CN113466834A - 一种激光雷达参数标定方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种激光雷达参数标定方法及装置，用于提高对激光雷达系统中点云计算算法的参数的标定准确度，进而提高激光雷达系统的探测精度。本申请实施例方法包括：获取激光雷达系统发射的多束激光在标定面上探测到的多个采样点在同一雷达坐标系中的三维坐标，多个采样点的三维坐标为将多个采样点的测量信息输入以第一参数为变量的点云计算算法中得到的，多个采样点中任意一个采样点的三维坐标为以第一参数为自变量的函数；确定使以第一参数为自变量的代价函数取到最优解的第一参数的预测值，代价函数为根据多个采样点的三维坐标和对多个采样点的拟合函数确定的；根据第一参数的预测值对点云计算算法中的第一参数进行赋值。

Description

一种激光雷达参数标定方法及装置
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种激光雷达参数标定方法及装置。
背景技术
激光探测及测距(light detection and ranging)一般用缩写LiDAR或激光雷达来表示，激光雷达可以向探测环境发射激光，检测探测环境内各采样点反射的回波信号，根据各回波信号测量各采样点的目标距离和目标角度，之后，将各目标距离和目标角度输入激光雷达预存的点云计算算法中，得到各采样点在同一坐标系中的三维坐标的测量值，即用于表示探测环境的点云的测量值。
一般在点云计算算法中设置一个或多个变量参数，通过调整对变量参数的赋值，可以改变点云计算算法得到的点云的测量值与其真实值之间的误差(简称测量误差)。为了减少测量误差，提高激光雷达系统的准确性，在进行测量作业之前，激光雷达系统可以先行对点云计算算法中的变量参数的值进行标定，之后，根据标定后的点云计算算法进行测量作业。
在现有激光雷达系统误差参数的标定方法中，首先在标定场设置M个平面标定面，激光雷达系统对各平面标定面进行扫描，将点云计算算法中的误差参数赋予测量值，得到探测到的第一点云，根据第一点云拟合M个标定面的平面方程。将点云计算算法中的误差参数作为变量，得到相应探测到的第二点云，第二点云中任一采样点的位置为以误差参数为自变量的函数。对于准确的误差参数，需要满足如下限制条件：使第二点云满足用于描述相应标定面的平面方程。因此，现有技术中，根据第二点云到拟合的平面方程所表示的平面的距离构造代价函数，该代价函数的变量为误差参数。之后通过计算代价函数的最优解，对激光雷达系统的误差参数的标定。
由于各误差参数的初值通常与各误差参数的真实值有较大差异，因此，将误差参数设置为初值得到的点云与第m个标定面的位置存在较大差异，根据该点云拟合的平面方程所描述的平面与第m个标定面平面之间存在较大差异，不利于提高激光雷达系统的点云测量精度。
发明内容
本申请实施例提供了一种激光雷达参数标定方法及装置，用于对激光雷达系统中点云计算算法中的参数进行标定，以提高激光雷达系统的点云测量精度。
第一方面，本申请实施例提供一种激光雷达参数标定方法，包括：获取激光雷达系统发射的多束激光在标定面上探测到的多个采样点在同一坐标系中的三维坐标，所述多个采样点的三维坐标为将所述多个采样点的测量信息输入以第一参数为变量的点云计算算法中得到的，所述多个采样点中任意一个采样点的三维坐标为以所述第一参数为自变量的函数，所述多个采样点的测量信息用于确定所述多个采样点相对于所述激光雷达系统的目标角度和目标距离。确定使以所述第一参数为自变量的代价函数取到最优解的所述第一参数的预测值，所述代价函数为根据所述多个采样点的三维坐标和对所述多个采样点的拟合函数确定的，所述第一参数的预测值用于使所述多个采样点的三维坐标满足所述拟合函数。在一种可能的实现方式中，所述拟合函数为通过将用于表示所述标定面的方程逼近或拟合所述多个采样点的三维坐标得到的，所述标定面的方程为根据所述标定面的形状确定的。根据所述第一参数的预测值对所述点云计算算法中的所述第一参数进行赋值。
本申请实施例提供的激光雷达参数标定方法中，用于确定第一参数的预测值的代价函数为根据采样点的三维坐标和对采样点的拟合函数确定的，对多个采样点的拟合函数以第一参数为自变量，拟合函数的准确性由第一参数的预测值的准确性决定，由于第一参数的预测值为根据采样点的测量信息和代价函数的最优解确定的，因此，拟合函数对应的拟合面更接近标定面，第一参数的预测值比现有技术中第一参数的预设初值更加接近第一参数的真实值，因此，本申请方法有利于提高第一参数的预测值的准确性。当第一参数的预测值为第一参数的真实值时，拟合函数对应的拟合面即为标定面。
在一种可能的实现方式中，所述标定面为平面，所述拟合函数为平面方程。
在一种可能的实现方式中，所述代价函数与第一代价函数正相关；所述第一代价函数为根据所述多个采样点与所述拟合函数所表示的平面之间的第一距离确定的，所述第一距离为以第一参数为自变量的函数。
在一种可能的实现方式中，所述标定面包括第一标定平面和第二标定平面，所述多个采样点包括所述激光雷达系统在所述第一标定平面上探测到的第一采样点和在所述第二标定平面上探测到的第二采样点，所述拟合函数包括对所述第一采样点的第一拟合函数和对所述第二采样点的第二拟合函数。所述代价函数与第二代价函数正相关，所述第二代价函数为根据第一拟合函数、第二拟合函数和所述第一标定平面与所述第二标定平面之间的相对位置关系确定的，所述第二代价函数以所述第一参数为自变量。
在一种可能的实现方式中，所述相对位置关系用于指示：所述第一标定平面与所述第二标定平面相互垂直；或者，所述第一标定平面与所述第二标定平面相互平行；或者，相互平行的所述第一标定平面与所述第二标定平面之间的距离。
在一种可能的实现方式中，所述第一参数用于消除所述点云计算算法的计算误差。
在一种可能的实现方式中，所述第一参数包括测量误差参数和坐标变换误差参数中的至少一种，所述测量误差参数用于消除所述多个采样点的测量信息的误差，所述坐标变换误差参数用于消除坐标变换过程所引入的误差，所述坐标变换过程用于将所述激光雷达系统中不同激光模组探测到的采样点的三维坐标转换到所述同一坐标系中。
第二方面，本申请实施例提供一种激光雷达参数标定装置，包括：获取模块，用于获取激光雷达系统发射的多束激光在标定面上探测到的多个采样点在同一坐标系中的三维坐标，所述多个采样点的三维坐标为将所述多个采样点的测量信息输入以第一参数为变量的点云计算算法中得到的，所述多个采样点中任意一个采样点的三维坐标为以所述第一参数为自变量的函数，所述多个采样点的测量信息用于确定所述多个采样点相对于所述激光雷达系统的目标角度和目标距离；参数预测模块，用于确定使以所述第一参数为自变量的代价函数取到最优解的所述第一参数的预测值，所述代价函数为根据所述多个采样点的三维坐标和对所述多个采样点的拟合函数确定的，所述第一参数的预测值用于使所述多个采样点的三维坐标满足所述拟合函数；标定模块，用于根据所述第一参数的预测值对所述点云计算算法中的所述第一参数进行赋值。
