CN113777593B - 基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法和装置 - Google Patents

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CN113777593B CN202111330346.4A CN202111330346A CN113777593B CN 113777593 B CN113777593 B CN 113777593B CN 202111330346 A CN202111330346 A CN 202111330346A CN 113777593 B CN113777593 B CN 113777593B
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Abstract

本发明提供一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法和装置，其中，方法包括：构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。本发明适用于具有任意相对位姿关系、任意多个激光雷达之间的外参标定，且不要求多激光雷达之间有共视区域。该标定方法操作简单便捷、扩展性强、计算高效、无需特定的标定物或场景布置，适合用于多激光雷达系统的流程化、快速、精准标定。

Description

基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法和装置
技术领域
本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法和装置。
背景技术
激光雷达可以获取周围环境的结构信息与反射信息，可实现定位导航和三维重 建，被广泛应用在自动驾驶、数字孪生、AR、VR等领域。一个激光雷达的扫描范围通常是有限 的，如常用的Velodyne VLP-16激光雷达水平扫描范围是 360°，垂直扫描范围是
Figure 425869DEST_PATH_IMAGE001
。为 了能够使用激光雷达对环境进行完整的扫描和重建，需要在扫描过程中不断地变换激光雷 达相对于环境空间的位置和姿态（简称为位姿），来达到对周围环境的完整扫描。相比单激 光雷达，由多个激光雷达组成的扫描系统可以显著扩大扫描范围、优化扫描模式、提高扫描 效率。为了联合使用多个激光雷达的扫描数据，需要将每次扫描得到的激光点云表达在统 一的空间坐标系下，这就需要提前求解不同激光雷达之间的相对位姿，即多个激光雷达之 间的相对位姿标定问题，又称多激光雷达的外参标定问题。
若不同的激光雷达在静态扫描情况下得到的点云有较大的重叠，可以采用迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）方法来求得两个扫描点云之间的相对位姿，从而实现激光雷达之间的外参估计。此时多激光雷达外参标定问题可以建模为一个点云匹配问题。该方法估计一个相对位姿，将一个点云进行刚体变换，以使其与目标点云尽可能地重合。这类方法适用于不同激光雷达的扫描视野之间有较大重合的情况，且要求被扫描的环境需要有一定的空间复杂度，也即足够的结构特征，如不平行的平面与边缘等，来提供足够的相对位姿约束。然而使用多个激光雷达的目的通常是扩展扫描视野，这种情况下多个激光雷之间的共视区域非常小甚至完全没有共视区域，因此迭代最近点方法不适用于共视区域非常小的多激光雷达外参标定问题。
另一种常用的传感器标定方法是基于人工标定板（artificial chessboard）、人造标志物（factitious marker）和特定环境结构（specific environment structure）等标志物的标定方法。使用这类方法进行多个激光雷达的外参标定时，需要多个激光雷达能够同时观测到标志物，并且能够从激光雷达数据中提取出标志物的匹配特征信息。由于标志物是事先制作或选定的，因此具有极强的先验信息来保证提取的对应信息的准确性，标定结果通常也非常可靠。然而该方法要求不同的激光雷达能够同时观测到标志物，这对于共视区域很小的多激光雷达系统来说是不适用的。此外，基于标志物的方法通常需要采集多组数据以提供足够的约束信息，因此需要对标志物的位置姿态进行小心调整和多次布置，这使得标定过程非常繁琐和耗时。
针对多传感器之间共视区域小、不方便使用标志物情况，基于运动的方法（motion-based methods）被提出用于实现多激光雷达外参标定。此种方法使多激光雷达系统在环境中任意运动一段时间同时采集数据，之后利用每个激光雷达采集的数据单独计算运动轨迹或重建周围环境的三维模型，然后把每个激光雷达的轨迹或重建模型进行对齐，从而求得不同激光雷达之间的相对位姿，即外参。基于运动的方法解决了共视区域的限制问题，但是其轨迹计算和模型重建依赖于其它算法，如里程计（odometry）估计，同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping， SLAM）等。这些算法本身会引入误差，进而会影响标定结果的准确性。此外，为了约束外参的所有变量，通常需要扫描采集时的运动轨迹、周围环境的复杂度达到一定的要求，在有些情况下这是不容易满足的。
发明内容
本发明提供一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法和装置，用以解决现有技术中多激光雷达外参标定不准确的缺陷，实现准确、快捷标定多激光雷达外参。
第一方面，本发明提供一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，包括：
构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；
根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；
根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；
根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。
进一步，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系，具体包括：
