CN111929664B - 一种三维激光雷达apd测距v字形标定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种三维激光雷达APD测距V字形标定方法及装置。所述方法包括打开三维激光雷达，垂直于标定平面进行测距；采集各测距点的多帧测距数据，从多帧测距数据中去除异常值，得到各测距点的距离测量值；根据各测距点的距离测量值和采集的帧数量，计算各测距点的帧平均值；根据各测距点的帧平均值，查找所有V字形点云中的距离最小值；计算V字形点云中各测距点的帧平均值与所述距离最小值的差值，得到各测距点距离测量值的校正值；使用各测距点距离测量值的校正值校正激光雷达各测距点的距离测量值，得到校正结果。采用本申请的技术方案，能够使V字形畸形点云校正为一字形点云，从而提高三维激光雷达测距的精确度。

Description

一种三维激光雷达APD测距V字形标定方法及装置

技术领域

本申请涉及激光雷达测距技术领域，尤其涉及一种三维激光雷达APD测距V字形标定方法及装置。

背景技术

激光扫描测距雷达能够用于检测目标位置，轮廓和速度，激光测距雷达的应用领域逐步拓展，精确测量、导航定位、安全避障，并开始应用于无人驾驶技术，激光扫描雷达是将发射的激光束通过扫描发射形成扫描截面，从而测试出待测物的特征信息。目前三维扫描激光雷达在垂直方向为多层扫描，能够很好的反应待测物的特征信息，适用于多个领域，如无人驾驶的导航，形状轮廓检测。

目前的三维扫描激光雷达多采用多线扫描方式，即发射使用多个激光管顺序发射，结构为多个激光管纵向排列，每个激光管之间有一定的夹角，同时在对称面有相应的接收探测器进行接收，保证每一个接收探测器和发射激光管的视场角相对应，因此在安装调节过程中非常复杂。目前更多的开始使用MEMS（ Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统）激光雷达，但是MEMS激光雷达在水平和俯仰两个方向的视场角非常大，尤其是水平方向，一般水平方向视场角在40-150°，为了达到大的接收视场，一般都需要使用更大的像面进行接收，但是之前使用的APD（（Avalanche Photo Diode，光电二极管））阵列探测器，填充因子较高，探测器之间间隙较大，同时由于MEMS振镜的角度随着温度和电压的变化而变化，使用MEMS振镜提供的角度信息得到点云很不准确。

发明内容

本申请提供了一种三维激光雷达APD测距V字形标定方法，包括：

打开三维激光雷达，垂直于标定平面进行测距；

采集各测距点的多帧测距数据，从多帧测距数据中去除异常值，得到各测距点距离测量值；

根据各测距点距离测量值和采集的帧数量，计算各测距点的帧平均值；

根据各测距点的帧平均值，查找所有V字形点云中的距离最小值；

计算V字形点云中各测距点的帧平均值与所述距离最小值的差值，得到各测距点距离测量值的校正值；

使用各测距点距离测量值的校正值校正激光雷达各测距点距离测量值，得到校正结果。

如上所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其中，所述激光雷达包括激光发射器和激光接收器；激光发射器由水平和竖直两个方向的发光控制来覆盖空间区域，激光接收器包括接收镜头和光电探测器；光电探测器在三维激光雷达中为阵列形式，具体为适用于激光雷达测距的多列APD探测器排列组成的APD阵列。

如上所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其中，在测距过程中选择控制激光雷达开启APD阵列中的单列探测器，测量标定平面，或者选择采集整个APD阵列，从整个APD阵列中挑选出单列APD数据用于后续分析校正。

如上所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其中，从多帧测距数据中去除异常值，具体为去除明显超出预定波动范围的异常点云，以及去除比V字形中央最近距离还近的近距离的异常。

如上所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其中，采集各测距点的多帧测距数据具体表示为：

计算各测距点的帧平均值，具体为：

其中，t>0，是点云帧采集次数，n为采集的帧数量，i为点云行号，j为点云列号，

为第t帧各测距点距离测量值，

为各测距点的帧平均值，

为第t帧点云。

如上所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其中，查找V字形点云中距离最小值的方式包括：直接查找所有V字形点云中距离最近的点；或者先计算出各V字形点云中最近距离点，然后再进一步找出这些最近距离点中的最小值。

