CN112558027A - 雷达校验方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种雷达校验方法、装置、设备及计算机可读存储介质,所述雷达校验方法包括:获取待校验雷达采集的数据样本,其中,所述数据样本为所述待校验雷达对周围的圆形挡板进行采集得到的数据;对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据;根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格。本发明无需复杂的检验流程,也无需特定的检验设备,从而提高雷达校验的便捷性。同时,对数据样本进行圆拟合,以使待校验数据更加准确,从而提高雷达校验的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及雷达技术领域,尤其涉及一种雷达校验方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着传感器技术的迅速发展,测距雷达的应用范围越来越广泛,例如,在机器人上部署测距雷达以实现定位及建图功能。其中,属于测距雷达的激光雷达由于具备结构简单及成本低等优点,被广泛应用于移动机器人、智能工厂及智能驾驶等领域。
目前,测距雷达在安装到设备上之前需要对测距雷达进行校验,即对测距雷达的测距值进行校验,以保证测距雷达为合格品时再进行安装。然而,当前对测距雷达的校验流程十分复杂。此外,测距雷达通常由雷达生产厂商进行校验,雷达使用者或购买者无法进行校验,然而,在雷达生产厂商交货给机器人等设备厂商的过程中可能会受到外界因素的影响,导致雷达的结构参数发生变化,使得雷达测距不准确。因此,为了保证测距雷达可以正常使用,如何提高雷达校验的便捷性是目前亟需解决的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种雷达校验方法、装置、设备及计算机可读存储介质,旨在提高雷达校验的便捷性。
为实现上述目的,本发明提供一种雷达校验方法,所述雷达校验方法包括:
获取待校验雷达采集的数据样本,其中,所述数据样本为所述待校验雷达对周围的圆形挡板进行采集得到的数据;
对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据;
根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格。
可选地,所述数据样本为二维坐标数据;
所述对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据,包括:
计算所述数据样本的平均值,并确定所述数据样本的样本数;
基于预设拟合函数、所述平均值、所述样本数,对所述数据样本进行圆拟合得到拟合圆的圆心坐标及半径,并根据所述拟合圆的圆心坐标及所述拟合圆的半径得到拟合圆函数;
基于所述拟合圆函数,对所述数据样本进行筛选处理得到全角度的待校验数据。
可选地,所述根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格,包括:
基于所述待校验数据及平均误差函数,计算得到所述待检验雷达的平均误差值;
若所述平均误差值小于预设误差阈值,则所述待检验雷达合格;
若所述平均误差值大于或等于预设误差阈值,则所述待检验雷达不合格。
可选地,所述基于所述待校验数据及平均误差函数,计算得到所述待检验雷达的平均误差值之前,还包括:
获取所述圆形挡板的圆心坐标及半径;
基于所述圆形挡板的圆心坐标、所述圆形挡板的半径及圆方程,得到平均误差函数。
可选地,所述待校验雷达放置于所述圆形挡板的圆心位置,所述圆形挡板的半径小于或等于所述待校验雷达的最大扫描距离。
可选地,所述雷达校验方法还包括:
若所述待检验雷达的平均误差值小于预设标定阈值,则根据所述平均误差值及所述圆形挡板的半径确定标定参数;
通过所述标定参数对所述待检验雷达进行标定,以实现对所述待检验雷达的测距值进行标定。
可选地,所述所述若所述待检验雷达的平均误差值小于预设标定阈值,则根据所述平均误差值及所述圆形挡板的半径确定标定参数之后,还包括:
基于平均误差函数,构建优化误差函数,其中,所述优化误差函数用于对所述标定参数进行优化;
将所述标定参数作为所述优化误差函数的优化初值,并对所述优化误差函数进行优化,得到优化后的标定参数。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种雷达校验装置,所述雷达校验装置包括:
数据获取模块,用于获取待校验雷达采集的数据样本,其中,所述数据样本为所述待校验雷达对周围的圆形挡板进行采集得到的数据;