获取所述每一个雷达的传感器坐标系；
将所述雷达的传感器坐标系经过最少量转动和最少量的平移后，使得所述雷达的传感器坐标系的任意一个坐标轴与伺服电机转动轴在空间中达到重合，得到转换后的雷达的传感器坐标系；
将所述转换后的雷达的传感器坐标系作为所述雷达对应的虚拟电机坐标系。
进一步，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参，具体包括：
获取所述每一个雷达的传感器坐标系与所述雷达对应的虚拟电机坐标系的位姿转换结果作为初始外参；
获取所述每一个激光雷达随所述伺服电机转动一周的点云数据中的激光点在所述雷达的传感器坐标系中的坐标和所述激光点对应的所述伺服电机的转角；
根据所述初始外参和所述伺服电机的转角将所述激光点在所述雷达的传感器坐标系中的坐标转换为所述激光点在所述虚拟电机坐标系中的坐标；
根据所述转换为虚拟电机坐标系中坐标的激光点组成的点云数据形成所述伺服 电机转角
Figure 139747DEST_PATH_IMAGE002
范围内的第一点云模型和转角
Figure 27807DEST_PATH_IMAGE003
范围内的第二点云模型；
根据所述第一点云模型和所述第二点云模型对所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参。
进一步，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型，具体包括：
根据所述每一个激光雷达随所述伺服电机转动一周的点云数据中的激光点在所述雷达的传感器坐标系中的坐标、所述激光点对应的所述伺服电机的转角和所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参将所述点云数据中的激光点坐标转换为所述虚拟电机坐标系中的坐标；
根据转换为所述虚拟电机坐标系中的坐标的激光点形成的点云数据与所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参变换矩阵的逆矩阵将所述点云数据中的激光点坐标转换为在所述每一个激光雷达的传感器坐标系下的坐标，得到所述雷达的环境模型。
进一步，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参，具体包括：
获取所述多激光雷达中的每一个雷达的环境模型；
对所述多激光雷达中的雷达进行编号1、2、3……N；
获取所述激光雷达的每个雷达的传感器坐标系；
根据所述传感器坐标系依次获取相邻编号的两个雷达的第一外参，其中，编号为N的雷达与标号为1的雷达构成相邻；
根据所述每一个雷达的环境模型和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参。
进一步，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据所述第一点云模型和所述第二点云模型对所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参，具体包括：
根据所述第一点云模型和所述第二点云模型进行KD-tree构建，得到第一多维树和第二多维树；
搜索所述第一点云模型中的每一个第一激光点在所述第二多维书中半径搜索距离小于所述定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第一平面；
确定所述每一个第一激光点到对应的所述第一平面的第一距离；
搜索所述第二点云模型中的每一个第二激光点在所述第一多维树中半径搜索距离小于所述定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第二平面；
确定所述每一个第二激光点到对应的所述第二平面的第二距离；
根据所述第一距离和所述第二距离和所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参。
进一步，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据所述每一个雷达的环境模型和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参，具体包括：
根据所述每一个雷达的环境模型确定对应的点云模型，并对所述点云模型进行KD-tree构建，得到1号多维树、2号多维树、3号多维树……N号多维树；
搜索所述相邻两个雷达中的编号较小的点云模型中的每个激光点在所述编号较大的点云模型所述对应的KD-tree中半径搜索距离小于定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第三平面，其中，编号为N的雷达与编号为1的雷达相邻时，编号为N的雷达作为编号较小的雷达；
确定所述编号较小的点云模型中的每一个点到对应的所述第三平面的第三距离；
根据所述第三距离和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参。
第二方面，本发明提供一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，包括：
第一处理模块，用于构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；
第二处理模块，用于根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；
第三处理模块，用于根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；
第四处理模块，用于根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法的步骤。
第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法的步骤。
