虚拟平面重合，而且路沿点云朝向与虚拟车辆车身侧向基本平行。

综上所述，本发明通过ROS2和QT构建了LiDAR外部参数调试的图形用户界面，可以实时显示目标点云数据经过坐标转换后的位置，流程更简洁，大大缩短了标定的流程和时间；同时，本发明通过直接调节LiDAR外部参数来确定理想的外部标定参数，不需要对图像空间或者车辆坐标系空间目标进行直接测量，避免了在车辆坐标系空间或者图像空间的数据测量带来的额外参数误差，保证本发明的误差更小；另外，本发明不需要依赖其他额外传感器（如摄像头）或者其他标定辅助工具（如锥筒），参数标定的方法更简单、快捷，缩减了硬件成本。

参见图5，图5显示了本发明基于ROS2的LiDAR外部参数标定系统100的具体结构，包括：

获取模块1，用于获取LiDAR原始点云数据。所述获取模块1可获取LiDAR录制的一段基于ROS2的Rosbag数据，所述Rosbag数据为LiDAR原始点云数据。

过滤模块2，用于对所述LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据。具体地，所述过滤模块2分别获取每一个原始点云数据的高度值，并分别判断所述高度值是否高于预设高度阈值；判断为是时，删除所述高度值所对应的原始点云数据；判断为否时，提取所述高度值所对应的原始点云数据，并将所述高度值所对应的原始点云数据作为目标点云数据。其中，所述目标点云数据包括路沿点云数据和地面点云数据。

模型构建模块3，用于在ROS2中构建虚拟模型。所述虚拟模型包括虚拟平面、虚拟车辆及虚拟坐标系，其中，所述虚拟坐标系包括X轴、Y轴及Z轴。

界面构建模块4，用于根据LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面。具体地，界面构建模块4在ROS2中调用QT库以构建图形用户界面，并建立LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型间的关联关系，实时将所述关联关系显示于所述图形用户界面上。从而保证用于在图形用户界面中调整LiDAR外部参数时，目标点云数据相对于虚拟车辆的位置关系会进行实时更新。

调整模块5，用于在所述构建图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数，以获取外部标定参数。

如图6所示，具体地，所述调整模块5包括：

地面调整单元51，用于在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Roll angle参数、Pitch angle参数及Z参数，当目标点云数据所构成的地面点云平面与虚拟平面重合时，将当前Roll angle参数作为Roll angle标定参数，将当前Pitch angle参数作为Pitch angle标定参数，将当前Z参数作为Z标定参数；

路沿调整单元52，用于在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Yaw angle参数，当目标点云数据所构成的路沿点云方向与虚拟车辆车身侧向平行时，将当前Yaw angle参数作为Yaw angle标定参数。

需要说明的是，所述目标点云数据包括路沿点云数据和地面点云数据，其中，路沿点云数据可构成路沿点云，而路沿点云所形成的线的方向即为路沿点云方向；地面点云数据可构成地面点云，而地面点云所形成的平面即为地面点云平面。

因此，通过不断调整Roll angle参数、Pitch angle参数及Z参数，可使得关于地面点云平面与建立的虚拟平面尽量重合，从而得到合适的Roll angle标定参数、Pitch angle标定参数及Z标定参数。另外，再通过不断调整Yaw angle 参数，可保证道路边沿的点云方向与构建的虚拟车辆车身侧向平行，从而得到合适的Yaw angle标定参数。另外，对于目标点云数据坐标平移矩阵参数（如，X参数、Y参数）可以通过外部测量直接获取，不需要再额外标定。

相应地，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述LiDAR外部参数标定方法的步骤。同时，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述LiDAR外部参数标定方法的步骤。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法，其特征在于，包括：

获取LiDAR原始点云数据；

对所述LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据；

在ROS2中构建虚拟模型；所述在ROS2中构建虚拟模型的步骤包括：在ROS2的栅格图中构建虚拟平面，所述虚拟平面用于表示道路平面；在ROS2的栅格图中构建虚拟车辆，所述虚拟车辆用于表示目标车辆；根据所述虚拟平面及虚拟车辆在ROS2的栅格图中构建虚拟坐标系；

根据LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面；

在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数，以获取外部标定参数；其中，所述在图形用户界面中实时调整LiDAR外部参数，以获取外部标定参数的步骤包括：在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Roll angle参数、Pitch angle参数及Z参数，当目标点云数据所构成的地面点云平面与虚拟平面重合时，将当前Roll angle参数作为Roll angle标定参数，将当前Pitch angle参数作为Pitch angle标定参数，将当前Z参数作为Z标定参数；在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Yaw angle参数，当目标点云数据所构成的路沿点云方向与虚拟车辆车身侧向平行时，将当前Yaw angle参数作为Yaw angle标定参数。

2.如权利要求1所述的基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法，其特征在于，所述获取LiDAR原始点云数据的步骤包括：

选定无障碍物干扰的水平道路；

保持目标车辆的车身与路沿平行；

通过设于目标车辆上的LiDAR采集基于ROS2的LiDAR原始点云数据。

3.如权利要求1所述的基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法，其特征在于，所述对LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据的步骤包括：

分别获取每一个原始点云数据的高度值；

分别判断所述高度值是否高于预设高度阈值，

判断为是时，删除所述高度值所对应的原始点云数据，

判断为否时，提取所述高度值所对应的原始点云数据，并将所述高度值所对应的原始点云数据作为目标点云数据。

4.如权利要求1所述的基于ROS2的LiDAR外部参数标定方法，其特征在于，所述根据LiDAR外部参数、目标点云数据及虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面的步骤包括：

在ROS2中调用QT库以构建图形用户界面；

建立LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型间的关联关系；

将所述关联关系显示于所述图形用户界面上。

5.一种基于ROS2的LiDAR外部参数标定系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取LiDAR原始点云数据；

过滤模块，用于对所述LiDAR原始点云数据进行过滤处理，以提取目标点云数据；

模型构建模块，用于在ROS2中构建虚拟模型；所述在ROS2中构建虚拟模型的步骤包括：在ROS2的栅格图中构建虚拟平面，所述虚拟平面用于表示道路平面；在ROS2的栅格图中构建虚拟车辆，所述虚拟车辆用于表示目标车辆；根据所述虚拟平面及虚拟车辆在ROS2的栅格图中构建虚拟坐标系；

界面构建模块，用于根据LiDAR外部参数、所述目标点云数据及所述虚拟模型在ROS2中构建图形用户界面；

调整模块，用于在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数，以获取外部标定参数；具体地，所述调整模块包括：地面调整单元，用于在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Roll angle参数、Pitch angle参数及Z参数，当目标点云数据所构成的地面点云平面与虚拟平面重合时，将当前Roll angle参数作为Roll angle标定参数，将当前Pitch angle参数作为Pitch angle标定参数，将当前Z参数作为Z标定参数；路沿调整单元，用于在所述图形用户界面中实时调整所述LiDAR外部参数中的Yaw angle参数，当目标点云数据所构成的路沿点云方向与虚拟车辆车身侧向平行时，将当前Yaw angle参数作为Yaw angle标定参数。

6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。

Images