如上所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其中，根据各测距点的帧平均值，查找所有V字形点云中的距离最小值，具体为：

其中，i为点云行号，j为点云列号，

是各测距点的帧平均值，

为各测距点的帧平均值中的最小值。

如上所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其中，计算V字形点云中各测距点的帧平均值与所述距离最小值的差值，得到各测距点距离测量值的校正值，具体为：

其中，i为点云行号，j为点云列号，

是各测距点的测量值的帧平均值，

为各测距点的帧平均值中的最小值，

为各测距点距离测量值的校正值。

如上所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其中，计算V字形点云中各测距点的帧平均值与所述距离最小值的差值，得到各测距点距离测量值的校正值，具体为：

其中，t>0，是点云帧采集次数，i为点云行号，j为点云列号，

为第t帧各测距点距离测量值，

为各测距点测量值的校正值，

为第t帧各测距点校正后的结果值。

本申请还提供一种三维激光雷达APD测距V字形标定装置，所述装置执行上述任一项所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法。

本申请实现的有益效果如下：采用本申请的技术方案，能够使V字形畸形点云校正为一字形点云，从而提高三维激光雷达测距的精确度。

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中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为单列APD接收激光水平区域顶视图；

图2为单列APD接收激光区域立体示意图；

图3为光斑与APD几种相对位置关系图；

图4为单线测距校正对比图；

图5为单列APD多线测距校正对比图；

图6为三维激光雷达测距系统的点云校正方法流程图。

具体实施方式

下面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。

实施例一

本申请实施例一提供一种三维激光雷达测距系统，包括激光发射器和激光接收器。其中，激光发射器由水平和竖直两个方向的发光控制来覆盖空间区域，例如MEMS振镜扫描控制等；激光接收器包括接收镜头和光电探测器，接收镜头聚光，在焦点处通过探测器接收并成像，在此过程中将光信号通过光电转换得到电信号；激光从开始发射到遇到目标物体返回，最后到达探测器结束，整个时间可以通过信号发出时间与接收时间差计算得到，由此即可实现激光雷达测距。

其中，光电探测器在三维激光雷达中一般为阵列形式，优选为适用于激光雷达测距的多列APD探测器排列组成的APD阵列；图1是单列APD接收激光水平区域顶视图，图2为单列APD接收激光区域立体示意图，单条探测器具有一定接收面积，形状为长方形，每条探测器负责一定区域的视场范围，从而整个APD阵列能够拼接成较大范围的视场区域，比如水平方向60度，竖直方向20度。

由于APD阵列中探测器条数较少（远少于点云横向分辨率），一般有十几或几十条，因此按其宽边拼接，使短边并列成排，由此能够使实际测量范围较大，并且水平角度分辨率高时，接收到的点云列数远大于APD探测器的条数。其中，每个单条探测器上需要探测多列距离数据，例如，32条APD单条拼接成阵列。阵列的长边由32个短边组成（短边之间有小间隙），对应的水平接收视场角为60度。为了便于计算与理解，这里按30个APD列对应60度来算，即每个APD对应2度视场角。如果激光雷达的角度分辨率为0.2度，则每个APD列需要探测10列数据；如果角度分辨率为0.4度，则每个APD列需要探测5列数据。这里按角度分辨率为0.4度来分析，即取一行数据来看，每个APD中有5个探测距离点，从点云角度看，点云中的一行包含5个点。

图3为光斑与APD几种相对位置关系图。在使用激光雷达测距时，激光经目标物体返回，通过镜头聚光后落到APD探测器上，由于激光光斑与单列APD的宽度相差不大，因此在此宽度上，为了得到5个角度分辨率的测量值，单列APD在宽度方向需要提供5个光斑位置。而且因为角度分辨率是个定值，所以角度细分是均匀的，也就是说APD上面的位置也是均匀分布的，所以通过看重叠关系来确定光斑与APD的相对位置，其中，二者的重叠关系可以让圆形光斑从左到右经过长方形单列APD来分析：