本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法和装置，首先构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；进而，再根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；进一步，根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。本发明适用于具有任意相对位姿关系、任意多个激光雷达之间的外参标定，且不要求多激光雷达之间有共视区域。该标定方法操作简单便捷、扩展性强、计算高效、无需特定的标定物或场景布置，适合用于多激光雷达系统的流程化、快速、精准标定。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图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是本发明提供的基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法的流程示意图；
图2是本发明提供的构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系方法的流程示意图；
图3是本发明提供的确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参的流程示意图；
图4是本发明提供的根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参的流程示意图；
图5是本发明提供的根据所述第一点云模型和所述第二点云模型对所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参的流程示意图；
图6是本发明提供的根据所述每一个雷达的环境模型和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参的流程示意图；
图7是本发明提供的基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置的结构示意图；
图8是本发明提供的电子设备的结构示意图。
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，下面将结合本发明中的附图，对本发明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，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1描述本发明的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，包括：
步骤100：构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；
具体地，在本发明中在确定多激光雷达的不同雷达之间的外参时，需要通过获取每一个雷达对应的虚拟电机坐标系，以虚拟电机坐标系为中介完成对激光雷达环境模型的构建。
步骤200：根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；
具体地，确定每一个雷达与构建的虚拟电机坐标系的外参，即确定所述雷达自身具有的传感器坐标系与构建的虚拟电机坐标系之间的外参，也即二者坐标系之间的位姿变换的值。
步骤300：根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；
具体地，在已知激光雷达与虚拟电机坐标系的外参情况下，利用激光雷达跟随伺服电机转动一周所得的点云数据及伺服电机转角数据，即可将周围环境进行建模。
步骤400：根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。
具体地，利用多个激光雷达各自生成的环境模型之间的对齐关系构建约束条件求解多个激光雷达之间的外参数。
本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，首先构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；进而，再根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；进一步，根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。本发明适用于具有任意相对位姿关系、任意多个激光雷达之间的外参标定，且不要求多激光雷达之间有共视区域。该标定方法操作简单便捷、扩展性强、计算高效、无需特定的标定物或场景布置，适合用于多激光雷达系统的流程化、快速、精准标定。
进一步，结合图2所示，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系，具体包括：
获取所述每一个雷达的传感器坐标系；
将所述雷达的传感器坐标系经过最少量转动和最少量的平移后，使得所述雷达的传感器坐标系的任意一个坐标轴与伺服电机转动轴在空间中达到重合，得到转换后的雷达的传感器坐标系；
将所述转换后的雷达的传感器坐标系作为所述雷达对应的虚拟电机坐标系。
具体地，虚拟电机坐标系是以伺服电机转动轴作为坐标系一条轴、另外两条轴与激光雷达坐标系相关的一个假想坐标系。虚拟电机坐标系是激光雷达坐标系经过一定的转动和平移后得到的。在某一时刻，或伺服电机转至某一特定角度θ时，将激光雷达坐标系经过最少量转动和最少量的平移后，使得激光雷达坐标系的某个轴与伺服电机转动轴在空间中达到重合，此时的激光雷达坐标系即为虚拟电机坐标系。
进一步，结合图3所示，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参，具体包括：
获取所述每一个雷达的传感器坐标系与所述雷达对应的虚拟电机坐标系的位姿转换结果作为初始外参；
获取所述每一个激光雷达随所述伺服电机转动一周的点云数据中的激光点在所述雷达的传感器坐标系中的坐标和所述激光点对应的所述伺服电机的转角；
根据所述初始外参和所述伺服电机的转角将所述激光点在所述雷达的传感器坐标系中的坐标转换为所述激光点在所述虚拟电机坐标系中的坐标；
根据所述转换为虚拟电机坐标系中坐标的激光点组成的点云数据形成所述伺服 电机转角
Figure 767224DEST_PATH_IMAGE002
范围内的第一点云模型和转角
Figure 378334DEST_PATH_IMAGE003