在一种可能的实现方式中，所述标定面为平面，所述拟合函数为平面方程。
在一种可能的实现方式中，所述代价函数与第一代价函数正相关；所述第一代价函数为根据所述多个采样点与所述拟合函数所表示的平面之间的第一距离确定的，所述第一距离为以第一参数为自变量的函数。
在一种可能的实现方式中，所述标定面包括第一标定平面和第二标定平面，所述多个采样点包括所述激光雷达系统在所述第一标定平面上探测到的第一采样点和在所述第二标定平面上探测到的第二采样点，所述拟合函数包括对所述第一采样点的第一拟合函数和对所述第二采样点的第二拟合函数；所述代价函数与第二代价函数正相关，所述第二代价函数为根据第一拟合函数、第二拟合函数和所述第一标定平面与所述第二标定平面之间的相对位置关系确定的，所述第二代价函数以所述第一参数为自变量。
在一种可能的实现方式中，所述相对位置关系用于指示：所述第一标定平面与所述第二标定平面相互垂直；或者，所述第一标定平面与所述第二标定平面相互平行；或者，相互平行的所述第一标定平面与所述第二标定平面之间的距离。
在一种可能的实现方式中，所述第一参数用于消除所述点云计算算法的计算误差。
在一种可能的实现方式中，所述第一参数包括测量误差参数和坐标变换误差参数中的至少一种，所述测量误差参数用于消除所述多个采样点的测量信息的误差，所述坐标变换误差参数用于消除坐标变换过程所引入的误差，所述坐标变换过程用于将所述激光雷达系统中不同激光模组探测到的采样点的三维坐标转换到所述同一坐标系中。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述处理器在运行所述存储器存储的计算机指令时，执行如第一方面或第一方面任一种实现方式所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种激光雷达系统，包括激光源、光探测器、处理器和存储器；所述激光源用于产生并向标定面发射多束激光，所述光探测器用于检测所述多束激光的回波信号；所述处理器在运行所述存储器存储的计算机指令时，执行如第一方面或第一方面任一种实现方式所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面或第一方面任一种实现方式所述的方法。
第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面或第一方面任一种实现方式所述的方法。
第七方面，本申请实施例提供一种芯片，所述芯片包括：处理器和存储器，所述处理器在运行存储器中的计算机程序或指令时，实现如第一方面或第一方面任一种实现方式所述的方法。
附图说明
图1a是本发明激光雷达系统的一个实施例示意图；
图1b是本发明激光雷达系统的另一个实施例示意图；
图2是点云计算算法所基于的一个原理示意图；
图3a是以参考激光束起点为原点建立的激光雷达系统坐标系；
图3b是图3a的侧视图；
图3c是图3a的俯视图；
图4是现有标定场和内部标定面的一个示意图；
图5是本申请激光雷达参数标定方法一个实施例示意图；
图6a是本申请标定场和内部标定面的一个示意图；
图6b是根据图6a中一个标定面的点云真值绘制的采样点的正视图；
图6c是根据图6a中一个标定面的点云真值绘制的采样点的侧视图；
图7a至图7e依次是按照现有激光雷达参数标定方法得到的误差参数Di、Δθi、Δβi、Vi、Hi的标定结果示意图；
图8a～图8e依次是按照本申请实施例提供的激光雷达参数标定方法得到的误差参数Di、Δθi、Δβi、Vi、Hi的标定结果示意图；
图9是将激光雷达系统中的误差参数赋值0得到的各平面反射板的点云示意图；
图10示出了按照本申请方法进行标定前后的平面反射板的点云示意图；
图11是本申请实施例提供的激光雷达参数标定装置的一个结构示意图；
图12是本申请实施例提供的计算机设备的一个结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。
激光探测及测距(light detection and ranging)一般也用缩写“LiDAR”或激光雷达(laser radar)来表示，下面将激光探测及测距称作激光雷达。三维物体扫描仪、自动或半自动驾驶车辆、安全摄像机等装置可以利用激光雷达系统来实现物体扫描。
下面对本申请提供的激光雷达系统进行介绍。
在一种可能的实现方式方式中，激光雷达系统可以指单个激光雷达。相应的，图1a示出了本申请实施例提供的激光雷达系统的一个结构示意图。参考图1a，激光雷达系统100包括处理器111、激光源112、光探测器113和存储器114等。
其中，激光源112包括一个或多个激光器(图1a中未具体示出)，激光源112可以生成激光，并向探测环境发射激光。光探测器113用于检测激光的回波信号(或称反射的激光)，基于接收到回波信号，生成并输出数据信号。
处理器111用于接收光探测器113输出的数据信号，根据接收到的数据信号确定激光探测到的采样点的测量信息，采样点的测量信息用于确定采样点相对于激光雷达系统的目标角度和目标距离等。处理器111还可以根据采样点的测量信息确定探测环境的点云，包括采样点在激光雷达系统坐标系中的三维坐标等。在一种可能的实现方式中，处理器111中的处理器可以具体为数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)、中央处理器(central processing unit，CPU)或其它处理器。
激光雷达系统100还可以包括存储器114，用于存储可执行程序，处理器111可以执行存储器114中的可执行程序，得到探测环境的点云。
在一种可能的实现方式中，激光雷达系统100还可以包括机械装置(图1a中未示出)，该机械装置用于改变激光源112发射激光的角度，改变光探测器113检测回波信号的角度。
在一种可能的实现方式方式中，激光雷达系统可以包括计算机设备和一个或多个激光雷达。图1a中处理器111的全部或部分功能可以由计算机设备(例如服务器、台式电脑、笔记本电脑、移动终端等)实现。相应的，图1b示出了本申请实施例提供的激光雷达系统的另一个结构示意图，图1b以激光雷达系统包括一个激光雷达为例。激光雷达系统100包括计算机设备120和激光雷达110，激光雷达110至少包括图1a对应的实施例中的激光源112和光探测器113，计算机设备120至少包括图1a对应的实施例中的处理器111和存储器114，相关描述可以参考前述实施例，此处不再赘述。激光雷达110与计算机设备120相连，可以相互传输数据信号，例如，光探测器113基于接收到回波信号，可以向计算机设备120发送数据信号，计算机设备120可以根据接收到的数据信号得到激光雷达110探测到的点云。