假设光斑直径稍大于单列APD的宽度，单列APD的宽度方向均分为4等分，即5个位置点，其中第1和第5个位置分别是左右两边，第3个位置是APD的宽度的正中间；当光斑中心分别与第1到第5个位置重合时，是对探测器工作的正常位置匹配。然而，当光斑在第1个位置（在边上）时，单列APD只能收到光斑一半能量，当光斑在第3个位置（在中间）时，单列APD只能收到光斑的能量最多，所以从第1到第5位置过程中，单列APD接收到的能量分别是一半、较多、最多、较多、一半。由于接收到的光斑能量对测距离有一定影响，即相同条件下，能量弱时测量值会偏大，也即能量弱时测量距离比能量强时测量距离大，因此可以通过能量损失标定距离偏差，为了能够准确测量能量，本申请采用统计方法分析偏差变化规律，并计算距离偏差用于各测距点校正。

实施例二

在使用实施例一的激光雷达测距系统测量空间平面时，得到的点云往往不是平坦的，而是由多列V字形点云拼接而成的畸变形态，每一列V字形对应于APD阵列中的一条探测器，由于APD阵列中各单条探测器情况相近，因此本申请针对单列APD探测器来分析，经本申请实施例二的校正方法可以得到如图4和5所示的多条“一”字形点云纵向排列，图4为单线测距校正对比图，图5为单列APD多线测距校正对比图。

所述三维激光雷达测距系统的点云校正方法（即将APD阵列探测到的各列V字畸变校正成平坦的“一”字形点云），如图6所示，包括：

步骤610、打开激光雷达，垂直于标定平面进行测距；

在测试过程中可以控制激光雷达，开启APD阵列中的单列探测器，测量标定平面；比如，选择激光雷达视场中心附近的APD单列，测量方向垂直于标定平面（目的使点云对称）；

若在测试过程中未控制激光雷达开启单列APD接收数据的话，那么采集到的即是整个APD阵列，需要从整个APD阵列中挑选出单列APD数据用于后续分析校正。

步骤620、采集各测距点的多帧测距数据；

为了避免测量数据的偶然因素，本申请校正时采用数学统计的方法，使校正结果更具有普遍性，因此记录一段时间内重复测量的数据，比如1000帧数据。

步骤630、从多帧测距数据中去除异常值，得到各测距点距离测量值；

具体地，在测量数据中去除异常值，比如近距离的干扰，远距离的离群点等；测量数据在一定范围内波动，当出现明显超出这个波动范围的异常点云时，需要去除掉，特别是近距离的异常，往往比V字形中央最近距离还近，那么可能是其他干扰，并不属于此规律畸变值，因此需要将其剔除。比如，测量距离为5米，数据动态范围是5-5.30米，在1000帧数据中，如果有超出此范围的异常点需要去除掉。

步骤640、根据各测距点距离测量值和采集的帧数量，计算各测距点的帧平均值；

假设单列APD探测器形成的V字形点云共有H * L = M个点（H为行数，L为列数），即单列APD对应每帧数据有M个点，即有H线，每条线上分布L个测距点；例如单列APD对应每帧数据有80个点，即有16线，每条线上分布5个测距点；

其中，点云的帧数据表示为：

式（1）

通过下式计算各测距点的帧平均值：

式（2）

式（1）、（2）中，t>0，是点云帧采集次数，n为采集的帧数量，如1000帧，i为点云行号，j为点云列号，

为第t帧各测距点距离测量值，

为各测距点的帧平均值，

为第t帧点云。

步骤650、根据各测距点的帧平均值，查找所有V字形点云中的距离最小值；

本申请实施例中，查找V字形点云中距离最小值的方式有两种：第一种是直接查找所有V字形点云中距离最近的点；第二种是先计算出各V字形点云中最近距离点，然后再进一步找出这些最近距离中的最小值；

具体地，采用下式计算V字形点云中距离最小值：

式（3）

式（3）中，i为点云行号，j为点云列号，

是各测距点的测量值的帧平均值，

为各测距点的测量值的帧平均值中的最小值。

步骤660、计算V字形点云中各测距点的帧平均值与所述距离最小值的差值，得到各测距点距离测量值的校正值；

为了得到各测距点校正量，假设此列V字形点云中各测距点到激光雷达的距离相同，而且该距离值即为步骤650中统计出来的距离最小值，因此，将此列V字形各测距点距离值减去距离最小值，得到各测距点距离校正值；

