CN115236645A - 激光雷达的姿态确定方法以及姿态确定装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种激光雷达的姿态确定方法以及姿态确定装置，该方法包括：获取高精度地图中预定区域的第一点云数据以及激光雷达采集的预定区域的第二点云数据；根据第一点云数据、第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，多个第一航向角区间为沿航向角方向排列的多个角度区间，第一质心位置为位于第一航向角区间内的第一点云数据的质心位置，第二质心位置为位于第一航向角区间内的第二点云数据的质心位置，第一质心位置与对应的第二质心位置位于同一个第一航向角区间；根据多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定激光雷达的航向角。本申请可以较为简单地确定激光雷达的姿态。

Description

激光雷达的姿态确定方法以及姿态确定装置
技术领域
本申请涉及自动驾驶领域，具体而言，涉及一种激光雷达的姿态确定方法、确定装置、计算机可读存储介质、处理器以及自动驾驶车辆。
背景技术
现有技术中，激光雷达与IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）均安装在自动驾驶车辆的移动平台上，自动驾驶车辆通过激光雷达获得目标物的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态以及形状等参数。在使用高精地图采集车采集高精数据之后，对点云数据的解算需要用到轨迹数据，因此就需要知道采集这两种数据的激光雷达的和惯导设备之间的相对位置关系，而一般惯导设备的姿态和车是保持一致的。因此，相对于车辆坐标系确定出的激光雷达的姿态，就能够表征激光雷达和惯导设备的相对位置关系。当该位置关系确定后，后续的点云数据、轨迹数据的处理才能有基础。现在一般使用建筑、地面等要素的平面特征，找出误差评估函数，迭代计算设备的姿态信息，直到达到迭代次数或误差小于定值为止，以此来确定激光雷达的姿态。但是该方法在计算之前需要做特征提取、误差函数选取等步骤，而且结果依赖于迭代次数和误差参数，算法复杂度高，程序效率低下。
因此，亟需一种方法，来解决现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
在背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解，因此，背景技术中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种激光雷达的姿态确定方法、确定装置、计算机可读存储介质、处理器以及自动驾驶车辆，以解决现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种激光雷达的姿态确定方法，包括：获取第一点云数据以及第二点云数据，所述第一点云数据为高精度地图中预定区域的点云数据，所述第二点云数据为激光雷达采集的所述预定区域的点云数据；根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，其中，多个所述第一航向角区间为沿航向角方向排列的多个角度区间，所述第一质心位置为位于所述第一航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置，所述第二质心位置为位于所述第一航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置，所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置位于同一个所述第一航向角区间；根据多个所述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定所述激光雷达的航向角。
可选地，根据多个所述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定所述激光雷达的航向角，包括：根据多个所述第一质心位置以及对应的多个所述第二质心位置，确定多个第一参数，所述第一参数为表征所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置之间的匹配程度的参数；确定最大的所述匹配程度对应的所述第二质心位置为第一位置；根据所述第一位置所在的所述第一航向角区间，确定所述激光雷达的航向角。
可选地，根据多个所述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定所述激光雷达的航向角，包括：根据多个所述第一质心位置以及对应的多个所述第二质心位置，确定多个第一参数，所述第一参数为表征所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置之间的匹配程度的参数；根据多个所述第一参数，确定至少一个所述第一参数对应的所述第一航向角区间为目标区间，并沿所述航向角方向划分所述目标区间，得到多个第二航向角区间；根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个所述第二航向角区间，确定多个第三质心位置以及对应的多个第四质心位置，其中，所述第三质心位置为位于所述第二航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置，所述第三质心位置为位于所述第二航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置，所述第三质心位置与对应的所述第四质心位置位于同一个所述第二航向角区间；根据多个所述第三质心位置以及对应的多个所述第四质心位置，确定所述激光雷达的航向角。
可选地，根据多个所述第三质心位置以及对应的多个所述第四质心位置，确定所述激光雷达的航向角，包括：根据多个所述第三质心位置以及对应的多个所述第四质心位置，确定多个第二参数，所述第二参数为表征所述第三质心位置与对应的所述第四质心位置之间的匹配程度的参数；确定最大的所述第二参数对应的所述第四质心位置为第二位置，并根据所述第二位置所在的所述第二航向角区间，确定所述激光雷达的航向角。
可选地，根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个所述第二航向角区间，确定多个第三质心位置以及对应的多个第四质心位置，包括：第一确定步骤，根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个所述第二航向角区间，确定位于各所述第二航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置为第一预备质心位，确定位于各所述第二航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置为第二预备质心位；第二确定步骤，根据多个所述第一预备质心位以及对应的多个所述第二预备质心位，确定多个第三参数，所述第三参数为表征所述第一预备质心位与对应的第二预备质心位之间的匹配程度的参数，并根据多个第三参数，确定至少一个所述第三参数对应的所述第二航向角区间为新的所述目标区间；划分步骤，沿所述航向角方向划分所述目标区间，得到多个新的所述第二航向角区间；第二确定步骤，确定所述目标区间的角度是否小于第一阈值，在确定所述目标区间的角度小于所述第一阈值的情况下，确定位于各新的所述第二航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置为所述第三质心位置，确定位于各新的所述第二航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置为所述第四质心位置，在确定所述目标区间的角度不小于所述第一阈值的情况下，依次执行所述第一确定步骤、所述第二确定步骤以及所述划分步骤至少一次，直到所述目标区间的角度小于所述第一阈值。