以图1a所示的激光雷达系统为例，激光雷达系统可以向探测环境发射激光，检测探测环境的采样点反射的回波信号，当检测到某束激光的回波信号时，可以计算该激光的测量信息，或者说，激光探测到的采样点的测量信息。示例性的，激光雷达系统可以根据飞行时长计算采样点与激光的出射点之间的距离(称作激光的探测距离)；激光雷达系统还可以计算激光的发射角度，例如水平出射角和垂直出射角。之后，激光雷达系统可以将激光的测量信息(即探测距离和发射角度)输入点云计算算法中，得到各采样点的三维坐标。该点云计算算法可以为激光雷达系统中预存的一段程序，该程序用于输出激光雷达系统探测到的各采样点的三维坐标。
三维坐标，是指通过相互独立的三个变量构成的具有一定意义的点。它表示空间的点，在不同的三维坐标系下，具有不同的表达形式。本申请实施例以三维坐标系为三维笛卡尔坐标系、三维坐标为三维笛卡尔坐标为例。以点云计算算法的输入包括激光的水平出射角、垂直出射角和探测距离为例，图2为点云计算算法所基于的原理示意图，图2中的三维坐标系为激光雷达系统的坐标系(简称雷达坐标系)，坐标系原点o代表激光雷达系统中激光的出射位置，带有箭头的虚线代表由出射位置o发射的激光，示例性的，参考图2，采样点T的三维坐标的计算公式如下：
Figure BDA0002408951420000051
其中，β为激光的水平出射角，θ为激光的垂直出射角，R为激光的探测距离，在图2中用带有箭头的虚线的长度代表激光的探测距离R。
但是，点云计算算法得到的采样点的三维坐标与采样点的真实位置之间一般存在误差(称作测量误差)，公式(1)并未考虑相应的测量误差，会导致激光雷达系统计算得到的采样点的测量位置与采样点的真实位置之间的差异较大，降低激光雷达系统探测结果的准确性。为了提高计算结果的准确性，需要向公式(1)中引入用于消除相应测量误差的参数(称作误差参数)。
示例性的，激光雷达系统一般存在以下几种测量误差和相应的误差参数：
1)激光雷达系统计算激光的发射角度的过程一般存在测量误差(具体称作角度误差)，可以向公式(1)中引入角度误差参数，以消除角度误差，得到准确的发射角度。
2)激光雷达系统计算激光的探测距离的过程一般存在测量误差(称作距离误差)，可以向公式(1)中引入距离误差参数，以消除距离误差，得到准确的探测距离。
3)激光雷达系统可分为单线束激光雷达系统与多线束激光雷达系统。单线束激光雷达系统扫描一次只产生一束激光扫描线，多线束激光雷达系统扫描一次可产生多束激光扫描线。对于多模组激光雷达对应的激光雷达系统或多个激光雷达组成的激光雷达系统，激光雷达系统中的每个模组或每个激光雷达包括一个或多个激光器和光探测器，一般一次可产生多束激光。不同模组或不同激光雷达中的激光器的发射角度一般不同，例如，不同模组或不同激光雷达发射的激光的垂直出射角不同。各模组或各激光雷达可以分别向探测环境发射激光，按照公式(1)将得到在相应模组或激光雷达的坐标系(简称模组坐标系)下的测量位置。模组坐标系的原点一般由激光的出射位置确定,由于不同模组或激光雷达的激光的发射位置不同，不同模组坐标系间一般不重合，一般选择其中的一个模组坐标系作为统一的坐标系(称作雷达坐标系)，为了根据各模组或各激光雷达对激光的测量信息计算探测环境中各采样点在同一坐标系(称作雷达坐标系)中的位置，可以向点云计算算法中引入模组误差参数，以消除其他模组坐标系与雷达坐标系之间的差异(称作模组误差)。
下面对激光雷达系统的可能的误差参数模型进行介绍。
如图3a所示，以参考激光束起点为原点o建立激光雷达系统坐标系xyz，x轴和z轴指向分别由激光束水平出射角和垂直出射角定义，y轴指向由右手定则确定。第i线激光(或称第i束激光)所在直线(带有箭头的虚线)在xy平面的投影为BC所在直线，过o点向BC所在直线作垂线，垂足点为B点，过B点向第i线激光所在直线作垂线，垂足点为A点。图3b为图3a的侧视图，视线方向为oB方向。图3c为图3a的俯视图，视线方向为z轴反方向。
如图3a至图3c所示，第i线激光的点云计算算法如下，用于计算第i线激光的采样点Ti在雷达坐标系中的三维坐标：
Figure BDA0002408951420000061
其中，各参数定义如下：
1)
Figure BDA0002408951420000071
表示A点到采样点Ti的距离的真实值(或称校正值)；
2)在1)中的
Figure BDA0002408951420000072
表示第i线激光(束)的起点(D点)到采样点Ti的距离的真实值，R'i表示第i线激光的探测距离的测量值，k和ΔR'均表示距离误差参数，将k称作距离校正因子，将ΔR'称作距离偏置因子；
3)Di也表示距离误差参数，将Di称作距离补偿因子，Di的绝对值表示线段DA的长度，A点位于第i线激光束上时，Di为负值，A点位于第i线激光束的反向延长线上时，Di为正值；
4)Vi为模组误差参数，表示雷达坐标系的原点o到第i线激光束的垂直距离在侧视平面的投影，其绝对值为线段AB的长度，A点在z轴的坐标为正时，Vi取正值，反之，Vi取负值；
5)θi＝θ'i+Δθi表示第i线激光垂直出射角的真实值，θ'i表示第i线激光垂直出射角的测量值，Δθi表示第i线激光垂直出射角的角度误差参数，角度从线段BC所在直线向z轴正半轴为正，反之为负；
6)Hi为模组误差参数，表示原点o到第i线激光在x-y平面投影的垂直距离，Hi的绝对值为oB的长度，B点位于雷达坐标系x-y平面的一二象限时，Hi取正值，反之Hi取负值；
7)βi＝β'i+Δβi表示第i线激光水平出射角的真实值，β'i表示第i线激光水平出射角的测量值，Δβi表示第i线激光水平出射角的角度误差参数，角度从x轴正半轴向y轴正半轴为正，反之为负。
为了提高激光雷达系统测量的点云的准确性，激光雷达系统在进行测量作业之前，可以先行对激光雷达系统点云计算算法中的误差参数进行校准(或称作标定)。
在公式(2)的各参数中，已知参数为R'i、θ'i和β'i，未知待标定的误差参数为：k、ΔR'、Di、Δθi、Δβi、Vi和Hi，其中，不同模组的激光束对应的点云计算算法中，k和ΔR'相同，而Di、Δθi、Δβi、Vi和Hi可能不同，因此，若的激光线数为N，那么激光雷达系统各模组的点云计算算法中，待标定的误差参数个数为5N+2个。若以激光雷达系统中一个模组的坐标系作为雷达坐标系，将该模组发射的激光束称作参考激光束，那么参考激光束对应的误差参数Di、Δθi、Δβi、Vi和Hi均为0，激光雷达系统各模组的点云计算算法中，待标定的误差参数个数为5N-3个。
为了对激光雷达系统中的上述误差参数进行标定，现有技术提供一种激光雷达参数标定方法。如图4所示，在标定场设置M个平面标定面(图4中以设置标定面1、标定面2和标定面3为例)，假设激光雷达系统包括I个模组，各模组对各平面标定面进行扫描，假设，每个模组对单个标定面进行扫描的过程中，在不同的位置或角度发射J束激光，那么激光雷达系统对M个标定面共发射M·I·J束激光，检测到M·I·J个采样点。其中，M和I为正整数，J为大于2的正整数。
现有激光雷达参数标定方法包括如下步骤：
