CN112014829A - 一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法与装置 - Google Patents

一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法与装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法与装置，其中方法包括：基于标准最远测试距离将激光雷达扫描仪放置于目标前方，开启激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，得到多个点云数据；判断标准最远测试距离处对应的数据点是否有点云数据，进而确定激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标；对每个点云数据进行拟合得到拟合公式，进而调用拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值；计算每个点云数据的实测值与拟合值之差的绝对值并取最大值，根据最大值确定激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度是否达标。通过在激光雷达标称距离指标处设置一固定目标，结合数据拟合，可单次扫描获得多个产品指标，有效提升产品的测试和生产效率。

Description

一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法与装置
【技术领域】
本发明涉及激光雷达指标测试技术领域，具体涉及一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法与装置。
【背景技术】
激光雷达扫描仪是基于激光脉冲作为探测信号源，获取周围环境目标的距离信息，可完成目标的三维坐标重建。按照不同的分类标准，激光雷达可以分为多种类别：根据扫描线数的不同，激光雷达可分为单线激光雷达和多线激光雷达；根据扫描技术的不同，激光雷达可分为机械扫描式激光雷达和固态扫描式激光雷达；根据探测光源的不同，激光雷达可分为半导体激光雷达和光纤激光器激光雷达。但不管激光雷达技术如何发展和分类，关键性能参数指标是不变的，尤其是测试距离、测试精度、重复精度、角度分辨率、扫描角度范围等技术指标，是决定激光雷达技术水平的衡量基准。在上述五个技术指标中，角度分辨率和扫描角度范围是通过设计决定的，而测试距离、测试精度和重复精度是需要每台进行测试的，尤其是激光雷达出货时，需要把上述三个指标测试填写在测试报告里面。
目前，针对上述三个指标的测试，主流的测试方法是选取几个典型角度方向，多次重复测量，分别得到各方向的相关指标。但该测试方法测试不够全面，数据量不够，而且测试效率低下，难以全面反映出激光雷达的技术指标水平。为适应激光雷达产品技术的发展，并且提高生产测试效率，需要选用全新的、更具测试效率的指标评估方法。
【发明内容】
在进行测试距离、测试精度和重复精度的指标测试时，针对现有指标测试方法存在的测试不够全面、数据量不够、测试效率低下、难以全面反映出激光雷达技术指标水平等技术问题，本发明提出了一种新型的激光雷达扫描仪性能指标测试方法，目的在于通过单次扫描获得产品指标，有效提升产品的测试和生产效率。
本发明通过如下技术方案达到上述目的：
第一方面，本发明提供了一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，包括：
基于标准最远测试距离将激光雷达扫描仪放置于目标前方，开启激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，得到与多个数据点对应的多个点云数据；
判断所述标准最远测试距离处对应的数据点是否有点云数据，进而确定激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标；
根据预设拟合标准对每个点云数据进行拟合，得到拟合公式，进而调用所述拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值；
计算每个点云数据的实测值与拟合值之差的绝对值，并取多个绝对值中的最大值，根据最大值确定激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度是否达标。
优选地，所述激光雷达扫描仪为二维扫描激光雷达扫描仪，则所述基于标准最远测试距离将激光雷达扫描仪放置于目标前方具体为：
将所述二维扫描激光雷达扫描仪放置于目标前方，使得lA和lB等于所述二维扫描激光雷达扫描仪的标准最远测试距离；其中，A和B分别是目标的两端数据点，lA和lB分别是A点和B点距离所述二维扫描激光雷达扫描仪的直线距离；
则所述判断所述标准最远测试距离处对应的数据点是否有点云数据，进而确定激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标，具体为：
判断A点和B点是否有点云数据；如果A点和B点均有点云数据，则确定所述二维扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离达标；如果存在任一数据点没有点云数据，则确定所述二维扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离不达标。
优选地，所述激光雷达扫描仪为二维扫描激光雷达扫描仪，则在进行性能指标测试之前，所述方法还包括：