数据拟合模块,用于对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据;
雷达校验模块,用于根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种雷达校验设备,所述雷达校验设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的雷达校验程序,所述雷达校验程序被所述处理器执行时实现如上所述的雷达校验方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有雷达校验程序,所述雷达校验程序被处理器执行时实现如上所述的雷达校验方法的步骤。
本发明提供一种雷达校验方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法通过获取待校验雷达采集的数据样本,并对数据样本进行圆拟合后,根据圆拟合后的待校验数据校验待校验雷达是否合格,完成对雷达的校验,无需复杂的检验流程,也无需特定的检验设备,从而提高雷达校验的便捷性。同时,对数据样本进行圆拟合,以使待校验数据更加准确,从而提高雷达校验的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图;
图2为本发明雷达校验方法第一实施例的流程示意图;
图3为本发明实施例涉及的一种圆形挡板位置示意图;
图4为本发明雷达校验方法第二实施例的流程示意图;
图5为本发明雷达校验装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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。
参照图1,图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端为雷达校验设备,该雷达校验设备可以为自动化设备、雷达、PC(personal computer,个人计算机)、微型计算机、笔记本电脑、服务器等具有处理功能的终端设备。
如图1所示,该终端可以包括:处理器1001,例如CPU(Central Processing Unit,中央处理器),通信总线1002,用户接口1003,网络接口1004,存储器1005。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口 1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及雷达校验程序。
在图1所示的终端中,处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的雷达校验程序,并执行以下操作:
获取待校验雷达采集的数据样本,其中,所述数据样本为所述待校验雷达对周围的圆形挡板进行采集得到的数据;
对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据;
根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格。
进一步地,所述数据样本为二维坐标数据,处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的雷达校验程序,还执行以下操作:
计算所述数据样本的平均值,并确定所述数据样本的样本数;
基于预设拟合函数、所述平均值、所述样本数,对所述数据样本进行圆拟合得到拟合圆的圆心坐标及半径,并根据所述拟合圆的圆心坐标及所述拟合圆的半径得到拟合圆函数;
基于所述拟合圆函数,对所述数据样本进行筛选处理得到全角度的待校验数据。
进一步地,处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的雷达校验程序,还执行以下操作:
基于所述待校验数据及平均误差函数,计算得到所述待检验雷达的平均误差值;
若所述平均误差值小于预设误差阈值,则所述待检验雷达合格;
若所述平均误差值大于或等于预设误差阈值,则所述待检验雷达不合格。
进一步地,处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的雷达校验程序,还执行以下操作:
获取所述圆形挡板的圆心坐标及半径;
基于所述圆形挡板的圆心坐标、所述圆形挡板的半径及圆方程,得到平均误差函数。
进一步地,所述待校验雷达放置于所述圆形挡板的圆心位置,所述圆形挡板的半径小于或等于所述待校验雷达的最大扫描距离。