可选地，所述第一参数越小，对应的所述匹配程度越大，根据多个所述第一参数，确定至少一个所述第一参数对应的所述第一航向角区间为目标区间，包括：将多个所述第一参数按照从小到大的顺序排序；确定排序前n个所述第一参数对应的所述第一航向角区间为所述目标区间，n为大于等于1的整数。
可选地，所述第一参数越小，对应的所述匹配程度越大，根据多个所述第一参数，确定至少一个所述第一参数对应的所述第一航向角区间为目标区间，包括：获取第二阈值；确定小于等于所述第二阈值的所述第一参数为目标参数；确定所述目标参数对应的所述第一航向角区间为所述目标区间。
可选地，根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，包括：采用最小二乘法对位于各所述第一航向角区间内的所述第一点云数据进行拟合，得到多个所述第一质心位置；采用最小二乘法对位于各所述第一航向角区间内的所述第二点云数据进行拟合，得到多个所述第二质心位置。
可选地，所述方法还包括：获取加速度计与所述激光雷达的坐标转换关系以及所述加速度计的多个双轴数据；根据所述双轴数据、
Figure 263239DEST_PATH_IMAGE001
以及
Figure 399823DEST_PATH_IMAGE002
，计算得到所述加速度计的横滚角以及所述加速度计的俯仰角，其中，pitch表示所述加速度计的俯仰角，roll表示所述加速度计的横滚角，
Figure 537543DEST_PATH_IMAGE003
表示所述双轴数据的平均值，g表示重力加速度；根据所述坐标转换关系、所述加速度计的横滚角以及所述加速度计的俯仰角，确定所述激光雷达的横滚角以及所述激光雷达的俯仰角。
可选地，根据多个所述第一质心位置以及对应的多个所述第二质心位置，确定多个第一参数，包括：确定各所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置的差值，得到多个距离差，所述距离差越大，对应所述匹配程度越小。
可选地，根据多个所述第一质心位置以及对应的多个所述第二质心位置，确定多个第一参数，包括：根据所述第一质心位置、所述第二质心位置以及
Figure 249016DEST_PATH_IMAGE004
，确定多个拟合分数，其中，S表示所述拟合分数，
Figure 472187DEST_PATH_IMAGE005
表示所述第一质心位置，
Figure 678040DEST_PATH_IMAGE006
表示所述第二质心位置，所述拟合分数越大，对应所述匹配程度越小。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种激光雷达的姿态确定装置，包括第一获取单元、第一确定单元以及第二确定单元，其中，所述第一获取单元用于获取第一点云数据以及第二点云数据，所述第一点云数据为高精度地图中预定区域的点云数据，所述第二点云数据为激光雷达采集的所述预定区域的点云数据；所述第一确定单元用于根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，其中，多个所述第一航向角区间为沿航向角方向排列的多个角度区间，所述第一质心位置为位于所述第一航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置，所述第二质心位置为位于所述第一航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置，所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置位于同一个所述第一航向角区间；所述第二确定单元用于根据多个所述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定所述激光雷达的航向角。
根据本发明实施例的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的方法。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任意一种所述的方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种自动驾驶车辆，包括激光雷达、一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括执行任意一种所述的方法。
采用本申请的技术方案，所述的激光雷达的姿态确定方法中，首先获取高精度地图中预定区域的第一点云数据以及激光雷达采集的该预定区域的第二点云数据；然后根据第一点云数据、第二点云数据以及沿航向角方向排列的多个第一航向角区间，确定落在各个第一航向角区间内的第一点云数据的第一质心位置，以及落在各个第一航向角区间内的第二点云数据的第二质心位置；最后，根据多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，来确定激光雷达的航向角。相比现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题，本申请通过采集同一预定区域的高精度地图点云信息以及激光雷达点云信息，并根据两者的点云信息在多个航向角区间中的质心位置，来确定激光雷达的航向角，实现了较为简单地确定激光雷达航向角的效果，有效地解决了现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1示出了根据本申请的实施例的激光雷达的姿态确定方法的流程示意图；
图2示出了根据本申请的实施例的激光雷达的姿态确定装置的示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应该理解的是，当元件（诸如层、膜、区域、或衬底）描述为在另一元件“上”时，该元件可直接在该另一元件上，或者也可存在中间元件。而且，在说明书以及权利要求书中，当描述有元件“连接”至另一元件时，该元件可“直接连接”至该另一元件，或者通过第三元件“连接”至该另一元件。
正如背景技术中所说的，现有技术中的激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐，为了解决上述问题，本申请的一种典型的实施方式中，提供了一种激光雷达的姿态确定方法、确定装置、计算机可读存储介质、处理器以及自动驾驶车辆。
根据本申请的实施例，提供了一种激光雷达的姿态确定方法。
图1是根据本申请实施例的激光雷达的姿态确定方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101，获取第一点云数据以及第二点云数据，上述第一点云数据为高精度地图中预定区域的点云数据，上述第二点云数据为激光雷达采集的上述预定区域的点云数据；