以所述二维扫描激光雷达扫描仪作为坐标系原点建立xoy直角坐标系，使得目标上每个数据点Pi的坐标为Pi＝(xi,yi)＝(li cosθi,li sinθi)；其中，li为数据点Pi与所述二维扫描激光雷达扫描仪之间的直线距离，θi为数据点Pi和所述二维扫描激光雷达扫描仪之间的连线与x轴之间的夹角。
优选地，所述开启激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，得到与多个数据点对应的多个点云数据，具体为：
开启所述二维扫描激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，测得每个数据点Pi对应的距离li和夹角θi，进而计算得到每个数据点Pi的实测坐标(xi,yi)；其中，xi＝li cosθi，yi＝li sinθi。
优选地，所述根据预设拟合标准对每个点云数据进行拟合，得到拟合公式，进而调用所述拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值，具体为：
采用系数未知的二维线性拟合公式y'＝kx+b对每个数据点Pi的坐标进行拟合，使拟合结果满足
Figure BDA0002619468510000031
进而确定系数k和b的值；其中，ε为最大预设偏差，n为数据点总个数；
利用系数确定之后的二维线性拟合公式，计算得到每个数据点Pi的拟合y坐标值yi'；其中，yi'＝kxi+b；
则所述计算每个点云数据的实测值与拟合值之差的绝对值，并取多个绝对值中的最大值，具体为：
计算每个数据点Pi的实测y坐标值li sinθi和拟合y坐标值yi'之间差值的绝对值|yi'-li sinθi|，并取多个绝对值中的最大值
Figure BDA0002619468510000041
优选地，所述激光雷达扫描仪为三维多线扫描激光雷达扫描仪，则所述基于标准最远测试距离将激光雷达扫描仪放置于目标前方具体为：
将所述三维多线扫描激光雷达扫描仪放置于目标前方，使得lC、lD、lE和lF均等于所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的标准最远测试距离；其中，C、D、E、F分别是目标的四个角对应的数据点，lC、lD、lE、lF分别是C点、D点、E点、F点距离所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的直线距离；
则所述判断所述标准最远测试距离处对应的数据点是否有点云数据，进而确定激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标，具体为：
判断C点、D点、E点和F点是否有点云数据；如果四个数据点均有点云数据，则确定所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离达标；如果存在任一数据点没有点云数据，则确定所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离不达标。
优选地，所述激光雷达扫描仪为三维多线扫描激光雷达扫描仪，则在进行性能指标测试之前，所述方法还包括：
以所述三维多线扫描激光雷达扫描仪作为坐标系原点建立xyz三维坐标系，使得目标上每个数据点Qi的坐标为
Figure BDA0002619468510000042
其中，li为数据点Qi与所述三维多线扫描激光雷达扫描仪之间的直线距离，θi为数据点Qi和所述三维多线扫描激光雷达扫描仪之间的连线与x轴之间的夹角，
Figure BDA0002619468510000043
为数据点Qi和所述三维多线扫描激光雷达扫描仪之间的连线与y轴之间的夹角。
优选地，所述开启激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，得到与多个数据点对应的多个点云数据，具体为：
开启所述三维多线扫描激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，测得二维平面上每个数据点Qi对应的距离li和夹角
Figure BDA0002619468510000051
θi，进而计算得到每个数据点Qi的实测坐标(xi,yi,zi)；其中，
Figure BDA0002619468510000052
Figure BDA0002619468510000053
优选地，所述根据预设拟合标准对每个点云数据进行拟合，得到拟合公式，进而调用所述拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值，具体为：
采用系数未知的三维线性拟合公式z'＝a1x+a2y+a3对每个数据点Qi的坐标进行拟合，使拟合结果满足
Figure BDA0002619468510000054
进而确定系数a1、a2和a3的值；其中，ε为最大预设偏差，n为数据点总个数；
利用系数确定之后的三维线性拟合公式，计算得到每个数据点Qi的拟合z坐标值zi'；其中，zi'＝a1xi+a2yi+a3；
则所述计算每个点云数据的实测值与拟合值之差的绝对值，并取多个绝对值中的最大值，具体为：
计算每个数据点Qi的实测z坐标值
Figure BDA0002619468510000055
和拟合z坐标值zi'之间差值的绝对值
Figure BDA0002619468510000056
并取多个绝对值中的最大值
Figure BDA0002619468510000057