范围内的第二点云模型；
根据所述第一点云模型和所述第二点云模型对所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参。
具体地，记多激光雷达系统中某一激光雷达坐标系为
Figure 512380DEST_PATH_IMAGE004
，与之对应的虚拟 电机坐标系为
Figure 389201DEST_PATH_IMAGE005
。记从激光雷达到虚拟电机坐标系的相对位姿变换为
Figure 384839DEST_PATH_IMAGE006
, 也即激光雷达与虚拟电机坐标系的外参，是该部分标定的目标。为后续计算简便直观，可取 伺服电机固定角度
Figure 896460DEST_PATH_IMAGE007
。
在已知激光雷达与虚拟电机坐标系的外参情况下，利用激光雷达跟随伺服电机转 动一周所得的点云数据及伺服电机转角数据，即可将周围环境进行建模。假设某一时刻伺 服电机转角为
Figure 952141DEST_PATH_IMAGE008
，激光雷达i采集到第j个激光点在
Figure 896012DEST_PATH_IMAGE010
坐标系下表示为
Figure 216135DEST_PATH_IMAGE011
，则在虚拟电机坐 标系下该激光点表示为：
Figure 255766DEST_PATH_IMAGE012
进一步将该点变换到伺服电机转角为0时的虚拟电机坐标系，表示如下：
Figure 543397DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 677575DEST_PATH_IMAGE014
伺服电机转过
Figure 868516DEST_PATH_IMAGE015
角度所代表的转动矩阵。例如，若在确定虚拟电机坐标 系过程中将激光雷达坐标系的y轴与伺服电机轴重合，则转动矩阵应表示为：
Figure 312005DEST_PATH_IMAGE016
通过以上操作，即可将一段时间内采集到的激光点云组织成为环境模型。
由于激光雷达水平视场角度一般大于
Figure 634402DEST_PATH_IMAGE017
，雷达在随伺服电机转动完整一周的 过程中会在
Figure 526265DEST_PATH_IMAGE018
以及
Figure 820980DEST_PATH_IMAGE019
转角范围内形成对环境的两次重复扫描。然而，伺服电机转动 轴与激光雷达坐标系轴不重合直接导致了所形成的两个环境模型不是紧密吻合的，二者之 间可能存在一定的平移偏差和转动偏差。基于此，通过对两次重复扫描形成的环境模型进 行对齐，即可实现对激光雷达与虚拟电机坐标系的外参标定。
记某一激光雷达在伺服电机转角
Figure 700950DEST_PATH_IMAGE018
范围内形成的点云模型为
Figure 199058DEST_PATH_IMAGE020
，在伺服电 机转角
Figure 940618DEST_PATH_IMAGE019
范围内形成的点云模型为
Figure 339107DEST_PATH_IMAGE021
。通过寻找两个点云模型中平面点与平面的对 应关系构建约束，进而形成代价函数。进而，通过对所述代价函数的计算实现对所述雷达与 所述虚拟电机坐标系之间的外参的确定。
进一步，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型，具体包括：
根据所述每一个激光雷达随所述伺服电机转动一周的点云数据中的激光点在所述雷达的传感器坐标系中的坐标、所述激光点对应的所述伺服电机的转角和所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参将所述点云数据中的激光点坐标转换为所述虚拟电机坐标系中的坐标；
根据转换为所述虚拟电机坐标系中的坐标的激光点形成的点云数据与所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参变换矩阵的逆矩阵将所述点云数据中的激光点坐标转换为在所述每一个激光雷达的传感器坐标系下的坐标，得到所述雷达的环境模型。
具体地，首先，利用标定得到的激光雷达与虚拟电机坐标系之间的外参将激光雷 达采集到的点从激光雷达坐标系
Figure 891442DEST_PATH_IMAGE022
变换到当时时刻（伺服电机转动角度为θ）的虚拟电机坐 标系
Figure 126115DEST_PATH_IMAGE023
中，变换如下：
Figure 655054DEST_PATH_IMAGE024
然后，利用当时时刻的伺服电机角度信息将激光点从转动角度为θ的虚拟电机坐标系变换到转动角度为0的虚拟电机坐标系中，变换如下：
Figure 924361DEST_PATH_IMAGE025
最后，再将激光点从转动角度为0的虚拟电机坐标系变换到转动角度为0的激光雷达坐标系中，变换如下：
Figure 647598DEST_PATH_IMAGE026
此时，每一个激光雷达采集的激光点云都被变换到同一时刻下的各自激光雷达坐 标系下，形成各自对应的环境模型
Figure 618834DEST_PATH_IMAGE027
。
进一步，结合图4所示，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参，具体包括：
获取所述多激光雷达中的每一个雷达的环境模型；
对所述多激光雷达中的雷达进行编号1、2、3……N；
获取所述激光雷达的每个雷达的传感器坐标系；
根据所述传感器坐标系依次获取相邻编号的两个雷达的第一外参，其中，编号为N的雷达与标号为1的雷达构成相邻；
根据所述每一个雷达的环境模型和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参。
具体地，为了清晰说明计算过程，此处具体以三个激光雷达之间的外参标定过程 为例进行详述。在获得三个激光雷达各自的环境模型
Figure 702196DEST_PATH_IMAGE028
后，采用与激光雷达和虚拟电 机坐标系外参标定相似的方法，寻找点云之间平面点与平面之间的对应关系，并利用该对 应关系作为约束，迭代求解三个点云之间的相对位姿关系，也即三个激光雷达之间的外参， 记为
Figure 311163DEST_PATH_IMAGE029
。