1)将待标定的误差参数k、ΔR'、Di、Δθi、Δβi、Vi和Hi置0，基于公式(2)反演平面标定面的点云初值，每个平面标定面的点云包括I·J个采样点的位置，激光雷达系统得到的点云一共包括M·I·J个采样点的位置。
2)假定m为小于M的任意一个正整数，用于描述第m个标定面平面的平面方程为：Am·x+Bm·y+Cm·z+D＝0，可以对各平面标定面的点云初值分别进行平面拟合，获得各平面方程中的拟合平面参数Am、Bm和Cm。
3)以待标定的误差参数k、ΔR′、Di、Δθi、Δβi、Vi、Hi为自变量，根据公式(2)反演点云函数，点云函数包括M·I·J个采样点的位置函数，即每个采样点的位置为以k、ΔR′、Di、Δθi、Δβi、Vi、Hi为自变量的函数。
4)根据点云函数中各位置函数对应的采样点到各平面方程对应的平面的均方距离构造代价函数：
Figure BDA0002408951420000081
其中，
Figure BDA0002408951420000082
表示点云中的采样点(m，i，j)到第m个标定面的平面方程对应的平面的距离。
以公式(3)所示代价函数最小为准则，通过数值优化估计误差参数k、ΔR′、Di、Δθi、Δβi、Vi、Hi。
公式(3)对应的理论约束条件为：第m个标定面的点云函数中，各位置函数对应的采样点位于第m个标定面平面中。
但是，公式(3)对应的实际约束条件为：第m个标定面的点云函数中，各位置函数对应的采样点位于第m个标定面的拟合平面中，其中，确定第m个标定面的拟合平面所依据的点云为将公式(2)中各误差参数设置为初值得到的，由于各误差参数的初值通常与各误差参数的真实值有较大差异，因此，将误差参数设置为初值得到的点云与第m个标定面的位置存在较大差异，根据该点云拟合的平面方程所描述的平面与第m个标定面平面之间存在较大差异。可见，现有激光雷达系统通过计算公式(3)的代价函数的最优解来对各误差参数进行标定后，得到的点云与M个标定面的位置存在较大差异，对误差参数的标定精度较差，进而降低了激光雷达系统探测的点云的精度。
为了提高对激光雷达系统的误差参数的标定精度，本申请提供激光雷达参数标定方法另一个实施例，下面对该实施例进行介绍。
图5为本申请激光雷达参数标定方法一个实施例示意图，参考图5，以图1a所示的激光雷达系统为例，本申请实施例激光雷达参数标定方法可以包括如下步骤：
501、获取激光雷达系统发射的多束激光在标定面上探测到的多个采样点在同一雷达坐标系中的三维坐标；
在对点云计算算法中的参数(称作第一参数)进行标定的过程中，激光雷达系统100的激光源112可以向标定场中设置的一个或多个标定面发射多束激光，并且基于激光雷达系统100的光探测器113接收到多束激光的回波信号，处理器111可以获取多束激光在标定面上探测到的多个采样点的测量信息，多个采样点中任意一个采样点的测量信息用于确定该采样点相对于激光雷达系统100的目标角度(例如前述误差参数模型中的θ＇i和β＇i)和目标距离(例如前述误差参数模型中的R'i)。
激光雷达系统中存储有点云计算算法的程序，该程序的输入包括采样点的测量信息，输出包括采样点的三维坐标。处理器111获取多个采样点的测量信息之后，可以以点云计算算法中的第一参数为变量，根据多个采样点的测量信息执行该点云计算算法，得到多个采样点在同一雷达坐标系中的三维坐标，多个采样点中任意一个采样点的三维坐标为以第一参数为自变量的函数。之后，激光雷达参数标定装置可以获取多个采样点的三维坐标。
502、确定使以第一参数为自变量的代价函数取到最优解的第一参数的预测值；
得到多个采样点的三维坐标之后，激光雷达参数标定装置可以确定使以第一参数为自变量的代价函数取到最优解时第一参数所对应的值，为了便于描述，将代价函数取到最优解时第一参数对应的的值称作第一参数的预测值。
其中，该代价函数为根据多个采样点的三维坐标和对多个采样点的拟合函数确定的，并且，多个采样点的三维坐标满足该拟合函数时，代价函数取到最优解，或者说，第一参数的预测值用于使多个采样点的三维坐标满足拟合函数。
在一种可能的实现方式中，对多个采样点的拟合函数为通过将用于表示标定面的方程逼近或拟合多个采样点的三维坐标得到的。在一种可能的实现方式中，用于表示标定面的方程为根据标定面的表面形状确定的，对于表面形状相同的标定面，其方程可以相同。例如，对于平面标定面，用于表示该标定面的方程为平面方程。用于表示标定面的方程包括待定参数，待定参数的值由标定面相对于激光雷达系统的位置和角度等决定，或者说，通过逼近或拟合标定面上的多个采样点的三维坐标点得到。
503、根据第一参数的预测值对点云计算算法中的第一参数进行赋值。
确定第一参数的预测值后，激光雷达参数标定装置可以根据第一参数的预测值对点云计算算法中的第一参数进行赋值，以完成对点云计算算法中第一参数的标定。
完成点云计算算法中第一参数的标定之后，激光雷达系统100可以向探测环境发射激光，基于检测到激光的回波信号，将探测到的采样点的测量信息输入该点云计算算法，得到探测环境的点云。
在一种可能的实现方式中，第一参数用于消除点云计算算法的计算误差，有利于处理器根据采样点的测量信息和点云计算算法得到采样点的真实三维坐标。
示例性的，第一参数包括测量误差参数和坐标变换误差参数中的至少一种。
测量误差参数用于消除多个采样点的测量信息的误差，例如前述角度误差参数和距离误差参数，更为具体的，角度误差参数可以为前述误差参数模型中的Δθi和Δβi等，距离误差参数可以为前述误差参数模型中的k、ΔR'、Di等。
坐标变换误差参数用于消除坐标变换过程所引入的误差，坐标变换过程用于将激光雷达系统中不同激光模组探测到的采样点的三维坐标转换到同一雷达坐标系中，坐标变换误差参数可以为前述模组误差参数，更为具体的，可以为前述误差参数模型中的Vi和Hi等。
第一参数的真实值一般随着激光雷达系统的使用而发生变化，这种变化通常是随机的，难以预测，因此，为了保证激光雷达系统探测到点云的准确性，需要经常对点云计算算法中的第一参数进行标定。
用于确定第一参数的预测值的代价函数为根据采样点的三维坐标和采样点的拟合面的方程确定的。现有技术根据第一参数的预设初值来确定拟合函数，第一参数的初值为固定设置的值，但是，由于第一参数的真实值一般随着激光雷达系统的使用而发生变化，因此第一参数的初值与第一参数的真实值之间的差异通常较大，导致拟合面与标定面之间差异较大，进而导致第一参数的预测值准确性较低。而本申请实施例提供的激光雷达参数标定方法中，用于确定第一参数的预测值的代价函数为根据采样点的三维坐标和对采样点的拟合函数确定的，对多个采样点的拟合函数以第一参数为自变量，拟合函数的准确性由第一参数的预测值的准确性决定，由于第一参数的预测值为根据采样点的测量信息和代价函数的最优解确定的，因此，拟合函数对应的拟合面更接近标定面，第一参数的预测值比现有技术中第一参数的预设初值更加接近第一参数的真实值，因此，本申请方法有利于提高第一参数的预测值的准确性。当第一参数的预测值为第一参数的真实值时，拟合函数对应的拟合面即为标定面。