具体地，采用下式计算V字形各测距点与最小值的差值：

式（4）

式（4）中，i为点云行号，j为点云列号，

是各测距点的测量值的帧平均值，

为各测距点的测量值的帧平均值中的最小值，

为各测距点测量值的校正值。

步骤670、使用各测距点距离测量值的校正值校正激光雷达各测距点距离测量值，得到校正结果；

在上一步中得到的各测距点距离校正值是一个统计均值，在激光雷达实测数据中，将对应测量值减去此校正值，得到校正后的点云平面；

具体地，采用下式校正激光雷达测量值：

式（5）

式（5）中，t>0，是点云帧采集次数，i为点云行号，j为点云列号，

为第t帧各测距点距离测量值，

为各测距点测量值的校正值，

为第t帧各测距点校正后的结果值。

以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其特征在于，包括：

打开三维激光雷达，垂直于标定平面进行测距；

采集各测距点的多帧测距数据，从多帧测距数据中去除异常值，得到各测距点距离测量值；

根据各测距点距离测量值和采集的帧数量，计算各测距点的帧平均值；

根据各测距点的帧平均值，查找所有V字形点云中的距离最小值；

计算V字形点云中各测距点的帧平均值与所述距离最小值的差值，得到各测距点距离测量值的校正值；

使用各测距点距离测量值的校正值校正激光雷达各测距点距离测量值，得到校正结果。

2.如权利要求1所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其特征在于，所述激光雷达包括激光发射器和激光接收器；激光发射器由水平和竖直两个方向的发光控制来覆盖空间区域，激光接收器包括接收镜头和光电探测器；光电探测器在三维激光雷达中为阵列形式，具体为适用于激光雷达测距的多列APD探测器排列组成的APD阵列。

3.如权利要求2所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其特征在于，在测距过程中选择控制激光雷达开启APD阵列中的单列探测器，测量标定平面，或者选择采集整个APD阵列，从整个APD阵列中挑选出单列APD数据用于后续分析校正。

4.如权利要求1所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其特征在于，从多帧测距数据中去除异常值，具体为去除明显超出预定波动范围的异常点云，以及去除比V字形中央最近距离还近的近距离的异常。

5.如权利要求1所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其特征在于，采集各测距点的多帧测距数据具体表示为：

cloud ^(t) = d ^(t) (i,j)

计算各测距点的帧平均值，具体为：

其中，t>0，是点云帧采集次数，n为采集的帧数量，i为点云行号，j为点云列号，

为第t帧各测距点距离测量值，

为各测距点的帧平均值，

为第t帧点云。

6.如权利要求1所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其特征在于，查找V字形点云中距离最小值的方式包括：直接查找所有V字形点云中距离最近的点；或者先计算出各V字形点云中最近距离点，然后再进一步找出这些最近距离点中的最小值。

7.如权利要求1所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其特征在于，根据各测距点的帧平均值，查找所有V字形点云中的距离最小值，具体为：

其中，i为点云行号，j为点云列号，

是各测距点的帧平均值，

为各测距点的帧平均值中的最小值。

8.如权利要求1所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其特征在于，计算V字形点云中各测距点的帧平均值与所述距离最小值的差值，得到各测距点距离测量值的校正值，具体为：

其中，i为点云行号，j为点云列号，

是各测距点的帧平均值，

为各测距点的帧平均值中的最小值，

为各测距点距离测量值的校正值。

9.如权利要求1所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法，其特征在于，使用各测距点距离测量值的校正值校正激光雷达各测距点距离测量值，得到校正结果，具体为：

其中，t>0，是点云帧采集次数，i为点云行号，j为点云列号，

为第t帧各测距点距离测量值，

为各测距点距离测量值的校正值，

为第t帧各测距点校正后的结果值。

10.一种三维激光雷达APD测距V字形标定装置，其特征在于，所述装置执行如权利要求1-9任一项所述的三维激光雷达APD测距V字形标定方法。

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