进一步，结合图5所示，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据所述第一点云模型和所述第二点云模型对所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参，具体包括：
根据所述第一点云模型和所述第二点云模型进行KD-tree构建，得到第一多维树和第二多维树；
搜索所述第一点云模型中的每一个第一激光点在所述第二多维树中半径搜索距离小于定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第一平面；
确定所述每一个第一激光点到对应的所述第一平面的第一距离；
搜索所述第二点云模型中的每一个第二激光点在所述第一多维树中半径搜索距离小于所述定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第二平面；
确定所述每一个第二激光点到对应的所述第二平面的第二距离；
根据所述第一距离和所述第二距离和所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参。
具体地，平面点与平面的对应关系查找方法具体如下：
在两个不紧密吻合的环境模型
Figure 657831DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure 178680DEST_PATH_IMAGE031
基础上，分别构建KD-tree，记为
Figure 754149DEST_PATH_IMAGE032
和
Figure 794786DEST_PATH_IMAGE033
。对于
Figure 30464DEST_PATH_IMAGE030
中的每一个点
Figure 540074DEST_PATH_IMAGE034
，在
Figure 902922DEST_PATH_IMAGE035
中通过半径搜索距离小于R的点构成一个点集， 并使用RANSAC方法对该点集进行平面拟合，要求平面拟合内点到拟合平面的距离小于d，从 而得到平面方程参数
Figure 336350DEST_PATH_IMAGE036
。为了保证该评估点以及所选平面的准确性，平面拟合 之后利用以下判据对非平面情况进行剔除：平面拟合完成后，要求拟合内点数占所有参与 拟合的点数量的比例大于
Figure 41132DEST_PATH_IMAGE037
，其中，
Figure 224989DEST_PATH_IMAGE038
。
同理，对于
Figure 906375DEST_PATH_IMAGE039
中的每一个点
Figure 656025DEST_PATH_IMAGE040
，可以在
Figure 797287DEST_PATH_IMAGE041
中找到与之对应的平面方程参数
Figure 452128DEST_PATH_IMAGE042
。
在确定两个环境模型之间平面点与平面之间的对应关系之后，即可构建约束关系和代价方程。在本方法中，采用点到平面之间的距离作为代价的量化表征，通过最小化该距离实现两个环境模型的对齐。
对于模型
Figure 484675DEST_PATH_IMAGE030
中的一点
Figure 42827DEST_PATH_IMAGE034
，设其在模型
Figure 119105DEST_PATH_IMAGE043
中所对应的平面方程参数为
Figure 11975DEST_PATH_IMAGE044
，根据点在平面的几何关系，可计算点到平面的距离，具体如下：
Figure 333366DEST_PATH_IMAGE045
同理，模型
Figure 995291DEST_PATH_IMAGE043
中的一点
Figure 242471DEST_PATH_IMAGE034
到模型
Figure 373369DEST_PATH_IMAGE030
中对应平面
Figure 482139DEST_PATH_IMAGE046
的距离可计算如 下：
Figure 513418DEST_PATH_IMAGE047
此时，激光雷达到虚拟电机坐标系的外参标定问题可以表述为一个最小化代价函数的优化问题，具体表达如下：
Figure 432963DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 300425DEST_PATH_IMAGE049
分别为从
Figure 462154DEST_PATH_IMAGE030
到
Figure 98672DEST_PATH_IMAGE043
与从
Figure 189119DEST_PATH_IMAGE043
到
Figure 527565DEST_PATH_IMAGE030
寻找到的点到平面对应关系的数量。
从给定的外参初值或上一步迭代结果开始，利用非线性优化工具对上述问题进行迭代优化，得到激光雷达与虚拟电机坐标系的外参。迭代优化结束的判定准则设计如下：
设相邻两次迭代优化的外参结果分别为与
Figure 243717DEST_PATH_IMAGE050
，将其中转动矩阵变换 为轴角表示分别为
Figure 485474DEST_PATH_IMAGE051
和
Figure 199352DEST_PATH_IMAGE052
，则两次迭代结果的旋转变化
Figure 87411DEST_PATH_IMAGE053
和平移变化
Figure 92407DEST_PATH_IMAGE054
可表 示为：
Figure 437938DEST_PATH_IMAGE055
当旋转变化量、平移变化量分别小于设定阈值DR和DT，或迭代次数超过最大循环次数MAX-ITER时，即可判定优化完成。
进一步，结合图6所示，根据本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其中，所述根据所述每一个雷达的环境模型和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参，具体包括：
根据所述每一个雷达的环境模型确定对应的点云模型，并对所述点云模型进行KD-tree构建，得到1号多维树、2号多维树、3号多维树……N号多维树；