在一种可能的实现方式中，设置的标定面可以为平面，拟合函数可以为平面方程。示例性的，平面方程的形式可以如Am·x+Bm·y+Cm·z+D＝0，其中Am、Bm、Cm、D中至少一个参数以第一参数为自变量。
在一种可能的实现方式中，代价函数与第一代价函数正相关，第一代价函数为根据多个采样点与拟合函数所表示的平面之间的第一距离确定的，由于多个采样点的三维坐标和拟合函数均以第一参数为自变量，因此，第一距离为以第一参数为自变量的函数。
假设在标定场中设置的标定面可以包括N个标定面，N为正整数，那么，激光雷达系统发射的多束激光探测到的多个采样点分布在N个标定面上，对多个采样点的拟合函数包括对应于N个标定面的N个拟合函数，每个拟合函数为根据分布在相应标定面上的采样点的三维坐标确定的。
以在标定场中设置两个标定面为例，为了便于描述，将这两个标定面称作第一标定面和第二标定面。那么，多束激光探测到的多个采样点包括在第一标定面上探测到的多个采样点(称作第一采样点)和在第二标定面上探测到的多个采样点(称作第二采样点)，拟合函数包括对第一采样点的第一拟合函数和对第二采样点的第二拟合函数。
在一种可能的实现方式中，代价函数与第二代价函数正相关，第二代价函数为根据第一拟合函数、第二拟合函数和第一标定面与第二标定面之间的相对位置关系确定的。由于第一拟合函数和第二拟合函数以第一参数为自变量，因此，第二代价函数以第一参数为自变量。
在一种可能的实现方式中，第一标定面和第二标定面均为平面，因此，可以将第一标定面和第二标定面分别称作第一标定平面和第二标定平面。
在一种可能的实现方式中，第一标定面与第二标定面之间的相对位置关系用于指示第一标定平面与第二标定平面相互垂直，或者用于指示第一标定平面与第二标定平面相互平行，或者用于指示相互平行的第一标定平面与第二标定平面之间的距离。
下面对本申请激光雷达参数标定方法的一种可能的具体实施例进行介绍。
参考图6a，假设对标定场和内部的标定面按如下方式进行设置：
1、标定场开阔，有利于标定面平面点云的提取，例如，其尺寸不小于10m*10m；
2、标定场内设置M个标定面，例如，M不少于10个。
3、标定面的尺寸不小于1m*1m，并且其高度可调，调节范围不小于1m，以使各束激光均能收到回波；
4、标定面的俯仰角可调，调节范围例如在-60°至60°之间；
5、各标定面面向激光雷达系统的表面(简称标定面的表面)为平面，且其反射率均匀；
6、将标定面1的表面与标定面2的表面设置为相互平行，并且测量二者之间的间距，假设间距为D，间距测量精度1mm；
7、将标定面3的表面设置为垂直于平面标定面1的表面；
8、对其他M-3个标定面的位置进行设置，使得不同标定面的位置不同，且不同标定面的表面的法向量不同。
图6a中仅示出3个标定面(标定面1、标定面2和标定面3)，未示出其他M-3个标定面，本申请实施例不限定其他M-3个标定面在标定场中的位置和角度。M个标定面之间的位置不同，或角度不同，或位置和角度均不同。标定场中的标定面可以不同时设置，而是依次设置。例如，首先在标定场中设置一个或多个标定面，利用激光雷达系统对设置的标定面进行扫描，之后收回标定场中的标定面，设置其他标定面，或者，改变标定场中标定面的位置和/或角度，利用激光雷达系统对新设置的标定面进行扫描，直至完成对M个不同位置和/或角度的标定面的扫描。
按照上述方式对标定场中的标定面进行设置后，可以操作激光雷达系统发射激光，对标定场中各标定面的表面进行扫描，并对各标定面的表面反射的回波信号进行检测，得到各激光的测量信息，包括探测距离的测量值R＇i、垂直角度的测量值θ′i和水平角度的测量值β′i。假设激光雷达系统包括I个模组，各模组对各平面标定面进行扫描，假设，每个模组对单个标定面进行扫描的过程中，在不同的位置或角度发射J束激光，那么激光雷达系统对M个标定面共发射M·I·J束激光，检测到M·I·J个采样点。
可以将激光雷达系统设置为标定模式，具体的，可以将处理器中的点云计算算法中的第一参数设置为变量，之后根据各激光的测量信息和点云计算算法得到各激光探测到的采样点的三维坐标。
继续以前述误差参数模型为例，假设点云计算算法中的第一参数包括k、ΔR＇、Di、Δθi、Δβi、Vi、Hi。
激光雷达参数标定装置通过求解下式所示的代价函数的最优解，对误差参数k、ΔR＇、Di、Δθi、Δβi、Vi、Hi进行估计：
Figure BDA0002408951420000111
公式(4)对应的代价函数为根据点云计算算法得到的采样点的三维坐标和对M个标定面上的采样点的拟合函数确定的。具体的，公式(4)对应的代价函数与函数FM、FP、FR、Fv正相关，下面分别对这四个函数进行介绍。
其中，FM为基于平面限定构造的代价函数：
Figure BDA0002408951420000121
公式(5)中，(xm，i，j、ym，i，j、zm，i，j)代表激光(m，i，j)检测到的采样点的位置，该位置可以通过公式(2)得到，并且以公式(2)中的参数ΔR′、k、Di、Vi、Δθi、Hi、Δβi作为变量，因此该采样点的位置为以ΔR′、k、Di、Vi、Δθi、Hi、Δβi为自变量的函数(或称位置函数)。
Am·x+Bm·y-z+Cm＝0为对第m个标定面上的采样点的拟合函数，或者说，参数为以第一参数为变量的平面方程，该平面方程中的参数Am、Bm、Cm是在最小二乘准则下，根据第m个标定面上的采样点的三维坐标计算得到的。Am、Bm、Cm的表达式如下所示：
Figure BDA0002408951420000122
其中，P用于表示如下矩阵：
Figure BDA0002408951420000123
Q用于表示矩阵：
Figure BDA0002408951420000124
公式(4)中的FP为基于标定面1的表面和标定面2的表面平行构造的代价函数：
FP＝(A1-A2)2+(B1-B2)2； (7)
公式(4)中的FR为基于标定面1的表面和标定面2的表面的间距构造的代价函数：
Figure BDA0002408951420000125
公式(4)中的FV为基于标定面1的表面和标定面3的表面垂直构造的代价函数：
FV＝(A1·A3+B1·B3+1)2； (9)
下面对本申请具体实施例的有益效果进行分析：
1)平面方程Am·x+Bm·y-z+Cm＝0对应的平面与第m个标定面的表面之间的差异由Am、Bm、Cm的准确性决定，Am、Bm、Cm的准确性由ΔR′、k、Di、Vi、Δθi、Hi、Δβi的估计值的准确性决定。和现有技术中，平面方程中的参数由ΔR′、k、ΔDi、Vi、Δθi、Hi、Δβi的初值决定相比，由于本申请实施例得到的ΔR′、k、Di、Vi、Δθi、Hi、Δβi的估计值为求解最优化问题得到的，比ΔR′、k、Di、Vi、Δθi、Hi、Δβi的初值更接近其真值，因此，本申请实施例有利于提高Am、Bm、Cm的准确性，减少平面方程Am·x+Bm·y-z+Cm＝0对应的平面与第m个标定面的表面之间的差异，提高对激光雷达系统误差参数的标定精度，进而提高激光雷达系统探测的点云的精度。
