CN117310665A - 一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法可包括：针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云和第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到；获取针对标定场地预先构建出的点云地图，将点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿；根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。本发明实施例的技术方案，可在无共视区域的情况下，实现多雷达之间的外参标定。

Description

一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及智能驾驶领域，尤其是涉及一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在智能驾驶领域中，多传感器的数据融合定位是一项十分重要的技术，而多传感器之间的外参标定是定位性能的重要保障之一。

需要说明的是，目前针对多个固态激光雷达采用的外参标定方案，需要该多个固态激光雷达分别扫描出来的点云存在共视区域，这时才能进行点云配准工作，从而完成该多个固态激光雷达之间的外参标定。

显然，上述阐述的外参标定方案的实施难度较高，亟待解决。

发明内容

本发明实施例提供了一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质，可在无共视区域的情况下，实现多雷达之间的外参标定。

根据本发明的一方面，提供了一种外参标定方法，可以包括：

针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到；

获取针对标定场地预先构建出的点云地图，并对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿；

根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

根据本发明的另一方面，提供了一种外参标定装置，可以包括：

第二点云获取模块，用于针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到；

第二精准位姿得到模块，获取针对标定场地预先构建出的点云地图，并对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿；

精准外参参数得到模块，根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，可以包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的外参标定方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的外参标定方法。

本发明实施例的技术方案，针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到，由此可获取到标定场地上不同场景下的点云数据；获取针对标定场地预先构建出的点云地图，并对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿，这里以点云地图为依据进行点云配准，从而无需进行第一点云和第二点云之间的点云匹配；根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。上述技术方案，通过与点云地图进行点云配准来得到各雷达分别对应的位姿，然后可基于这些位姿进行外参标定，这使得无需通过进行各雷达分别采集到的点云之间的点云配准来实现外参标定，进而使得在各雷达采集到的点云无共视区域的情况下，依然可实现多雷达之间的外参标定。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或是重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中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是根据本发明实施例提供的一种外参标定方法的流程图；

图2是根据本发明实施例提供的另一种外参标定方法的流程图；

图3是根据本发明实施例提供的又一种外参标定方法的流程图；

图4是根据本发明实施例提供的再一种外参标定方法的流程图；

图5是根据本发明实施例提供的再一种外参标定方法中具体示例的流程图；

图6是根据本发明实施例提供的再一种外参标定方法中精准位姿计算示例的流程图；

图7是根据本发明实施例提供的一种外参标定装置的结构框图；

图8是实现本发明实施例的外参标定方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明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，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。“目标”、“原始”等的情况类似，在此不再赘述。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。

图1是本发明实施例中提供的一种外参标定方法的流程图。本实施例可适用于两个雷达之间的外参标定的情况，尤其适用于针对无共视区域的两个雷达进行外参标定的情况。该方法可以由本发明实施例提供的外参标定装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在电子设备上，该电子设备可以是各种用户终端或服务器。

参见图1，本发明实施例的方法具体包括如下步骤：

S110、针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到。

其中，目标车辆可以理解为需要进行车载雷达外参标定的车辆。第一雷达可以理解为目标车辆上多雷达中的任一雷达；第二雷达可以理解为目标车辆上除第一雷达之外的任一雷达。也就是说，本发明实施例以多雷达中的任意两个雷达为例，阐述车载雷达外参标定过程。

标定场地可以理解为至少用于进行车载雷达外参标定工作的区域，结合本发明实施例可能涉及的应用场景，例如可以是无遮挡全球卫星导航系统(Global NavigationSatellite System，GNSS)信号，具备丰富的结构化场景的场地。

第一点云可以理解为在目标车辆于标定场地上跑车过程中，通过第一雷达采集到的点云数据。同理可言，第二点云可以理解为在目标车辆于跑车过程中，通过第二雷达采集到的点云数据。在实际应用中，可选的，可以控制目标车辆循环绕八字跑车，这有利于采集到标定场地上不同场景下的点云。

获取第一点云和第二点云。

S120、获取针对标定场地预先构建出的点云地图，并对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿。