第二方面，本发明提供了一种激光雷达扫描仪的性能指标测试装置，包括至少一个处理器和存储器，所述至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令在被所述处理器执行后，用于完成第一方面所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明在激光雷达标称距离指标处设置一固定目标，结合数据拟合的方法，可以通过单次扫描获得测试距离、测试精度和重复精度的产品指标，有效提升产品的测试和生产效率。相比于现有测试方法具有以下优势：(1)一次扫描即可获得多个相关指标，测试全面、数据量大，且测试时间大大减小，有效提升生产效率；(2)获得原始测试数据之后，系统会自动调用相关拟合函数，通过计算得到相关指标数据，测试步骤简洁；(3)相关测试点安装在固定的位置，省去测试时的调整时间，节省了测试人员的操作时间；(4)该测试方法适用于各种技术的激光雷达，适用面广，适合大范围推广和应用。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于二维扫描激光雷达的测试方法原理示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于三维多线扫描激光雷达的测试方法原理示意图；
图4为本发明实施例提供的一种激光雷达扫描仪的性能指标测试装置架构图；
其中，1为二维扫描激光雷达扫描仪，2为三维多线扫描激光雷达扫描仪。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，术语“内”、“外”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“顶”、“底”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明而不是要求本发明必须以特定的方位构造和操作，因此不应当理解为对本发明的限制。
此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面就参考附图和实施例结合来详细说明本发明。
实施例1：
针对现有指标测试方法存在的测试不够全面、数据量不够、测试效率低下、难以全面反映出激光雷达技术指标水平等技术问题，本发明实施例提供了一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，主要用于测试激光雷达扫描仪的最远测试距离、测试精度和重复精度是否达标，可适用于二维扫描激光雷达扫描仪和三维多线扫描激光雷达扫描仪的性能指标测试。
如图1所示，本发明实施例提供的测试方法主要包括以下步骤：
步骤10，基于标准最远测试距离将激光雷达扫描仪放置于目标前方，开启激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，得到与多个数据点对应的多个点云数据。
由于激光雷达扫描仪是非连续的扫描方式，因此目标对应的点云数据就是一系列非连续的空间数据点。这里放置时需要根据激光雷达扫描仪的标准最远测试距离，使目标上至少一个数据点与激光雷达扫描仪之间的距离恰好等于标准最远测试距离，按此原则将激光雷达扫描仪和目标的相对位置固定，以便测试激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标。一旦激光雷达扫描仪和目标之间的相对位置固定后，后续测试过程中无需再进行调整，可省去测试时的调整时间，节省了测试人员的操作时间。
其中，无论是二维还是三维的激光雷达扫描仪，在测试前都会以激光雷达扫描仪为原点建立坐标系，对目标进行激光点云扫描后可得到每个数据点的扫描角度以及与激光雷达扫描仪的直线距离，进而得到每个数据点的实测坐标。
步骤20，判断所述标准最远测试距离处对应的数据点是否有点云数据，进而确定激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标。
所述标准最远测试距离处对应的数据点，也就是上面所述的与激光雷达扫描仪间的直线距离恰好等于标准最远测试距离的至少一个数据点。如果这些数据点都有点云数据，说明激光雷达扫描仪的实际最远测试距离是大于等于标准最远测试距离的，因为只有这样才会得到点云数据，因此可确定激光雷达扫描仪的最远测试距离达标；反之则不达标。
步骤30，根据预设拟合标准对每个点云数据进行拟合，得到拟合公式，进而调用所述拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值。
在获取每个数据点的实测坐标后，系统会按照预设拟合标准，自动采用对应的线性拟合公式对所有数据点的坐标数据进行拟合，进而确定线性拟合公式中未知的系数值；然后根据系数确定后的该线性拟合公式，计算得到每个数据点的坐标数据的拟合值。
步骤40，计算每个点云数据的实测值与拟合值之差的绝对值，并取多个绝对值中的最大值，根据最大值确定激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度是否达标。
具体是计算每个数据点处的实测坐标值与拟合坐标值之间的差值，然后取绝对值，在所有的绝对值中再取最大值，作为性能测试的指标值。对于每一台激光雷达扫描仪进行上述测试，单次扫描即可得到该指标值，该指标值越大，说明激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度越差，反之说明测试精度和重复精度越好，进而可确定激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度是否达标。