搜索所述相邻两个雷达中的编号较小的点云模型中的每个激光点在所述编号较大的点云模型所述对应的KD-tree中半径搜索距离小于定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第三平面，其中，编号为N的雷达与编号为1的雷达相邻时，编号为N的雷达作为编号较小的雷达；
确定所述编号较小的点云模型中的每一个点到对应的所述第三平面的第三距离；
根据所述第三距离和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参。
具体地，同样以三个激光雷达为例进行说明。首先，对三个点云模型分别构建KD- tree，并记为
Figure 634302DEST_PATH_IMAGE056
。对于
Figure 448805DEST_PATH_IMAGE057
中的每一个点，根据当前标定结果查找其位于
Figure 506760DEST_PATH_IMAGE058
中 的平面，确定平面参数
Figure 956065DEST_PATH_IMAGE059
；同样方法确定
Figure 824795DEST_PATH_IMAGE060
中每个点在
Figure 375862DEST_PATH_IMAGE061
中对应的平 面
Figure 221196DEST_PATH_IMAGE062
、
Figure 541319DEST_PATH_IMAGE063
中每个点在
Figure 315371DEST_PATH_IMAGE064
中对应的平面
Figure 399739DEST_PATH_IMAGE065
。
然后，计算每一个点到其对应平面的距离，用作代价函数的最小化优化目标。距离计算如下：
Figure 2759DEST_PATH_IMAGE066
同时利用三个激光雷达外参的回环关系，构建代价函数如下：
Figure 193700DEST_PATH_IMAGE067
其中，
Figure 637189DEST_PATH_IMAGE068
分别为从
Figure 162848DEST_PATH_IMAGE057
到
Figure 851449DEST_PATH_IMAGE060
、从
Figure 146164DEST_PATH_IMAGE060
到
Figure 760554DEST_PATH_IMAGE063
、从
Figure 524242DEST_PATH_IMAGE063
到
Figure 265802DEST_PATH_IMAGE057
之间的点到平面对应关 系的数量。
从给定的外参初值开始，对上述问题进行迭代优化，即可得到三个激光雷达之间的外参。迭代优化结束的判定准则设计如下：
设相邻两次迭代优化的外参结果分别为：
Figure 664291DEST_PATH_IMAGE069
将转动矩阵对应的轴角表示为
Figure 216626DEST_PATH_IMAGE070
，则两次迭代结果的旋转变化
Figure 451299DEST_PATH_IMAGE053
和平移变化
Figure 3675DEST_PATH_IMAGE071
可表示为：
Figure 820453DEST_PATH_IMAGE072
当旋转变化量、平移变化量分别小于设定阈值DR和DT，或迭代次数超过最大循环次数MAX-ITER时，即可判定优化完成。
结合图7所示，本发明提供一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，包括：
第一处理模块71，用于构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；
第二处理模块72，用于根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；
第三处理模块73，用于根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；
第四处理模块74，用于根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。
由于本发明实施例提供的装置，可以用于执行上述实施例所述的方法，其工作原理和有益效果类似，故此处不再详述，具体内容可参见上述实施例的介绍。
本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，首先构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；进而，再根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；进一步，根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。本发明适用于具有任意相对位姿关系、任意多个激光雷达之间的外参标定，且不要求多激光雷达之间有共视区域。该标定方法操作简单便捷、扩展性强、计算高效、无需特定的标定物或场景布置，适合用于多激光雷达系统的流程化、快速、精准标定。
本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，其中，第一处理模块71，具体用于：
获取所述每一个雷达的传感器坐标系；
将所述雷达的传感器坐标系经过最少量转动和最少量的平移后，使得所述雷达的传感器坐标系的任意一个坐标轴与伺服电机转动轴在空间中达到重合，得到转换后的雷达的传感器坐标系；
将所述转换后的雷达的传感器坐标系作为所述雷达对应的虚拟电机坐标系。
本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，其中，第二处理模块72，具体用于：
获取所述每一个雷达的传感器坐标系与所述雷达对应的虚拟电机坐标系的位姿转换结果作为初始外参；
获取所述每一个激光雷达随所述伺服电机转动一周的点云数据中的激光点在所述雷达的传感器坐标系中的坐标和所述激光点对应的所述伺服电机的转角；
根据所述初始外参和所述伺服电机的转角将所述激光点在所述雷达的传感器坐标系中的坐标转换为所述激光点在所述虚拟电机坐标系中的坐标；
根据所述转换为虚拟电机坐标系中坐标的激光点组成的点云数据形成所述伺服 电机转角
Figure 465061DEST_PATH_IMAGE073
范围内的第一点云模型和转角
Figure 498613DEST_PATH_IMAGE074
范围内的第二点云模型；