步骤S102，根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，其中，多个上述第一航向角区间为沿航向角方向排列的多个角度区间，上述第一质心位置为位于上述第一航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置，上述第二质心位置为位于上述第一航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置，上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置位于同一个上述第一航向角区间；
步骤S103，根据多个上述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定上述激光雷达的航向角。
上述的激光雷达的姿态确定方法中，首先获取高精度地图中预定区域的第一点云数据以及激光雷达采集的该预定区域的第二点云数据；然后根据第一点云数据、第二点云数据以及沿航向角方向排列的多个第一航向角区间，确定落在各个第一航向角区间内的第一点云数据的第一质心位置，以及落在各个第一航向角区间内的第二点云数据的第二质心位置；最后，根据多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，来确定激光雷达的航向角。相比现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题，本申请通过采集同一预定区域的高精度地图点云信息以及激光雷达点云信息，并根据两者的点云信息在多个航向角区间中的质心位置，来确定激光雷达的航向角，实现了较为简单地确定激光雷达航向角的效果，有效地解决了现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
在实际的应用过程中，获取第一点云数据的具体过程为：根据GNSS（GlobalNavigation Satellite System，全球导航卫星系统），确定激光雷达所在位置对应的高精度地图的点云信息，得到上述第一点云数据。
为了进一步地保证确定激光雷达姿态的过程较为简单，本申请的一种具体的实施例中，根据多个上述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定上述激光雷达的航向角，包括：根据多个上述第一质心位置以及对应的多个上述第二质心位置，确定多个第一参数，上述第一参数为表征上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置之间的匹配程度的参数；确定最大的上述匹配程度对应的上述第二质心位置为第一位置；根据上述第一位置所在的上述第一航向角区间，确定上述激光雷达的航向角。
具体地，根据上述第一位置所在的上述第一航向角区间，确定上述激光雷达的航向角的具体过程为：根据上述第一位置所在的上述第一航向角区间以及公式c=b+（a-b）/2，确定上述激光雷达的航向角，其中，c表示上述激光雷达的航向角，a表示上述第一航向角区间的最大值，b表示上述第一航向角区间的最小值。如在上述第一航向角区间为[100°，110°]的情况下，上述激光雷达的航向角为105°。
当然，确定激光雷达的航向角的方法并不限于上述的方法，本申请的另一种具体的实施例中，根据多个上述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定上述激光雷达的航向角，包括：根据多个上述第一质心位置以及对应的多个上述第二质心位置，确定多个第一参数，上述第一参数为表征上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置之间的匹配程度的参数；根据多个上述第一参数，确定至少一个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为目标区间，并沿上述航向角方向划分上述目标区间，得到多个第二航向角区间；根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个上述第二航向角区间，确定多个第三质心位置以及对应的多个第四质心位置，其中，上述第三质心位置为位于上述第二航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置，上述第三质心位置为位于上述第二航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置，上述第三质心位置与对应的上述第四质心位置位于同一个上述第二航向角区间；根据多个上述第三质心位置以及对应的多个上述第四质心位置，确定上述激光雷达的航向角。本实施例中，先确定表征上述第一质心位置以及对应的上述第二质心位置之间的匹配程度的第一参数，再根据第一参数确定激光雷达的航向角可能落在的目标区间，并将目标区间拆分为多个第二航向角区间，再根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个上述第二航向角区间确定上述激光雷达的航向角，这样进一步地保证了得到的激光雷达的航向角较为准确。
再一种具体的实施例中，根据多个上述第三质心位置以及对应的多个上述第四质心位置，确定上述激光雷达的航向角，包括：根据多个上述第三质心位置以及对应的多个上述第四质心位置，确定多个第二参数，上述第二参数为表征上述第三质心位置与对应的上述第四质心位置之间的匹配程度的参数；确定最大的上述第二参数对应的上述第四质心位置为第二位置，并根据上述第二位置所在的上述第二航向角区间，确定上述激光雷达的航向角。通过匹配度最高的第四质心位置所在的第二航向角区间，来确定激光雷达的航向角，这样进一步地实现了较为准确地确定激光雷达的航向角。
具体地，上述第二位置所在的上述第二航向角区间，确定上述激光雷达的航向角的具体过程为：根据上述第二位置所在的上述第二航向角区间以及公式c=e+（d-e）/2，确定上述激光雷达的航向角，其中，c表示上述激光雷达的航向角，d表示上述第二航向角区间的最大值，e表示上述第二航向角区间的最小值。
根据本申请的又一种具体的实施例，根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个上述第二航向角区间，确定多个第三质心位置以及对应的多个第四质心位置，包括：第一确定步骤，根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个上述第二航向角区间，确定位于各上述第二航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置为第一预备质心位，确定位于各上述第二航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置为第二预备质心位；第二确定步骤，根据多个上述第一预备质心位以及对应的多个上述第二预备质心位，确定多个第三参数，上述第三参数为表征上述第一预备质心位与对应的第二预备质心位之间的匹配程度的参数，并根据多个第三参数，确定至少一个上述第三参数对应的上述第二航向角区间为新的上述目标区间；划分步骤，沿上述航向角方向划分上述目标区间，得到多个新的上述第二航向角区间；第二确定步骤，确定上述目标区间的角度是否小于第一阈值，在确定上述目标区间的角度小于上述第一阈值的情况下，确定位于各新的上述第二航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置为上述第三质心位置，确定位于各新的上述第二航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置为上述第四质心位置，在确定上述目标区间的角度不小于上述第一阈值的情况下，依次执行上述第一确定步骤、上述第二确定步骤以及上述划分步骤至少一次，直到上述目标区间的角度小于上述第一阈值。通过重复执行上述第一确定步骤、上述第二确定步骤以及上述划分步骤，直到上述目标区间的角度足够小，这样将目标区间划分之后得到的第二航向角区间就足够小，可以逐步减小激光雷达的航向角所在的第二航向角区间的大小，从而进一步地实现精确确定激光雷达的航向角的效果。