本发明实施例提供的上述方法中，在激光雷达标称距离指标处设置一固定目标，结合数据拟合的方法，可以通过单次扫描获得测试距离、测试精度和重复精度的产品指标，有效提升产品的测试和生产效率。相比于现有测试方法具有以下优势：(1)一次扫描即可获得多个相关指标，测试更全面、数据量充足，且测试时间大大减小，有效提升生产效率；(2)获得原始测试数据之后，系统会自动调用相关拟合函数，通过计算得到相关指标数据，测试步骤简洁；(3)相关测试点安装在固定的位置，省去测试时的调整时间，节省了测试人员的操作时间；(4)该测试方法适用于各种技术的激光雷达，适用面广，适合大范围推广和应用。
实施例2：
在上述实施例1的基础上，本发明实施例进一步以二维扫描激光雷达扫描仪为例，对其性能指标测试方法进行说明。
结合图2，当所述激光雷达扫描仪为二维扫描激光雷达扫描仪时，具体测试方法如下：
在步骤10中，基于二维扫描激光雷达扫描仪的标准最远测试距离，将二维扫描激光雷达扫描仪放置于一平面目标前方，开启二维扫描激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，得到平面目标对应的多个点云数据。
因为激光雷达扫描仪是非连续的扫描方式，因此平面目标对应的点云数据就是一系列非连续的空间数据点，如图2所示。此处以所述二维扫描激光雷达扫描仪1作为坐标系原点建立xoy直角坐标系，使得目标上每个数据点Pi的坐标如下：
Pi＝(xi,yi)＝(li cosθi,li sinθi)；
其中，li为数据点Pi与所述二维扫描激光雷达扫描仪1之间的直线距离，θi为数据点Pi和所述二维扫描激光雷达扫描仪1之间的连线与x轴之间的夹角，也称为数据点Pi的扫描角度。
图中的A点和B点分别是目标的两端数据点，其对应的扫描角度分别为θA和θB，A点和B点距离所述二维扫描激光雷达扫描仪1的直线距离分别记为lA和lB。为了测试二维扫描激光雷达扫描仪1的最远测试距离是否达标，此处的A点和B点不能任意选，而是应将lA和lB选定为二维扫描激光雷达扫描仪1的标准最远测试距离。也就是说，将所述二维扫描激光雷达扫描仪1放置于目标前方时，应使得lA和lB等于所述二维扫描激光雷达扫描仪1的标准最远测试距离。其中，A点和B点的坐标分别如下：
PA＝(xA,yA)＝(lA cosθA,lA sinθA)
PB＝(xB,yB)＝(lB cosθB,lB sinθB)
在本实施例中，优选地将所述二维扫描激光雷达扫描仪1放置于平面目标的正前方，使得lA＝lB＝标准最远测试距离；当然，在可选的实施例中，也可以设置在偏前方，此时A点和B点的位置则需要根据标准最远测试距离重新调整，在此不做赘述。
当开启所述二维扫描激光雷达扫描仪1对平面目标进行激光点云扫描后，系统可测得每个数据点Pi对应的距离li和夹角θi，进而计算得到每个数据点Pi的实测坐标(xi,yi)；其中，xi＝li cosθi，yi＝li sinθi。
在步骤20中，判断所述二维扫描激光雷达扫描仪的标准最远测试距离处对应的数据点A点和B点是否有点云数据，进而确定二维扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标。其中，如果A点和B点均有点云数据，则确定所述二维扫描激光雷达扫描仪1的最远测试距离达标；如果存在任一数据点没有点云数据，则确定所述二维扫描激光雷达扫描仪1的最远测试距离不达标。
在步骤30中，根据预设拟合标准对每个点云数据进行拟合得到二维线性拟合公式，进而调用该二维线性拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值。具体如下：
采用系数未知的二维线性拟合公式y'＝kx+b，对每个数据点Pi的坐标进行拟合(也就是将每个数据点Pi的实测x坐标值xi＝li cosθi代入上述二维线性拟合公式中)，使拟合结果满足
Figure BDA0002619468510000111
进而确定系数k和b的值；其中，ε为最大预设偏差，ε值越小拟合效果就越好，此处可根据实际需求设置，在此不做具体限定；n为数据点总个数。系数确定之后，利用系数确定之后的二维线性拟合公式，计算得到每个数据点Pi的拟合y坐标值yi'，任一点的拟合y坐标值为yi'＝kxi+b。
在步骤40中，计算每个数据点Pi的实测y坐标值yi＝li sinθi和拟合y坐标值yi'＝kxi+b之间差值的绝对值|yi'-li sinθi|，并取多个绝对值中的最大值
Figure BDA0002619468510000112
根据该最大值确定所述二维扫描激光雷达扫描仪1的测试精度和重复精度是否达标。
对每一台二维扫描激光雷达扫描仪进行上述测试，每台扫描仪都是经单次扫描即可得到上述最大值，即指标值；该指标值越大，说明对应二维扫描激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度越差，反之说明测试精度和重复精度越好，从而可进一步确定二维扫描激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度是否达标。
实施例3：
在上述实施例1的基础上，本发明实施例进一步以三维多线扫描激光雷达扫描仪为例，对其性能指标测试方法进行说明。
结合图3，当所述激光雷达扫描仪为三维多线扫描激光雷达扫描仪时，具体测试方法如下：
在步骤10中，基于三维多线扫描激光雷达扫描仪的标准最远测试距离，将三维多线扫描激光雷达扫描仪放置于一平面目标前方，开启三维多线扫描激光雷达扫描仪在该平面目标上投射多行激光扫描点，进而得到平面目标对应的多个点云数据。
此处以所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2作为坐标系原点建立xyz三维坐标系，使得目标上每个数据点Qi的坐标如下：
Figure BDA0002619468510000121