进一步地,处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的雷达校验程序,还执行以下操作:
若所述待检验雷达的平均误差值小于预设标定阈值,则根据所述平均误差值及所述圆形挡板的半径确定标定参数;
通过所述标定参数对所述待检验雷达进行标定,以实现对所述待检验雷达的测距值进行标定。
进一步地,处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的雷达校验程序,还执行以下操作:
基于平均误差函数,构建优化误差函数,其中,所述优化误差函数用于对所述标定参数进行优化;
将所述标定参数作为所述优化误差函数的优化初值,并对所述优化误差函数进行优化,得到优化后的标定参数。
基于上述硬件结构,提出本发明雷达校验方法各个实施例。
本发明提供一种雷达校验方法。
参照图2,图2为本发明雷达校验方法第一实施例的流程示意图。
在本实施例中,该雷达校验方法包括以下步骤S10-S30:
步骤S10,获取待校验雷达采集的数据样本,其中,所述数据样本为所述待校验雷达对周围的圆形挡板进行采集得到的数据;
在对待校验雷达的测距值进行校验之前,在待校验雷达的周围放置一圆形挡板,然后,在经过一定时间后,获取待校验雷达采集的数据样本,其中,数据样本为待检验雷达对周围的圆形挡板进行采集得到的数据。
在一实施例中,待校验雷达为二维雷达,数据样本为二维坐标数据,即数据样本包括扫描得到的位置,具体的,包括横坐标与纵坐标。该数据样本包括多个数据,也就是说待校验雷达对整个圆形挡板进行扫描,以获取得到全角度的扫描数据,以使后续计算平均误差值更为准确。在其他实施方式中,待校验雷达可以为三维雷达,数据样本可以为三维坐标数据或点云数据等。此处不作限定。
在一实施例中,待校验雷达放置于圆形挡板的圆心位置,圆形挡板的半径小于或等于待校验雷达的最大扫描距离,具体的,可参照图3,图3为本发明实施例涉及的一种圆形挡板位置示意图。在其他实施方式中,待检验雷达可放置于圆形挡板内的任一位置,为保证待检验雷达可扫描到圆形挡板的任一位置,圆形挡板的直径小于或等于待校验雷达的最大扫描距离,或者,圆形挡板与待校验雷达的最远距离小于或等于待校验雷达的最大扫描距离。
步骤S20,对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据;
由于采集得到的数据样本并不能够充分反映实际的圆形挡板,同时,并不能确保数据样本为全角度的数据,即不能确保待校验雷达扫描并采集到圆形挡板任一位置的数据,所以对数据样本进行圆拟合,得到待检验数据,该待校验数据就是全角度的数据,覆盖整个圆形挡板。
在一实施例中,数据样本为二维坐标数据,也就是说待校验雷达为二维雷达。对数据样本进行圆拟合的具体步骤包括计算数据样本中所有数据的平均值,也就是二维坐标的平均值,其包括横坐标平均值及纵坐标平均值同时,确定数据样本的样本数N,然后,通过
计算得到第一参数ui,通过
计算得到第二参数vi,其中,xi、yi为第i个数据样本的横坐标及纵坐标,在获取得到第一参数ui及第二参数vi后,通过下述公式
得到第三参数uc及第四参数vc。之后,通过下述公式
得到拟合圆的圆心坐标(A,B)及拟合圆的半径R,A为圆心横坐标,B为圆心纵坐标。最后,通过(xi-A)2+(yi-B)2=R2对数据样本中的所有数据进行筛选,得到全角度的待校验数据。在其他实施方式中,还可以通过平均值法、加权平均值法、最小二乘法等进行圆拟合,此处不作限定。
具体的,上述步骤S20,对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据,包括以下步骤a21-a23:
步骤a21,计算所述数据样本的平均值,并确定所述数据样本的样本数;
步骤a22,基于预设拟合函数、所述平均值、所述样本数,对所述数据样本进行圆拟合得到拟合圆的圆心坐标及半径,并根据所述拟合圆的圆心坐标及所述拟合圆的半径得到拟合圆函数;
步骤a23,基于所述拟合圆函数,对所述数据样本进行筛选处理得到全角度的待校验数据。
首先,计算数据样本的平均值,并确定数据样本的样本数,然后,基于预设拟合函数、平均值、样本数,对数据样本进行圆拟合得到拟合圆的圆心坐标及半径,并根据拟合圆的圆心坐标及拟合圆的半径得到拟合圆函数,最后,基于拟合圆函数,对数据样本进行筛选处理得到全角度的待校验数据。其中,数据样本为二维坐标数据,也就是说待校验雷达为二维雷达。
在一实施例中,预设拟合函数包括上述进行圆拟合的公式,具体的步骤也与上述基本相同,此处不再赘述。在其他实施方式中,预设拟合函数可以包括其他函数,此处不作限定。
需要说明的是,对数据样本进行筛选可以通过拟合圆函数