为了进一步地保证较为简单快捷地确定上述目标区间，一种具体的实施例中，上述第一参数越小，对应的上述匹配程度越大，根据多个上述第一参数，确定至少一个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为目标区间，包括：将多个上述第一参数按照从小到大的顺序排序；确定排序前n个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为上述目标区间，n为大于等于1的整数。
具体地，在n＞1的情况下，排序前n个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为相邻的多个第一航向角区间。
为了进一步地保证较为简单快捷地确定上述目标区间，另一种具体的实施例中，上述第一参数越小，对应的上述匹配程度越大，根据多个上述第一参数，确定至少一个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为目标区间，包括：获取第二阈值；确定小于等于上述第二阈值的上述第一参数为目标参数；确定上述目标参数对应的上述第一航向角区间为上述目标区间。本领域技术人员可以根据实际需要灵活设置上述第二阈值对应的数值。
另外，根据多个第三参数，确定至少一个上述第三参数对应的上述第二航向角区间为新的上述目标区间的过程与上述的根据多个上述第一参数，确定至少一个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为目标区间的过程相同，此处不再赘述。
在实际的应用过程中，本领域技术人员可以采用现有技术中任意可行的方法来计算点云质心，一种具体的实施例中，根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，包括：采用最小二乘法对位于各上述第一航向角区间内的上述第一点云数据进行拟合，得到多个上述第一质心位置；采用最小二乘法对位于各上述第一航向角区间内的上述第二点云数据进行拟合，得到多个上述第二质心位置。
根据本申请的另一种具体的实施例，上述方法还包括：获取加速度计与上述激光雷达的坐标转换关系以及上述加速度计的多个双轴数据；根据上述双轴数据、
Figure 670267DEST_PATH_IMAGE007
以及
Figure 316756DEST_PATH_IMAGE008
，计算得到上述加速度计的横滚角以及上述加速度计的俯仰角，其中，pitch表示上述加速度计的俯仰角，roll表示上述加速度计的横滚角，
Figure 27223DEST_PATH_IMAGE009
表示上述双轴数据的平均值，g表示重力加速度；根据上述坐标转换关系、上述加速度计的横滚角以及上述加速度计的俯仰角，确定上述激光雷达的横滚角以及上述激光雷达的俯仰角。通过获取加速度计与激光雷达的坐标转换关系，再根据加速度计的双轴数据计算加速度计的横滚角以及俯仰角，之后根据坐标转换关系，将加速度计的横滚角以及俯仰角转换为激光雷达的横滚角以及俯仰角，这样进一步地避免了激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题，进一步地保证了可以较为简单快捷地得到激光雷达的横滚角以及俯仰角。
上述航向角、上述横滚角以及上述俯仰角构成上述激光雷达的姿态数据。
具体地，可以通过与激光雷达安装在同一移动平台上的IMU来获取上述x轴以及y轴在1秒内的多个双轴数据，再对多个1秒内的双轴数据取平均数，得到
Figure 36767DEST_PATH_IMAGE010
。
一种具体的实施例中，根据多个上述第一质心位置以及对应的多个上述第二质心位置，确定多个第一参数，包括：确定各上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置的差值，得到多个距离差，上述距离差越大，对应上述匹配程度越小。
当然，确定上述第一参数以及上述第二参数的具体过程并不限于上述的方式，另一种具体的实施例中，根据多个上述第一质心位置以及对应的多个上述第二质心位置，确定多个第一参数，包括：根据上述第一质心位置、上述第二质心位置以及
Figure 149080DEST_PATH_IMAGE011
，确定多个拟合分数，其中，S表示上述拟合分数，
Figure 874459DEST_PATH_IMAGE012
表示上述第一质心位置或者上述第三质心位置，
Figure 557375DEST_PATH_IMAGE013
表示上述第二质心位置或者上述第四质心位置，上述拟合分数越大，对应上述匹配程度越小。
另外，根据多个上述第三质心位置以及对应的多个上述第四质心位置，确定多个第二参数的过程也可以采用上述的确定多个第一参数的两种方法中的任意一种。
具体的一种实施例中，多个第一航向角区间为对航向角范围[0°，360°]按照第一预定间隔度数等分得到的，在第一预定间隔度数为10°的情况下，得到36个第一航向角区间，分别为（0°，10°）、（10°，20°）、……（350°，360°）。取最小的第一参数对应的第一航向角区间为目标区间，再按照第二预定间隔度数将目标区间进行等分，在第二预定间隔度数为0.2°的情况下，得到50个第二航向角区间，再从这50个第二航向角区间中确定激光雷达的航向角所在的区间。上述第一参数、上述第二参数以及上述第三参数分别为对应的质心位置的拟合分数。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例还提供了一种激光雷达的姿态确定装置，需要说明的是，本申请实施例的激光雷达的姿态确定装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于激光雷达的姿态确定方法。以下对本申请实施例提供的激光雷达的姿态确定装置进行介绍。
图2是根据本申请实施例的激光雷达的姿态确定装置的示意图。如图2所示，该装置包括第一获取单元10、第一确定单元20以及第二确定单元30，其中，上述第一获取单元10用于获取第一点云数据以及第二点云数据，上述第一点云数据为高精度地图中预定区域的点云数据，上述第二点云数据为激光雷达采集的上述预定区域的点云数据；上述第一确定单元20用于根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，其中，多个上述第一航向角区间为沿航向角方向排列的多个角度区间，上述第一质心位置为位于上述第一航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置，上述第二质心位置为位于上述第一航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置，上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置位于同一个上述第一航向角区间；上述第二确定单元30用于根据多个上述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定上述激光雷达的航向角。