2)代价函数中待标定误差参数较多，而现有技术仅仅采用平面限定条件构造代价函数，以对激光雷达系统的误差参数进行寻优，使得最优化过程容易陷入局部最优解。本申请实施例将最优化过程所使用的单一平面限定条件，扩展为组合限定条件，包括点云处于平面内的限定条件、平面平行的限定条件、平面垂直的限定条件和平面距离的限定条件，放宽了对误差参数初值精度的要求，有利于使得最优化过程得到全局最优解。
下面分别通过仿真实验和激光雷达系统的实际探测结果来验证本申请实施例的效果。
一、首先通过仿真结果介绍本申请实施例相比于现有技术的优势。仿真参数如下所示：
标定面的表面为平面，激光线数：32；垂直视场范围：30°-61°；垂直出射角间隔：1°；垂直出射角测量误差分布：高斯分布、均值为0、标准差为0.5°；水平视场范围：10°至61°之间；水平出射角间隔：0.2°；水平出射角测量误差分布：高斯分布、均值为0、标准差0.125°；距离偏置因子ΔR＇：0.2m；距离校正因子k：0.001。
图6b为根据图6a中一个标定面的点云真值绘制的标定面的采样点的正视图，图6c为根据图6a中一个标定面的点云真值绘制的标定面的采样点的正视图。其中，根据标定面对应的点云真值绘制的采样点的侧视图如图6c中的直线6-1所示，根据误差参数未知情况下反演出的点云预测值绘制的采样点的侧视图如图6b中的线段集6-2所示。通过图6c可以看出，误差参数未知会导致用于描述标定平面上的采样点的点云错位，用于描述标定平面的点云厚度显著增加，降低激光雷达系统得到的点云的准确性。
图7a～图7e依次为按照现有激光雷达参数标定方法得到的误差参数Di、Δθi、Δβi、Vi、Hi的标定结果。其中，图7a中，折线7a-1上的点的纵坐标代表Di的预测值，折线7a-2上的点的纵坐标代表Di的真值，折线7a-3上的点的纵坐标代表Di的标定误差(即真值与预测值之间的差值)；图7b中，折线7b一1上的点的纵坐标代表Δθi的真值，折线7b一2上的点的纵坐标代表Δθi的预测值，折线7b-3上的点的纵坐标代表Δθi的标定误差(即真值与预测值之间的差值)；图7c中，折线7c-1上的点的纵坐标代表Δβi的标定误差(即真值与预测值之间的差值)，折线7c-2上的点的纵坐标代表Δβi的真值，折线7c-3上的点的纵坐标代表Δβi的预测值；图7d中，折线7d-1上的点的纵坐标代表Vi的标定误差(即真值与预测值之间的差值)，折线7d-2上的点的纵坐标代表Vi的真值，折线7d-3上的点的纵坐标代表Vi的预测值；图7e中，折线7e-1上的点的纵坐标代表Hi的标定误差(即真值与预测值之间的差值)，折线7e-2上的点的纵坐标代表Hi的真值，折线7e-3上的点的纵坐标代表Hi的预测值。
图8a～图8e依次为按照本申请实施例提供的激光雷达参数标定方法得到的误差参数Di、Δθi、Δβi、Vi、Hi的标定结果。其中，图8a中，折线8a-1上的点的纵坐标代表Di的预测值，折线8a-2上的点的纵坐标代表Di的真值，折线8a-1上的点与折线8a-2上的点重合，折线8a-3上的点的纵坐标代表Di的标定误差(即真值与预测值之间的差值)；图8b中，折线8b-1上的点的纵坐标代表Δθi的真值，折线8b-2上的点的纵坐标代表Δθi的预测值，折线8b-1上的点与折线8b-2上的点重合，折线8b-3上的点的纵坐标代表Δθi的标定误差(即真值与预测值之间的差值)；图8c中，折线8c-1上的点的纵坐标代表Δβi的真值，折线8c-2上的点的纵坐标代表Δβi的预测值，折线8c-1上的点与折线8c-2上的点重合，折线8c-3上的点的纵坐标代表Δβi的标定误差(即真值与预测值之间的差值)；图8d中，折线8d-1上的点的纵坐标代表Vi的真值，折线8d-2上的点的纵坐标代表Vi的预测值，折线8d-1上的点与折线8d-2上的点重合，折线8d-3上的点的纵坐标代表Vi的标定误差(即真值与预测值之间的差值)；图8e中，折线8e-1上的点的纵坐标代表Hi的真值，折线8e-2上的点的纵坐标代表Hi的预测值，折线8e-1上的点与折线8e-2上的点重合，折线8e-3上的点的纵坐标代表Hi的标定误差(即真值与预测值之间的差值)。
通过比较图7a～7e与图8a～8e，可见，本发明方案的标定精度远优于现有技术方案。
采用测试平面对标定效果进行定量评估，测试平面的法向量为(2，1，4)，测试平面过点(10m，10m，10m)，点云相对测试平面的均方距离如表1所示，显然本方案标定后点云位置更加精确。
表1
标定前 现有技术标定后 本方案标定后
相对真实平面 23.2cm 3.98cm 0.07cm
相对拟合平面 3cm 0.43cm 0.01cm
二、实际数据处理结果
基于实际激光雷达系统数据对本发明方案进行验证，采用14个1m*1m的平面反射板和一堵墙面作为平面标定面，对激光雷达系统进行标定。将激光雷达系统中的误差参数赋值0，得到各平面标定面点云如图9所示。
由于所使用的激光雷达系统样机误差参数初值未知，根据实验结果，现有技术已无法对该激光雷达系统样机进行标定，所以下面仅给出本发明方案的标定结果。
图10给出了标定前后的一个平面反射板点云的侧视图，图10中，以与竖线交叉的短横线代表标定后的平面反射板的点云，以未与竖线交叉的短横线代表标定前的平面反射板的点云。表2给出了点云相对拟合平面的均方距离，可以看出，标定后，点云相对拟合平面的均方距离下降50％以上，说明标定方案有效。
表2
原数据 标定后
图10左侧反射板 3.2cm 0.5cm
图10右侧反射板 4cm 0.7cm
本发明方案可能被延伸用于多个激光雷达系统之间的外参标定，因为部分激光雷达系统误差参数表征了激光雷达系统内部多个模组之间的相对位置、角度关系，而多个激光雷达系统之间的外参表征的是多个激光雷达系统之间的相对位置、角度关系，这二者具有相似性。
若将本方案用于多激光雷达组成的激光雷达系统的外参标定，需要改变的是待标定参数，且需要多个激光雷达扫描相同的标定平面。
应理解，本申请实施例中的具体的例子只是为了帮助本领域技术人员更好地理解本申请实施例，而非限制本申请实施例的范围。
前述实施例中的激光雷达参数标定装置，可以指图1a中的处理器111，或图1b中的计算机设备，在实际应用中，可以由其他具有相应功能的装置来执行本申请方法实施例。激光雷达参数标定装置可以以硬件结构和/或软件模块，激光雷达参数标定装置的某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以采用集成的方式划分各个功能单元的情况下，图11示出了一种激光雷达参数标定装置的结构示意图。如图11所示，激光雷达参数标定装置1100包括获取模块1101、参数预测模块1102和标定模块1103。