其中，li为数据点Qi与所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2之间的直线距离，θi为数据点Qi和所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2之间的连线与x轴之间的夹角，
Figure BDA0002619468510000122
为数据点Qi和所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2之间的连线与y轴之间的夹角。
图中的C点、D点、E点、F点分别是目标的四个角的数据点，和所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2之间的连线与x轴之间的夹角分别为θC、θD、θE和θF，和所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2之间的连线与y轴之间的夹角分别为
Figure BDA0002619468510000123
和
Figure BDA0002619468510000124
距离所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2的直线距离分别记为lC、lD、lE和lF。为了测试所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2的最远测试距离是否达标，此处的C、D、E和F点不能任意选，而是应将lC、lD、lE和lF选定为所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2的标准最远测试距离。也就是说，将所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2放置于目标前方时，应使得lC、lD、lE和lF均等于所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2的标准最远测试距离。其中，C点、D点、E点、F点的坐标分别如下：
Figure BDA0002619468510000125
Figure BDA0002619468510000126
Figure BDA0002619468510000127
Figure BDA0002619468510000128
在本实施例中，优选地将所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2放置于平面目标的正前方，使得lC＝lD＝lE＝lF＝标准最远测试距离；当然，在可选的实施例中，也可以设置在偏前方，此时C、D、E和F点的位置则需要根据标准最远测试距离重新调整，在此不做赘述。
当开启所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2对平面目标进行激光点云扫描后，系统可测得二维平面上每个数据点Qi对应的距离li和夹角
Figure BDA0002619468510000131
θi，进而计算得到每个数据点Qi的实测坐标(xi,yi,zi)；其中，
Figure BDA0002619468510000132
Figure BDA0002619468510000133
在步骤20中，判断所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的标准最远测试距离处对应的数据点C点、D点、E点和F点是否有点云数据，进而确定所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标。其中，如果四个数据点均有点云数据，则确定所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2的最远测试距离达标；如果存在任一数据点没有点云数据，则确定所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2的最远测试距离不达标。
在步骤30中，根据预设拟合标准对每个点云数据进行拟合得到三维线性拟合公式，进而调用该三维线性拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值。具体如下：
采用系数未知的三维线性拟合公式z'＝a1x+a2y+a3，对每个数据点Qi的坐标进行拟合(也就是将每个数据点Qi的实测x坐标值
Figure BDA0002619468510000134
代入上述三维线性拟合公式中)，使拟合结果满足
Figure BDA0002619468510000135
进而确定系数a1、a2和a3的值；其中，ε为最大预设偏差，ε值越小拟合效果就越好，此处可根据实际需求设置，在此不做具体限定；n为数据点总个数。系数确定之后，利用系数确定之后的三维线性拟合公式，计算得到每个数据点Qi的拟合z坐标值zi'，任一点的拟合z坐标值为zi'＝a1xi+a2yi+a3。
在步骤40中，计算每个数据点Qi的实测z坐标值
Figure BDA0002619468510000136
和拟合z坐标值zi'＝a1xi+a2yi+a3之间差值的绝对值
Figure BDA0002619468510000137
并取多个绝对值中的最大值
Figure BDA0002619468510000138
根据该最大值确定所述三维多线扫描激光雷达扫描仪2的测试精度和重复精度是否达标。
对每一台三维多线扫描激光雷达扫描仪进行上述测试，每台扫描仪都是经单次扫描即可得到上述最大值，即指标值；该指标值越大，说明对应三维多线扫描激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度越差，反之说明测试精度和重复精度越好，从而可进一步确定三维多线扫描激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度是否达标。