上述的激光雷达的姿态确定装置中，通过上述第一获取单元获取高精度地图中预定区域的第一点云数据以及激光雷达采集的该预定区域的第二点云数据；通过上述第一确定单元根据第一点云数据、第二点云数据以及沿航向角方向排列的多个第一航向角区间，确定落在各个第一航向角区间内的第一点云数据的第一质心位置，以及落在各个第一航向角区间内的第二点云数据的第二质心位置；通过上述第二确定单元根据多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，来确定激光雷达的航向角。相比现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题，本申请通过采集同一预定区域的高精度地图点云信息以及激光雷达点云信息，并根据两者的点云信息在多个航向角区间中的质心位置，来确定激光雷达的航向角，实现了较为简单地确定激光雷达航向角的效果，有效地解决了现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
在实际的应用过程中，获取第一点云数据的具体过程为：根据GNSS，确定激光雷达所在位置对应的高精度地图的点云信息，得到上述第一点云数据。
为了进一步地保证确定激光雷达姿态的过程较为简单，本申请的一种具体的实施例中，上述第二确定单元包括第一确定模块、第二确定模块以及第三确定模块，其中，上述第一确定模块用于根据多个上述第一质心位置以及对应的多个上述第二质心位置，确定多个第一参数，上述第一参数为表征上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置之间的匹配程度的参数；上述第二确定模块用于确定最大的上述匹配程度对应的上述第二质心位置为第一位置；上述第三确定模块用于根据上述第一位置所在的上述第一航向角区间，确定上述激光雷达的航向角。
具体地，根据上述第一位置所在的上述第一航向角区间，确定上述激光雷达的航向角的具体过程为：根据上述第一位置所在的上述第一航向角区间以及公式c=b+（a-b）/2，确定上述激光雷达的航向角，其中，c表示上述激光雷达的航向角，a表示上述第一航向角区间的最大值，b表示上述第一航向角区间的最小值。如在上述第一航向角区间为[100°，110°]的情况下，上述激光雷达的航向角为105°。
当然，确定激光雷达的航向角的方式并不限于上述的方式，本申请的另一种具体的实施例中，上述第二确定单元包括第四确定模块、第五确定模块、第六确定模块以及第七确定模块，其中，上述第四确定模块用于根据多个上述第一质心位置以及对应的多个上述第二质心位置，确定多个第一参数，上述第一参数为表征上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置之间的匹配程度的参数；上述第五确定模块用于根据多个上述第一参数，确定至少一个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为目标区间，并沿上述航向角方向划分上述目标区间，得到多个第二航向角区间；上述第六确定模块用于根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个上述第二航向角区间，确定多个第三质心位置以及对应的多个第四质心位置，其中，上述第三质心位置为位于上述第二航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置，上述第三质心位置为位于上述第二航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置，上述第三质心位置与对应的上述第四质心位置位于同一个上述第二航向角区间；上述第七确定模块用于根据多个上述第三质心位置以及对应的多个上述第四质心位置，确定上述激光雷达的航向角。本实施例中，先确定表征上述第一质心位置以及对应的上述第二质心位置之间的匹配程度的第一参数，再根据第一参数确定激光雷达的航向角可能落在的目标区间，并将目标区间拆分为多个第二航向角区间，再根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个上述第二航向角区间确定上述激光雷达的航向角，这样进一步地保证了得到的激光雷达的航向角较为准确。
再一种具体的实施例中，上述第七确定模块包括第一确定子模块以及第二确定子模块，其中，上述第一确定子模块用于根据多个上述第三质心位置以及对应的多个上述第四质心位置，确定多个第二参数，上述第二参数为表征上述第三质心位置与对应的上述第四质心位置之间的匹配程度的参数；上述第二确定子模块用于确定最大的上述第二参数对应的上述第四质心位置为第二位置，并根据上述第二位置所在的上述第二航向角区间，确定上述激光雷达的航向角。通过匹配度最高的第四质心位置所在的第二航向角区间，来确定激光雷达的航向角，这样进一步地实现了较为准确地确定激光雷达的航向角。
具体地，上述第二位置所在的上述第二航向角区间，确定上述激光雷达的航向角的具体过程为：根据上述第二位置所在的上述第二航向角区间以及公式c=e+（d-e）/2，确定上述激光雷达的航向角，其中，c表示上述激光雷达的航向角，d表示上述第二航向角区间的最大值，e表示上述第二航向角区间的最小值。
根据本申请的又一种具体的实施例，上述第六确定模块包括第三确定子模块、第四确定子模块、划分子模块以及第五确定子模块，其中，上述第三确定子模块用于第一确定步骤，根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个上述第二航向角区间，确定位于各上述第二航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置为第一预备质心位，确定位于各上述第二航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置为第二预备质心位；上述第四确定子模块用于第二确定步骤，根据多个上述第一预备质心位以及对应的多个上述第二预备质心位，确定多个第三参数，上述第三参数为表征上述第一预备质心位与对应的第二预备质心位之间的匹配程度的参数，并根据多个第三参数，确定至少一个上述第三参数对应的上述第二航向角区间为新的上述目标区间；上述划分子模块用于划分步骤，沿上述航向角方向划分上述目标区间，得到多个新的上述第二航向角区间；上述第五确定子模块用于第二确定步骤，确定上述目标区间的角度是否小于第一阈值，在确定上述目标区间的角度小于上述第一阈值的情况下，确定位于各新的上述第二航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置为上述第三质心位置，确定位于各新的上述第二航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置为上述第四质心位置，在确定上述目标区间的角度不小于上述第一阈值的情况下，依次执行上述第一确定步骤、上述第二确定步骤以及上述划分步骤至少一次，直到上述目标区间的角度小于上述第一阈值。通过重复执行上述第一确定步骤、上述第二确定步骤以及上述划分步骤，直到上述目标区间的角度足够小，这样将目标区间划分之后得到的第二航向角区间就足够小，可以逐步减小激光雷达的航向角所在的第二航向角区间的大小，从而进一步地实现精确确定激光雷达的航向角的效果。
为了进一步地保证较为简单快捷地确定上述目标区间，一种具体的实施例中，上述第一参数越小，对应的上述匹配程度越大，上述第五确定模块包括排序子模块以及第六确定子模块，其中，上述排序子模块用于将多个上述第一参数按照从小到大的顺序排序；上述第六确定子模块用于确定排序前n个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为上述目标区间，n为大于等于1的整数。