其中，获取模块1101，用于获取激光雷达系统发射的多束激光在标定面上探测到的多个采样点在同一雷达坐标系中的三维坐标，多个采样点的三维坐标为将多个采样点的测量信息输入以第一参数为变量的点云计算算法中得到的，多个采样点中任意一个采样点的三维坐标为以第一参数为自变量的函数，多个采样点的测量信息用于确定多个采样点相对于激光雷达系统的目标角度和目标距离。参数预测模块1102，用于确定使以第一参数为自变量的代价函数取到最优解的第一参数的预测值，代价函数为根据多个采样点的三维坐标和对多个采样点的拟合函数确定的，第一参数的预测值用于使多个采样点的三维坐标满足拟合函数。标定模块1103，用于根据第一参数的预测值对点云计算算法中的第一参数进行赋值。
在一种可能的实现方式中，标定面为平面，拟合函数为平面方程。
在一种可能的实现方式中，代价函数与第一代价函数正相关；第一代价函数为根据多个采样点与拟合函数所表示的平面之间的第一距离确定的，第一距离为以第一参数为自变量的函数。
在一种可能的实现方式中，标定面包括第一标定平面和第二标定平面，多个采样点包括激光雷达系统在第一标定平面上探测到的第一采样点和在第二标定平面上探测到的第二采样点，拟合函数包括对第一采样点的第一拟合函数和对第二采样点的第二拟合函数；代价函数与第二代价函数正相关，第二代价函数为根据第一拟合函数、第二拟合函数和第一标定平面与第二标定平面之间的相对位置关系确定的，第二代价函数以第一参数为自变量。
在一种可能的实现方式中，相对位置关系用于指示：第一标定平面与第二标定平面相互垂直；或者，第一标定平面与第二标定平面相互平行；或者，相互平行的第一标定平面与第二标定平面之间的距离。
在一种可能的实现方式中，第一参数用于消除点云计算算法的计算误差。
在一种可能的实现方式中，第一参数包括测量误差参数和坐标变换误差参数中的至少一种，测量误差参数用于消除多个采样点的测量信息的误差，坐标变换误差参数用于消除坐标变换过程所引入的误差，坐标变换过程用于将激光雷达系统中不同激光模组探测到的采样点的三维坐标转换到同一雷达坐标系中。
一个示例中，激光雷达参数标定装置可以采用芯片的形式实现，该芯片可以包括：处理器和接口电路。该接口电路(或称通信接口)例如可以是该芯片上的输入/输出接口、管脚或电路等。该处理器可执行存储器存储的计算机指令，以使该芯片执行上述任一方法实施例。可选地，该存储器可以为该芯片内的存储单元，如寄存器、缓存等，或者，该存储器可以是计算机设备内的位于芯片外部的存储器，如只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random accessmemory，RAM)等。可选的，该处理器，可以是一个通用中央处理器(CPU)，微处理器，特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制上述任一方法实施例的程序执行的集成电路。
一个示例中，激光雷达参数参数标定装置可以采用计算机设备的形式实现，参考图12，为本申请提供的计算机设备1200的一个示意图，参数标定装置可以为图12所示的计算机设备1200。该计算机设备1200可以包括：处理器1201和存储器1202等部件。
本领域技术人员可以理解，图12中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，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。
下面结合图12对计算机设备1200的各个构成部件进行具体的介绍：
存储器1202可用于存储软件程序以及模块，处理器1201通过运行存储在存储器1202的软件程序以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理。
存储器1202可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1202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、或其他易失性固态存储器件。
处理器1201是计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1202内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1202内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。处理器1201可以是中央处理器(central processing unit，CPU)，网络处理器(network processor，NP)或者CPU和NP的组合、数字信号处理器(digital signalprocessor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。虽然图中仅仅示出了一个处理器，该装置可以包括多个处理器或者处理器包括多个处理单元。具体的，处理器1201可以是一个单核处理器，也可以是一个多核或众核处理器。该处理器1201可以是ARM架构处理器。可选的，处理器1201可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1201中。
在一种可能的实现方式中，计算设备1200还可以包括通信接口1203和总线1204。其中，存储器1202、通信接口1203可以通过总线1204与处理器1201连接。总线1204可以是外设部件互连标准(peripheralcomponent interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，EISA)总线等。总线1204可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图12中仅用一条线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
计算机设备1200可以通过通信接口1203与激光雷达的光探测器相连，接收光探测器发送的数据信号。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现，当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。
所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机执行指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
本申请实施例还提供一种激光雷达系统，包括激光源、光探测器、处理器和存储器，所述激光源用于产生并向标定面发射多束激光，所述光探测器用于检测所述多束激光的回波信号，所述处理器在运行所述存储器存储的计算机指令时，执行本申请提供的前述任一方法实施例所述的方法。激光雷达系统的结构可以参考图1a和图1b对应的实施例，此处不再赘述。