实施例4：
在上述实施例1-实施例3提供的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法的基础上，本发明还提供了一种可用于实现上述方法的激光雷达扫描仪的性能指标测试装置，如图4所示，是本发明实施例的装置架构示意图。本实施例的激光雷达扫描仪的性能指标测试装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图4中以一个处理器21为例。
所述处理器21和所述存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
所述存储器22作为一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如实施例1中的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法。所述处理器21通过运行存储在所述存储器22中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行激光雷达扫描仪的性能指标测试装置的各种功能应用以及数据处理，即实现实施例1-实施例3的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法。
所述存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，所述存储器22可选包括相对于所述处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至所述处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述程序指令/模块存储在所述存储器22中，当被所述一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例1中的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，例如，执行以上描述的图1所示的各个步骤。
本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，其特征在于，包括：
基于标准最远测试距离将激光雷达扫描仪放置于目标前方，开启激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，得到与多个数据点对应的多个点云数据；
判断所述标准最远测试距离处对应的数据点是否有点云数据，进而确定激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标；
根据预设拟合标准对每个点云数据进行拟合，得到拟合公式，进而调用所述拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值；
计算每个点云数据的实测值与拟合值之差的绝对值，并取多个绝对值中的最大值，根据最大值确定激光雷达扫描仪的测试精度和重复精度是否达标。
2.根据权利要求1所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，其特征在于，所述激光雷达扫描仪为二维扫描激光雷达扫描仪，则所述基于标准最远测试距离将激光雷达扫描仪放置于目标前方具体为：
将所述二维扫描激光雷达扫描仪放置于目标前方，使得lA和lB等于所述二维扫描激光雷达扫描仪的标准最远测试距离；其中，A和B分别是目标的两端数据点，lA和lB分别是A点和B点距离所述二维扫描激光雷达扫描仪的直线距离；
则所述判断所述标准最远测试距离处对应的数据点是否有点云数据，进而确定激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标，具体为：
判断A点和B点是否有点云数据；如果A点和B点均有点云数据，则确定所述二维扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离达标；如果存在任一数据点没有点云数据，则确定所述二维扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离不达标。
3.根据权利要求1所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，其特征在于，所述激光雷达扫描仪为二维扫描激光雷达扫描仪，则在进行性能指标测试之前，所述方法还包括：
以所述二维扫描激光雷达扫描仪作为坐标系原点建立xoy直角坐标系，使得目标上每个数据点Pi的坐标为Pi＝(xi,yi)＝(li cosθi,li sinθi)；其中，li为数据点Pi与所述二维扫描激光雷达扫描仪之间的直线距离，θi为数据点Pi和所述二维扫描激光雷达扫描仪之间的连线与x轴之间的夹角。
4.根据权利要求3所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，其特征在于，所述开启激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，得到与多个数据点对应的多个点云数据，具体为：
开启所述二维扫描激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，测得每个数据点Pi对应的距离li和夹角θi，进而计算得到每个数据点Pi的实测坐标(xi,yi)；其中，xi＝li cosθi，yi＝li sinθi。