具体地，在n＞1的情况下，排序前n个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为相邻的多个第一航向角区间。
为了进一步地保证较为简单快捷地确定上述目标区间，另一种具体的实施例中，上述第一参数越小，对应的上述匹配程度越大，上述第五确定模块包括获取子模块、第七确定子模块以及第八确定子模块，其中，上述获取子模块用于获取第二阈值；上述第七确定子模块用于确定小于等于上述第二阈值的上述第一参数为目标参数；上述第八确定子模块用于确定上述目标参数对应的上述第一航向角区间为上述目标区间。本领域技术人员可以根据实际需要灵活设置上述第二阈值对应的数值。
另外，根据多个第三参数，确定至少一个上述第三参数对应的上述第二航向角区间为新的上述目标区间的过程与上述的根据多个上述第一参数，确定至少一个上述第一参数对应的上述第一航向角区间为目标区间的过程相同，此处不再赘述。
在实际的应用过程中，本领域技术人员可以采用现有技术中任意可行的方法来计算点云质心，一种具体的实施例中，上述第一确定单元包括第一拟合模块以及第二拟合模块，其中，所上述第一拟合模块用于采用最小二乘法对位于各上述第一航向角区间内的上述第一点云数据进行拟合，得到多个上述第一质心位置；上述第二拟合模块用于采用最小二乘法对位于各上述第一航向角区间内的上述第二点云数据进行拟合，得到多个上述第二质心位置。
根据本申请的另一种具体的实施例，上述装置还包括第二获取单元、计算单元以及第三确定单元，其中，上述第二获取单元用于获取加速度计与上述激光雷达的坐标转换关系以及上述加速度计的多个双轴数据；上述计算单元用于根据上述双轴数据、
Figure 370610DEST_PATH_IMAGE014
以及
Figure 337429DEST_PATH_IMAGE015
，计算得到上述加速度计的横滚角以及上述加速度计的俯仰角，其中，pitch表示上述加速度计的俯仰角，roll表示上述加速度计的横滚角，
Figure 843497DEST_PATH_IMAGE016
表示上述双轴数据的平均值，g表示重力加速度；上述第三确定单元用于根据上述坐标转换关系、上述加速度计的横滚角以及上述加速度计的俯仰角，确定上述激光雷达的横滚角以及上述激光雷达的俯仰角。通过获取加速度计与激光雷达的坐标转换关系，再根据加速度计的双轴数据计算加速度计的横滚角以及俯仰角，之后根据坐标转换关系，将加速度计的横滚角以及俯仰角转换为激光雷达的横滚角以及俯仰角，这样进一步地避免了激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题，进一步地保证了可以较为简单快捷地得到激光雷达的横滚角以及俯仰角。
上述航向角、上述横滚角以及上述俯仰角构成上述激光雷达的姿态数据。
具体地，可以通过与激光雷达安装在同一移动平台上的IMU来获取上述x轴以及y轴在1秒内的多个双轴数据，再对多个1秒内的双轴数据取平均数，得到
Figure 262977DEST_PATH_IMAGE017
。
一种具体的实施例中，上述第一确定模块包括第九确定子模块，上述第九确定子模块用于确定各上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置的差值，得到多个距离差，上述距离差越大，对应上述匹配程度越小。
当然，确定上述第一参数以及上述第二参数的具体过程并不限于上述的方式，另一种具体的实施例中，上述第一确定模块包括第十确定子模块，上述第十确定子模块用于根据上述第一质心位置、上述第二质心位置以及
Figure 879903DEST_PATH_IMAGE018
，确定多个拟合分数，其中，S表示上述拟合分数，
Figure 684917DEST_PATH_IMAGE019
表示上述第一质心位置或者上述第三质心位置，
Figure 96307DEST_PATH_IMAGE020
表示上述第二质心位置或者上述第四质心位置，上述拟合分数越大，对应上述匹配程度越小。
另外，根据多个上述第三质心位置以及对应的多个上述第四质心位置，确定多个第二参数的过程也可以采用上述的确定多个第一参数的两种方法中的任意一种。
具体的一种实施例中，多个第一航向角区间为对航向角范围[0°，360°]按照第一预定间隔度数等分得到的，在第一预定间隔度数为10°的情况下，得到36个第一航向角区间，分别为（0°，10°）、（10°，20°）、……（350°，360°）。取最小的第一参数对应的第一航向角区间为目标区间，再按照第二预定间隔度数将目标区间进行等分，在第二预定间隔度数为0.2°的情况下，得到50个第二航向角区间，再从这50个第二航向角区间中确定激光雷达的航向角所在的区间。上述第一参数、上述第二参数以及上述第三参数分别为对应的质心位置的拟合分数。
上述激光雷达的姿态确定装置包括处理器和存储器，上述第一获取单元、上述第一确定单元以及上述第二确定单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来解决现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述激光雷达的姿态确定方法。
本发明实施例提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述激光雷达的姿态确定方法。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以下步骤：
步骤S101，获取第一点云数据以及第二点云数据，上述第一点云数据为高精度地图中预定区域的点云数据，上述第二点云数据为激光雷达采集的上述预定区域的点云数据；
步骤S102，根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，其中，多个上述第一航向角区间为沿航向角方向排列的多个角度区间，上述第一质心位置为位于上述第一航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置，上述第二质心位置为位于上述第一航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置，上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置位于同一个上述第一航向角区间；
步骤S103，根据多个上述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定上述激光雷达的航向角。
本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序：
步骤S101，获取第一点云数据以及第二点云数据，上述第一点云数据为高精度地图中预定区域的点云数据，上述第二点云数据为激光雷达采集的上述预定区域的点云数据；
步骤S102，根据上述第一点云数据、上述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，其中，多个上述第一航向角区间为沿航向角方向排列的多个角度区间，上述第一质心位置为位于上述第一航向角区间内的上述第一点云数据的质心位置，上述第二质心位置为位于上述第一航向角区间内的上述第二点云数据的质心位置，上述第一质心位置与对应的上述第二质心位置位于同一个上述第一航向角区间；
步骤S103，根据多个上述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定上述激光雷达的航向角。