(xi-A)2+(yi-B)2=R2
对样本数据中所有的xi及yi进行筛选,以得到属于拟合圆的数据,以及全角度的待校验数据,从而提高平均误差值的评估准确性。
步骤S30,根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格。
在得到待校验数据之后,根据待校验数据校验待校验雷达是否合格。其中,待校验雷达合格则表示待校验雷达可正常工作,因此可被安装至移动机器人或自动驾驶汽车等设备上。
在一实施例中,获取平均误差函数其中, e为平均误差值,N为待校验数据的总数,R为圆形挡板的半径,A、B为圆形挡板的圆心横坐标及圆心纵坐标,xi、yi为第i个待校验数据的横坐标及纵坐标。需要说明的是,圆形挡板的半径R、圆形挡板的圆心横坐标A、圆形挡板的圆心纵坐标B是已知的,在进行雷达校验之前,便通过圆形挡板的部署位置得到。可以理解,在通过上述平均误差函数获取平均误差之前,需要获取圆形挡板的圆心坐标、圆形挡板的半径。
具体的,上述步骤S30,根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格,包括以下步骤a31-a33:
步骤a31,基于所述待校验数据及平均误差函数,计算得到所述待检验雷达的平均误差值;
步骤a32,若所述平均误差值小于预设误差阈值,则所述待检验雷达合格;
步骤a33,若所述平均误差值大于或等于预设误差阈值,则所述待检验雷达不合格。
在本实施例中,基于待校验数据及平均误差函数
计算得到待检验雷达的平均误差值e,若平均误差值小于预设误差阈值,则待检验雷达合格,若平均误差值大于或等于预设误差阈值,则待检验雷达不合格。其中,圆形挡板的半径R、圆形挡板的圆心横坐标A、圆形挡板的圆心纵坐标B是已知的,也就是说R、A、B均为常数,N为待校验数据的总数。
需要说明的是,预设误差阈值可以根据实际需要进行设定,具体的,可以根据设备厂商的精度需求,调整该预设误差阈值,以满足其精度需求,此处不作限定。
进一步地,上述步骤a31之前,该雷达校验方法还包括以下步骤A-B:
步骤A,获取所述圆形挡板的圆心坐标及半径;
步骤B,基于所述圆形挡板的圆心坐标、所述圆形挡板的半径及圆方程,得到平均误差函数。
在基于平均误差函数计算平均误差值之前,应先将平均误差函数中的参数更换为常数,首先,获取圆形挡板的圆心坐标及半径,然后,基于圆形挡板的圆心坐标、圆形挡板的半径及圆方程,得到平均误差函数。
在一实施例中,获取已知的圆形挡板的圆心坐标,该圆心坐标包括横坐标A及纵坐标B,并获取已知的圆形挡板的半径R,然后将圆心坐标及半径代入圆方程(xi-A)2+(yi-B)2=R2,然后,经过一定的处理得到平均误差函数
本发明实施例提供一种雷达校验方法,该方法通过获取待校验雷达采集的数据样本,并对数据样本进行圆拟合后,根据圆拟合后的待校验数据校验待校验雷达是否合格,完成对雷达的校验,无需复杂的检验流程,也无需特定的检验设备,从而提高雷达校验的便捷性。同时,对数据样本进行圆拟合,以使待校验数据更加准确,从而提高雷达校验的准确性。
进一步地,基于上述第一实施例,提出本发明雷达校验方法的第二实施例。
参照图4,图4为本发明雷达校验方法第二实施例的流程示意图。
在本实施例中,该雷达校验方法还包括以下步骤S40-S50:
步骤S40,若所述待检验雷达的平均误差值小于预设标定阈值,则根据所述平均误差值及所述圆形挡板的半径确定标定参数;
步骤S50,通过所述标定参数对所述待检验雷达进行标定,以实现对所述待检验雷达的测距值进行标定。
在预设标定阈值大于或等于用于判断待校验雷达是否合格的预设误差阈值时,则表示待校验雷达在合格但误差较小时,或者在不合格但还可以进行标定时,若待检验雷达的平均误差值小于预设标定阈值,则根据平均误差值及圆形挡板的半径确定标定参数,以使待校验雷达可以进行自标定。此外,在预设标定阈值小于用于判断待校验雷达是否合格的预设误差阈值时,则表示待校验雷达合格,但是待校验雷达可能还是存在误差,为进一步提高雷达测距的准确性,也可以对待校验雷达进行标定。需要说明的是,预设标定阈值可以根据实际需要进行设定,此处不作限定。
需要说明的是,通过标定参数对待校验雷达驱动进行更改,以补偿雷达结构变化引起的测距误差,以对测距值进行标定校正,从而得到更接近真实距离的测量值。
在一实施例中,根据平均误差值及圆形挡板的半径确定标定参数,具体的,标定参数为其中,R为圆形挡板的半径,e为平均误差值,然后,将雷达的测量数据(测距值)与标定参数相乘得到标定后的测距值。例如,圆形挡板的半径为5,e为1,则标定参数为在之后雷达进行测距时,若测距值为4,则将4与相乘,得到标定后的值5,或者,若测距值为8,则将8与相乘,得到标定后的值10。可以理解,若e更换为-1,则标定参数为若测距值为6,则将6与相乘,得到标定后的值5,或者,若测距值为12,则将12 与相乘,得到标定后的值10。