以上对本申请所提供的技术方案进行了详细介绍，本申请中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (17)

1.一种激光雷达参数标定方法，其特征在于，包括：
获取激光雷达系统发射的多束激光在标定面上探测到的多个采样点在同一坐标系中的三维坐标，所述多个采样点的三维坐标为将所述多个采样点的测量信息输入以第一参数为变量的点云计算算法中得到的，所述多个采样点中任意一个采样点的三维坐标为以所述第一参数为自变量的函数，所述多个采样点的测量信息用于确定所述多个采样点相对于所述激光雷达系统的目标角度和目标距离；
确定使以所述第一参数为自变量的代价函数取到最优解的所述第一参数的预测值，所述代价函数为根据所述多个采样点的三维坐标和对所述多个采样点的拟合函数确定的，所述第一参数的预测值用于使所述多个采样点的三维坐标满足所述拟合函数；
根据所述第一参数的预测值对所述点云计算算法中的所述第一参数进行赋值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标定面为平面，所述拟合函数为平面方程。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述代价函数与第一代价函数正相关；
所述第一代价函数为根据所述多个采样点与所述拟合函数所表示的平面之间的第一距离确定的，所述第一距离为以第一参数为自变量的函数。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述标定面包括第一标定平面和第二标定平面，所述多个采样点包括所述激光雷达系统在所述第一标定平面上探测到的第一采样点和在所述第二标定平面上探测到的第二采样点，所述拟合函数包括对所述第一采样点的第一拟合函数和对所述第二采样点的第二拟合函数；
所述代价函数与第二代价函数正相关，所述第二代价函数为根据第一拟合函数、第二拟合函数和所述第一标定平面与所述第二标定平面之间的相对位置关系确定的，所述第二代价函数以所述第一参数为自变量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述相对位置关系用于指示：
所述第一标定平面与所述第二标定平面相互垂直；
或者，所述第一标定平面与所述第二标定平面相互平行；
或者，相互平行的所述第一标定平面与所述第二标定平面之间的距离。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一参数用于消除所述点云计算算法的计算误差。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一参数包括测量误差参数和坐标变换误差参数中的至少一种，所述测量误差参数用于消除所述多个采样点的测量信息的误差，所述坐标变换误差参数用于消除坐标变换过程所引入的误差，所述坐标变换过程用于将所述激光雷达系统中不同激光模组探测到的采样点的三维坐标转换到所述同一坐标系中。
8.一种激光雷达参数标定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取激光雷达系统发射的多束激光在标定面上探测到的多个采样点在同一坐标系中的三维坐标，所述多个采样点的三维坐标为将所述多个采样点的测量信息输入以第一参数为变量的点云计算算法中得到的，所述多个采样点中任意一个采样点的三维坐标为以所述第一参数为自变量的函数，所述多个采样点的测量信息用于确定所述多个采样点相对于所述激光雷达系统的目标角度和目标距离；
参数预测模块，用于确定使以所述第一参数为自变量的代价函数取到最优解的所述第一参数的预测值，所述代价函数为根据所述多个采样点的三维坐标和对所述多个采样点的拟合函数确定的，所述第一参数的预测值用于使所述多个采样点的三维坐标满足所述拟合函数；
标定模块，用于根据所述第一参数的预测值对所述点云计算算法中的所述第一参数进行赋值。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述标定面为平面，所述拟合函数为平面方程。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述代价函数与第一代价函数正相关；
所述第一代价函数为根据所述多个采样点与所述拟合函数所表示的平面之间的第一距离确定的，所述第一距离为以第一参数为自变量的函数。
11.根据权利要求9或10所述的装置，其特征在于，所述标定面包括第一标定平面和第二标定平面，所述多个采样点包括所述激光雷达系统在所述第一标定平面上探测到的第一采样点和在所述第二标定平面上探测到的第二采样点，所述拟合函数包括对所述第一采样点的第一拟合函数和对所述第二采样点的第二拟合函数；
所述代价函数与第二代价函数正相关，所述第二代价函数为根据第一拟合函数、第二拟合函数和所述第一标定平面与所述第二标定平面之间的相对位置关系确定的，所述第二代价函数以所述第一参数为自变量。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述相对位置关系用于指示：
所述第一标定平面与所述第二标定平面相互垂直；
或者，所述第一标定平面与所述第二标定平面相互平行；
或者，相互平行的所述第一标定平面与所述第二标定平面之间的距离。
13.根据权利要求8至12中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一参数用于消除所述点云计算算法的计算误差。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一参数包括测量误差参数和坐标变换误差参数中的至少一种，所述测量误差参数用于消除所述多个采样点的测量信息的误差，所述坐标变换误差参数用于消除坐标变换过程所引入的误差，所述坐标变换过程用于将所述激光雷达系统中不同激光模组探测到的采样点的三维坐标转换到所述同一坐标系中。
15.一种芯片，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器在运行所述存储器存储的计算机指令时，执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
17.一种激光雷达系统，其特征在于，包括激光源、光探测器、处理器和存储器；
所述激光源用于产生并向标定面发射多束激光，所述光探测器用于检测所述多束激光的回波信号；
所述处理器在运行所述存储器存储的计算机指令时，执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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