根据本申请的再一种典型的实施例，还提供了一种自动驾驶车辆，包括激光雷达、一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置为由上述一个或多个处理器执行，上述一个或多个程序包括执行任意一种上述的方法。
上述的自动驾驶车辆包括激光雷达、一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，一个或多个程序用于执行任意一种上述的方法。相比现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题，本申请通过采集同一预定区域的高精度地图点云信息以及激光雷达点云信息，并根据两者的点云信息在多个航向角区间中的质心位置，来确定激光雷达的航向角，实现了较为简单地确定激光雷达航向角的效果，有效地解决了现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
上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单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以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全部或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（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
从以上的描述中，可以看出，本申请上述的实施例实现了如下技术效果：
1）、本申请上述的激光雷达的姿态确定方法中，首先获取高精度地图中预定区域的第一点云数据以及激光雷达采集的该预定区域的第二点云数据；然后根据第一点云数据、第二点云数据以及沿航向角方向排列的多个第一航向角区间，确定落在各个第一航向角区间内的第一点云数据的第一质心位置，以及落在各个第一航向角区间内的第二点云数据的第二质心位置；最后，根据多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，来确定激光雷达的航向角。相比现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题，本申请通过采集同一预定区域的高精度地图点云信息以及激光雷达点云信息，并根据两者的点云信息在多个航向角区间中的质心位置，来确定激光雷达的航向角，实现了较为简单地确定激光雷达航向角的效果，有效地解决了现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
2）、本申请上述的激光雷达的姿态确定装置中，通过上述第一获取单元获取高精度地图中预定区域的第一点云数据以及激光雷达采集的该预定区域的第二点云数据；通过上述第一确定单元根据第一点云数据、第二点云数据以及沿航向角方向排列的多个第一航向角区间，确定落在各个第一航向角区间内的第一点云数据的第一质心位置，以及落在各个第一航向角区间内的第二点云数据的第二质心位置；通过上述第二确定单元根据多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，来确定激光雷达的航向角。相比现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题，本申请通过采集同一预定区域的高精度地图点云信息以及激光雷达点云信息，并根据两者的点云信息在多个航向角区间中的质心位置，来确定激光雷达的航向角，实现了较为简单地确定激光雷达航向角的效果，有效地解决了现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
3）、本申请上述的自动驾驶车辆包括激光雷达、一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，一个或多个程序用于执行任意一种上述的方法。相比现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题，本申请通过采集同一预定区域的高精度地图点云信息以及激光雷达点云信息，并根据两者的点云信息在多个航向角区间中的质心位置，来确定激光雷达的航向角，实现了较为简单地确定激光雷达航向角的效果，有效地解决了现有技术中激光雷达的姿态确定方法较为复杂繁琐的问题。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种激光雷达的姿态确定方法，其特征在于，包括：
获取第一点云数据以及第二点云数据，所述第一点云数据为高精度地图中预定区域的点云数据，所述第二点云数据为激光雷达采集的所述预定区域的点云数据；
根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，其中，多个所述第一航向角区间为沿航向角方向排列的多个角度区间，所述第一质心位置为位于所述第一航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置，所述第二质心位置为位于所述第一航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置，所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置位于同一个所述第一航向角区间；
根据多个所述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定所述激光雷达的航向角。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多个所述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定所述激光雷达的航向角，包括：
根据多个所述第一质心位置以及对应的多个所述第二质心位置，确定多个第一参数，所述第一参数为表征所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置之间的匹配程度的参数；
确定最大的所述匹配程度对应的所述第二质心位置为第一位置；
根据所述第一位置所在的所述第一航向角区间，确定所述激光雷达的航向角。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多个所述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定所述激光雷达的航向角，包括：
根据多个所述第一质心位置以及对应的多个所述第二质心位置，确定多个第一参数，所述第一参数为表征所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置之间的匹配程度的参数；
根据多个所述第一参数，确定至少一个所述第一参数对应的所述第一航向角区间为目标区间，并沿所述航向角方向划分所述目标区间，得到多个第二航向角区间；
根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个所述第二航向角区间，确定多个第三质心位置以及对应的多个第四质心位置，其中，所述第三质心位置为位于所述第二航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置，所述第三质心位置为位于所述第二航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置，所述第三质心位置与对应的所述第四质心位置位于同一个所述第二航向角区间；