本实施例中,通过对待校验雷达获取的测距值进行标定校正,以补偿待校验雷达产生的误差,从而提高雷达的测距准确性。并且,可实现雷达的自主标定,无需返厂进行标定,从而提高用户的使用体验。
进一步地,基于上述第二实施例,提出本发明雷达校验方法的第三实施例。
在本实施例中,在上述步骤S40之后,该雷达校验方法还包括:
步骤C,基于平均误差函数,构建优化误差函数,其中,所述优化误差函数用于对所述标定参数进行优化;
步骤D,将所述标定参数作为所述优化误差函数的优化初值,并对所述优化误差函数进行优化,得到优化后的标定参数。
本实施例为标定参数的优化过程,在开始对标定参数进行优化时,基于平均误差函数,构建优化误差函数,然后,将标定参数作为优化误差函数的优化初值,并对优化误差函数进行优化,得到优化后的标定参数。其中,优化误差函数用于对标定参数进行优化。
在一实施例中,基于平均误差函数构建优化误差函数其中,R为圆形挡板的半径,A、 B为圆形挡板的圆心横坐标和圆心纵坐标,K为标定参数,然后,将之前获取得到的标定参数作为优化误差函数的优化初值,最后,进行优化以获取最优的标定参数K。在其他实施方式中,优化初值还可以自行设定、需要说明的是,对优化误差函数进行优化可使用g2o(General GraphOptimization,通用图优化)等优化工具,可以理解,经过g2o工具的优化,数据经过无数次迭代之后得到最优解,该最优解就是优化后的标定参数,也就是说最优解可使误差E最小。
本实施例中,通过对优化误差函数的优化,可得到更加准确的标定参数,从而进一步提高雷达的测距准确性,
本发明还提供一种雷达校验装置。
参照图5,图5为本发明雷达校验装置第一实施例的功能模块示意图。
在本实施例中,所述雷达校验装置包括:
数据获取模块10,用于获取待校验雷达采集的数据样本,其中,所述数据样本为所述待校验雷达对周围的圆形挡板进行采集得到的数据;
数据拟合模块20,用于对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据;
雷达校验模块30,用于根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格。
其中,上述雷达校验装置的各虚拟功能模块存储于图1所示雷达校验设备的存储器1005中,用于实现雷达校验程序的所有功能;各模块被处理器1001 执行时,可实现雷达校验功能。
进一步地,所述数据样本为二维坐标数据;
所述数据拟合模块20包括,
均值计算单元,用于计算所述数据样本的平均值,并确定所述数据样本的样本数;
函数获取单元,用于基于预设拟合函数、所述平均值、所述样本数,对所述数据样本进行圆拟合得到拟合圆的圆心坐标及半径,并根据所述拟合圆的圆心坐标及所述拟合圆的半径得到拟合圆函数;
数据筛选单元,用于基于所述拟合圆函数,对所述数据样本进行筛选处理得到全角度的待校验数据。
进一步地,所述雷达校验模块30包括:
误差计算单元,用于基于所述待校验数据及平均误差函数,计算得到所述待检验雷达的平均误差值;
雷达校验单元,用于若所述平均误差值小于预设误差阈值,则所述待检验雷达合格;
雷达校验单元,还用于若所述平均误差值大于或等于预设误差阈值,则所述待检验雷达不合格。
进一步地,所述雷达校验模块30还包括:
坐标获取单元,用于获取所述圆形挡板的圆心坐标及半径;
函数确定单元,用于基于所述圆形挡板的圆心坐标、所述圆形挡板的半径及圆方程,得到平均误差函数。
进一步地,所述待校验雷达放置于所述圆形挡板的圆心位置,所述圆形挡板的半径小于或等于所述待校验雷达的最大扫描距离。
进一步地,所述雷达校验装置还包括:
参数确定模块,用于若所述待检验雷达的平均误差值小于预设标定阈值,则根据所述平均误差值及所述圆形挡板的半径确定标定参数;
雷达标定模块,用于通过所述标定参数对所述待检验雷达进行标定,以实现对所述待检验雷达的测距值进行标定。
进一步地,所述雷达校验装置还包括:
函数构建模块,用于基于平均误差函数,构建优化误差函数,其中,所述优化误差函数用于对所述标定参数进行优化;
函数优化模块,用于将所述标定参数作为所述优化误差函数的优化初值,并对所述优化误差函数进行优化,得到优化后的标定参数。
其中,上述雷达校验装置中各个模块的功能实现与上述雷达校验方法实施例中各步骤相对应,其功能和实现过程在此处不再一一赘述。