根据所述第一点云模型和所述第二点云模型对所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参。
本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，其中，第三处理模块73，具体用于：
根据所述每一个激光雷达随所述伺服电机转动一周的点云数据中的激光点在所述雷达的传感器坐标系中的坐标、所述激光点对应的所述伺服电机的转角和所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参将所述点云数据中的激光点坐标转换为所述虚拟电机坐标系中的坐标；
根据转换为所述虚拟电机坐标系中的坐标的激光点形成的点云数据与所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参变换矩阵的逆矩阵将所述点云数据中的激光点坐标转换为在所述每一个激光雷达的传感器坐标系下的坐标，得到所述雷达的环境模型。
本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，其中，第四处理模块74，具体用于：
获取所述多激光雷达中的每一个雷达的环境模型；
对所述多激光雷达中的雷达进行编号1、2、3……N；
获取所述激光雷达的每个雷达的传感器坐标系；
根据所述传感器坐标系依次获取相邻编号的两个雷达的第一外参，其中，编号为N的雷达与标号为1的雷达构成相邻；
根据所述每一个雷达的环境模型和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参。
本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，其中，第二处理模块72，还具体用于：
根据所述第一点云模型和所述第二点云模型进行KD-tree构建，得到第一多维树和第二多维树；
搜索所述第一点云模型中的每一个第一激光点在所述第二多维树中半径搜索距离小于所述定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第一平面；
确定所述每一个第一激光点到对应的所述第一平面的第一距离；
搜索所述第二点云模型中的每一个第二激光点在所述第一多维树中半径搜索距离小于所述定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第二平面；
确定所述每一个第二激光点到对应的所述第二平面的第二距离；
根据所述第一距离和所述第二距离和所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参。
本发明提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，其中，第四处理模块74，还具体用于：
根据所述每一个雷达的环境模型确定对应的点云模型，并对所述点云模型进行KD-tree构建，得到1号多维树、2号多维树、3号多维树……N号多维树；
搜索所述相邻两个雷达中的编号较小的点云模型中的每个激光点在所述编号较大的点云模型所述对应的KD-tree中半径搜索距离小于定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第三平面，其中，编号为N的雷达与编号为1的雷达相邻时，编号为N的雷达作为编号较小的雷达；
确定所述编号较小的点云模型中的每一个点到对应的所述第三平面的第三距离；
根据所述第三距离和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参。
图8示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图8所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，该方法包括：构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，该方法包括：构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，该方法包括：构建与多激光雷达中每一个雷达对应的虚拟电机坐标系；根据所述每一个雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；根据所述外参确定对应的所述雷达的环境模型；根据每一个所述雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
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各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其特征在于，包括：
构建与多激光雷达中每一个激光雷达对应的虚拟电机坐标系；
根据所述每一个激光雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述激光雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；
根据所述外参确定对应的所述激光雷达的环境模型；
根据每一个所述激光雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。
2.根据权利要求1所述的基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其特征在于，所述构建与多激光雷达中每一个激光雷达对应的虚拟电机坐标系，具体包括：
获取所述每一个激光雷达的传感器坐标系；
将所述激光雷达的传感器坐标系经过最少量转动和最少量的平移后，使得所述激光雷达的传感器坐标系的任意一个坐标轴与伺服电机转动轴在空间中达到重合，得到转换后的激光雷达的传感器坐标系；
将所述转换后的激光雷达的传感器坐标系作为所述激光雷达对应的虚拟电机坐标系。
3.根据权利要求2所述的基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其特征在于，所述根据所述每一个激光雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述激光雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参，具体包括：