5.根据权利要求4所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，其特征在于，所述根据预设拟合标准对每个点云数据进行拟合，得到拟合公式，进而调用所述拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值，具体为：
采用系数未知的二维线性拟合公式y'＝kx+b对每个数据点Pi的坐标进行拟合，使拟合结果满足
Figure FDA0002619468500000021
进而确定系数k和b的值；其中，ε为最大预设偏差，n为数据点总个数；
利用系数确定之后的二维线性拟合公式，计算得到每个数据点Pi的拟合y坐标值yi'；其中，yi'＝kxi+b；
则所述计算每个点云数据的实测值与拟合值之差的绝对值，并取多个绝对值中的最大值，具体为：
计算每个数据点Pi的实测y坐标值li sinθi和拟合y坐标值yi'之间差值的绝对值|yi'-li sinθi|，并取多个绝对值中的最大值
Figure FDA0002619468500000022
6.根据权利要求1所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，其特征在于，所述激光雷达扫描仪为三维多线扫描激光雷达扫描仪，则所述基于标准最远测试距离将激光雷达扫描仪放置于目标前方具体为：
将所述三维多线扫描激光雷达扫描仪放置于目标前方，使得lC、lD、lE和lF均等于所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的标准最远测试距离；其中，C、D、E、F分别是目标的四个角对应的数据点，lC、lD、lE、lF分别是C点、D点、E点、F点距离所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的直线距离；
则所述判断所述标准最远测试距离处对应的数据点是否有点云数据，进而确定激光雷达扫描仪的最远测试距离是否达标，具体为：
判断C点、D点、E点和F点是否有点云数据；如果四个数据点均有点云数据，则确定所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离达标；如果存在任一数据点没有点云数据，则确定所述三维多线扫描激光雷达扫描仪的最远测试距离不达标。
7.根据权利要求1所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，其特征在于，所述激光雷达扫描仪为三维多线扫描激光雷达扫描仪，则在进行性能指标测试之前，所述方法还包括：
以所述三维多线扫描激光雷达扫描仪作为坐标系原点建立xyz三维坐标系，使得目标上每个数据点Qi的坐标为
Figure FDA0002619468500000031
其中，li为数据点Qi与所述三维多线扫描激光雷达扫描仪之间的直线距离，θi为数据点Qi和所述三维多线扫描激光雷达扫描仪之间的连线与x轴之间的夹角，
Figure FDA0002619468500000032
为数据点Qi和所述三维多线扫描激光雷达扫描仪之间的连线与y轴之间的夹角。
8.根据权利要求7所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，其特征在于，所述开启激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，得到与多个数据点对应的多个点云数据，具体为：
开启所述三维多线扫描激光雷达扫描仪对目标进行激光点云扫描，测得二维平面上每个数据点Qi对应的距离li和夹角
Figure FDA0002619468500000041
θi，进而计算得到每个数据点Qi的实测坐标(xi,yi,zi)；其中，
Figure FDA0002619468500000042
9.根据权利要求8所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法，其特征在于，所述根据预设拟合标准对每个点云数据进行拟合，得到拟合公式，进而调用所述拟合公式计算得到每个点云数据的拟合值，具体为：
采用系数未知的三维线性拟合公式z'＝a1x+a2y+a3对每个数据点Qi的坐标进行拟合，使拟合结果满足
Figure FDA0002619468500000043
进而确定系数a1、a2和a3的值；其中，ε为最大预设偏差，n为数据点总个数；
利用系数确定之后的三维线性拟合公式，计算得到每个数据点Qi的拟合z坐标值zi'；其中，zi'＝a1xi+a2yi+a3；
则所述计算每个点云数据的实测值与拟合值之差的绝对值，并取多个绝对值中的最大值，具体为：
计算每个数据点Qi的实测z坐标值
Figure FDA0002619468500000044
和拟合z坐标值zi'之间差值的绝对值
Figure FDA0002619468500000045
并取多个绝对值中的最大值
Figure FDA0002619468500000046
10.一种激光雷达扫描仪的性能指标测试装置，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器，所述至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令在被所述处理器执行后，用于完成权利要求1-9任一所述的激光雷达扫描仪的性能指标测试方法。
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