根据多个所述第三质心位置以及对应的多个所述第四质心位置，确定所述激光雷达的航向角。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个所述第三质心位置以及对应的多个所述第四质心位置，确定所述激光雷达的航向角，包括：
根据多个所述第三质心位置以及对应的多个所述第四质心位置，确定多个第二参数，所述第二参数为表征所述第三质心位置与对应的所述第四质心位置之间的匹配程度的参数；
确定最大的所述第二参数对应的所述第四质心位置为第二位置，并根据所述第二位置所在的所述第二航向角区间，确定所述激光雷达的航向角。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个所述第二航向角区间，确定多个第三质心位置以及对应的多个第四质心位置，包括：
第一确定步骤，根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个所述第二航向角区间，确定位于各所述第二航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置为第一预备质心位，确定位于各所述第二航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置为第二预备质心位；
第二确定步骤，根据多个所述第一预备质心位以及对应的多个所述第二预备质心位，确定多个第三参数，所述第三参数为表征所述第一预备质心位与对应的第二预备质心位之间的匹配程度的参数，并根据多个第三参数，确定至少一个所述第三参数对应的所述第二航向角区间为新的所述目标区间；
划分步骤，沿所述航向角方向划分所述目标区间，得到多个新的所述第二航向角区间；
第二确定步骤，确定所述目标区间的角度是否小于第一阈值，在确定所述目标区间的角度小于所述第一阈值的情况下，确定位于各新的所述第二航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置为所述第三质心位置，确定位于各新的所述第二航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置为所述第四质心位置，在确定所述目标区间的角度不小于所述第一阈值的情况下，依次执行所述第一确定步骤、所述第二确定步骤以及所述划分步骤至少一次，直到所述目标区间的角度小于所述第一阈值。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一参数越小，对应的所述匹配程度越大，根据多个所述第一参数，确定至少一个所述第一参数对应的所述第一航向角区间为目标区间，包括：
将多个所述第一参数按照从小到大的顺序排序；
确定排序前n个所述第一参数对应的所述第一航向角区间为所述目标区间，n为大于等于1的整数。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一参数越小，对应的所述匹配程度越大，根据多个所述第一参数，确定至少一个所述第一参数对应的所述第一航向角区间为目标区间，包括：
获取第二阈值；
确定小于等于所述第二阈值的所述第一参数为目标参数；
确定所述目标参数对应的所述第一航向角区间为所述目标区间。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，包括：
采用最小二乘法对位于各所述第一航向角区间内的所述第一点云数据进行拟合，得到多个所述第一质心位置；
采用最小二乘法对位于各所述第一航向角区间内的所述第二点云数据进行拟合，得到多个所述第二质心位置。
9.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取加速度计与所述激光雷达的坐标转换关系以及所述加速度计的多个双轴数据；
根据所述双轴数据、
Figure 582668DEST_PATH_IMAGE001
以及
Figure 968650DEST_PATH_IMAGE002
，计算得到所述加速度计的横滚角以及所述加速度计的俯仰角，其中，pitch表示所述加速度计的俯仰角，roll表示所述加速度计的横滚角，
Figure 217229DEST_PATH_IMAGE003
表示所述双轴数据的平均值，g表示重力加速度；
根据所述坐标转换关系、所述加速度计的横滚角以及所述加速度计的俯仰角，确定所述激光雷达的横滚角以及所述激光雷达的俯仰角。
10.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，根据多个所述第一质心位置以及对应的多个所述第二质心位置，确定多个第一参数，包括：
确定各所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置的差值，得到多个距离差，所述距离差越大，对应所述匹配程度越小。
11.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，根据多个所述第一质心位置以及对应的多个所述第二质心位置，确定多个第一参数，包括：
根据所述第一质心位置、所述第二质心位置以及
Figure 81280DEST_PATH_IMAGE004
，确定多个拟合分数，其中，S表示所述拟合分数，
Figure 613761DEST_PATH_IMAGE005
表示所述第一质心位置，
Figure 170645DEST_PATH_IMAGE006
表示所述第二质心位置，所述拟合分数越大，对应所述匹配程度越小。
12.一种激光雷达的姿态确定装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取第一点云数据以及第二点云数据，所述第一点云数据为高精度地图中预定区域的点云数据，所述第二点云数据为激光雷达采集的所述预定区域的点云数据；
第一确定单元，用于根据所述第一点云数据、所述第二点云数据以及多个第一航向角区间，确定多个第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，其中，多个所述第一航向角区间为沿航向角方向排列的多个角度区间，所述第一质心位置为位于所述第一航向角区间内的所述第一点云数据的质心位置，所述第二质心位置为位于所述第一航向角区间内的所述第二点云数据的质心位置，所述第一质心位置与对应的所述第二质心位置位于同一个所述第一航向角区间；
第二确定单元，用于根据多个所述第一质心位置以及对应的多个第二质心位置，确定所述激光雷达的航向角。
13.一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包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至11中任意一项所述的方法。
14.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至11中任意一项所述的方法。
15.一种自动驾驶车辆，其特征在于，包括：
激光雷达；
一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括执行权利要求1至11中任意一项所述的方法。
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