获取所述每一个激光雷达的传感器坐标系与所述激光雷达对应的虚拟电机坐标系的位姿转换结果作为初始外参；
获取所述每一个激光雷达随所述伺服电机转动一周的点云数据中的激光点在所述激光雷达的传感器坐标系中的坐标和所述激光点对应的所述伺服电机的转角；
根据所述初始外参和所述伺服电机的转角将所述激光点在所述激光雷达的传感器坐标系中的坐标转换为所述激光点在所述虚拟电机坐标系中的坐标；
根据所述转换为虚拟电机坐标系中坐标的激光点组成的点云数据形成所述伺服电机 转角
Figure 676983DEST_PATH_IMAGE001
范围内的第一点云模型和转角
Figure 328544DEST_PATH_IMAGE002
范围内的第二点云模型；
根据所述第一点云模型和所述第二点云模型对所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述激光雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参。
4.根据权利要求3所述的基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其特征在于，所述根据所述外参确定对应的所述激光雷达的环境模型，具体包括：
根据所述每一个激光雷达随所述伺服电机转动一周的点云数据中的激光点在所述激光雷达的传感器坐标系中的坐标、所述激光点对应的所述伺服电机的转角和所述激光雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参将所述点云数据中的激光点坐标转换为所述虚拟电机坐标系中的坐标；
根据转换为所述虚拟电机坐标系中的坐标的激光点形成的点云数据与所述激光雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参变换矩阵的逆矩阵将所述点云数据中的激光点坐标转换为在所述每一个激光雷达的传感器坐标系下的坐标，得到所述激光雷达的环境模型。
5.根据权利要求4所述的基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其特征在于，所述根据每一个所述激光雷达的环境模型确定所述多激光雷达的外参，具体包括：
获取所述多激光雷达中的每一个激光雷达的环境模型；
对所述多激光雷达中的激光雷达进行编号1、2、3……N；
获取所述激光雷达的每个激光雷达的传感器坐标系；
根据所述传感器坐标系依次获取相邻编号的两个激光雷达的第一外参，其中，编号为N的激光雷达与标号为1的激光雷达构成相邻；
根据所述每一个激光雷达的环境模型和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达的外参。
6.根据权利要求3所述的基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其特征在于，所述根据所述第一点云模型和所述第二点云模型对所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述激光雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参，具体包括：
根据所述第一点云模型和所述第二点云模型进行KD-tree构建，得到第一多维树和第二多维树；
搜索所述第一点云模型中的每一个第一激光点在所述第二多维树中半径搜索距离小于定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第一平面；
确定所述每一个第一激光点到对应的所述第一平面的第一距离；
搜索所述第二点云模型中的每一个第二激光点在所述第一多维树中半径搜索距离小于所述定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第二平面；
确定所述每一个第二激光点到对应的所述第二平面的第二距离；
根据所述第一距离和所述第二距离和所述初始外参进行迭代优化，得到最终优化外参作为所述激光雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参。
7.根据权利要求5所述的基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法，其特征在于，所述根据所述每一个激光雷达的环境模型和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参，具体包括：
根据所述每一个激光雷达的环境模型确定对应的点云模型，并对所述点云模型进行KD-tree构建，得到1号多维树、2号多维树、3号多维树……N号多维树；
搜索所述相邻两个激光雷达中的编号较小的激光雷达的点云模型中的每个激光点在所述编号较大的激光雷达的点云模型所述对应的KD-tree中半径搜索距离小于定值的点构成一个点集，并根据所述点集拟合出一个第三平面，其中，编号为N的激光雷达与编号为1的激光雷达相邻时，编号为N的激光雷达作为编号较小的激光雷达；
确定所述编号较小的激光雷达的点云模型中的每一个点到对应的所述第三平面的第三距离；
根据所述第三距离和所述第一外参进行迭代优化，得到所述多激光雷达之间的外参。
8.一种基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定装置，其特征在于，包括：
第一处理模块，用于构建与多激光雷达中每一个激光雷达对应的虚拟电机坐标系；
第二处理模块，用于根据所述每一个激光雷达与所述虚拟电机坐标系确定所述激光雷达与所述虚拟电机坐标系之间的外参；
第三处理模块，用于根据所述外参确定对应的所述激光雷达的环境模型；
第四处理模块，用于根据每一个所述激光雷达的环境模型确定所述多激光雷达之间的外参。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法的步骤。
10.一种非暂态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如权利要求1至7任一项所述基于伺服电机辅助运动的多激光雷达外参标定方法的步骤。
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