本发明还提供一种雷达校验设备,该雷达校验设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的雷达校验程序,所述雷达校验程序被所述处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的雷达校验方法的步骤。
本发明雷达校验的具体实施例与上述雷达校验方法各实施例基本相同,在此不作赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有雷达校验程序,所述雷达校验程序被处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的雷达校验方法的步骤。
本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述雷达校验方法各实施例基本相同,在此不作赘述。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种雷达校验方法,其特征在于,所述雷达校验方法包括:
获取待校验雷达采集的数据样本,其中,所述数据样本为所述待校验雷达对周围的圆形挡板进行采集得到的数据;
对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据;
根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格。
2.如权利要求1所述的雷达校验方法,其特征在于,所述数据样本为二维坐标数据;
所述对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据,包括:
计算所述数据样本的平均值,并确定所述数据样本的样本数;
基于预设拟合函数、所述平均值、所述样本数,对所述数据样本进行圆拟合得到拟合圆的圆心坐标及半径,并根据所述拟合圆的圆心坐标及所述拟合圆的半径得到拟合圆函数;
基于所述拟合圆函数,对所述数据样本进行筛选处理得到全角度的待校验数据。
3.如权利要求1所述的雷达校验方法,其特征在于,所述根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格,包括:
基于所述待校验数据及平均误差函数,计算得到所述待检验雷达的平均误差值;
若所述平均误差值小于预设误差阈值,则所述待检验雷达合格;
若所述平均误差值大于或等于预设误差阈值,则所述待检验雷达不合格。
4.如权利要求3所述的雷达校验方法,其特征在于,所述基于所述待校验数据及平均误差函数,计算得到所述待检验雷达的平均误差值之前,还包括:
获取所述圆形挡板的圆心坐标及半径;
基于所述圆形挡板的圆心坐标、所述圆形挡板的半径及圆方程,得到平均误差函数。
5.如权利要求1所述的雷达校验方法,其特征在于,所述待校验雷达放置于所述圆形挡板的圆心位置,所述圆形挡板的半径小于或等于所述待校验雷达的最大扫描距离。
6.如权利要求1至5中任一项所述的雷达校验方法,其特征在于,所述雷达校验方法还包括:
若所述待检验雷达的平均误差值小于预设标定阈值,则根据所述平均误差值及所述圆形挡板的半径确定标定参数;
通过所述标定参数对所述待检验雷达进行标定,以实现对所述待检验雷达的测距值进行标定。
7.如权利要求6所述的雷达校验方法,其特征在于,所述若所述待检验雷达的平均误差值小于预设标定阈值,则根据所述平均误差值及所述圆形挡板的半径确定标定参数之后,还包括:
基于平均误差函数,构建优化误差函数,其中,所述优化误差函数用于对所述标定参数进行优化;
将所述标定参数作为所述优化误差函数的优化初值,并对所述优化误差函数进行优化,得到优化后的标定参数。
8.一种雷达校验装置,其特征在于,所述雷达校验装置包括:
数据获取模块,用于获取待校验雷达采集的数据样本,其中,所述数据样本为所述待校验雷达对周围的圆形挡板进行采集得到的数据;
数据拟合模块,用于对所述数据样本进行圆拟合,得到待校验数据;
雷达校验模块,用于根据所述待校验数据校验所述待校验雷达是否合格。
9.一种雷达校验设备,其特征在于,所述雷达校验设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的雷达校验程序,所述雷达校验程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的雷达校验方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有雷达校验程序,所述雷达校验程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的雷达校验方法的步骤。
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