其中，点云地图可以理解为针对标定场地预先构建出的地图。在本发明实施例中，为了保证外参标定的精准性，该点云地图尤其可以是高精点云地图。第一精准位姿可以理解为第一雷达在三维空间中精准的位置和姿态；第二精准位姿可以理解为第二雷达在三维空间中精准的位置和姿态。

获取基于标定场地的点云数据生成的点云地图。根据上文阐述可知，点云地图和第二点云均可表征标定场地的点云数据，因此可将点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一精准位姿。结合本发明实施例可能涉及的应用场景，可选的，可通过正态分布变换(Normal Distributions Transform，NDT)算法，实现点云地图与第一点云之间的点云匹配过程。当然，也可以通过其余算法，实现点云匹配过程，在此未做具体限定。

类似的，可将点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二精准位姿。

S130、根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

其中，外参标定可以理解为用于确定两个测量坐标系之间的相对变换关系的过程，在本发明实施例中，尤其可理解为用于确定第一雷达的测量坐标系和第二雷达的测量坐标系之间的相对变换关系的过程。

根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

本发明实施例的技术方案，针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到，由此可获取到标定场地上不同场景下的点云数据；获取针对标定场地预先构建出的点云地图，并对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿，这里以点云地图为依据进行点云配准，从而无需进行第一点云和第二点云之间的点云匹配；根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。上述技术方案，通过与点云地图进行点云配准来得到各雷达分别对应的位姿，然后可基于这些位姿进行外参标定，这使得无需通过进行各雷达分别采集到的点云之间的点云配准来实现外参标定，进而使得在各雷达采集到的点云无共视区域的情况下，依然可实现多雷达之间的外参标定。

图2是本发明实施例中提供的另一种外参标定方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。在本实施例中，可选的，上述外参标定方法，还包括：针对安装在目标车辆上的组合导航，获取组合导航采集到的组合导航数据，其中，组合导航数据在目标车辆于跑车过程中采集到；获取第一雷达与第二雷达之间的粗略外参参数，以及，组合导航与第一雷达和/或第二雷达之间的粗略外参参数；根据获取到的粗略外参参数以及组合导航数据，得到第一雷达的第一粗略位姿以及第二雷达的第二粗略位姿；对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿，包括：基于第一粗略位姿，对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及基于第二粗略位姿，对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿。其中，与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。

参见图2，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：

S210、针对安装在目标车辆上的组合导航，获取组合导航采集到的组合导航数据，其中，组合导航数据在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到。

其中，组合导航可以理解为安装在目标车辆上的一种综合各种导航设备的导航系统，在本发明实施例中，可选的，尤其可理解为综合GNSS和惯性导航系统(InertialNavigation System，INS)的导航系统。

在目标车辆于在标定场地上跑车过程中，可通过组合导航采集到组合导航数据，进而可获取组合导航数据。

S220、获取第一雷达与第二雷达之间的粗略外参参数，以及，组合导航与第一雷达和/或第二雷达之间的粗略外参参数。

其中，第一雷达与第二雷达之间的粗略外参参数，可以理解为第一雷达与第二雷达之间的精度有待提高的外参参数。在实际应用中，可选的，可将目标车辆出厂时，针对第一雷达与第二雷达标定的出厂外参参数，作为二者之间的粗略外参参数；也可以通过手动测量来得到二者之间的粗略外参参数；等等，这可根据实际情况进行设置，在此未做具体限定。

组合导航与第一雷达和/或第二雷达之间的粗略外参参数，同理可言，在此不再赘述。

S230、根据获取到的粗略外参参数以及组合导航数据，得到第一雷达的第一粗略位姿以及第二雷达的第二粗略位姿。

其中，根据获取到的粗略外参参数以及组合导航数据，得到第一粗略位姿和第二粗略位姿。示例性的，为了简化表述，这里将第一雷达与第二雷达之间的粗略外参参数称为A，组合导航与第一雷达之间的粗略外参参数称为B，以及组合导航与第二雷达之间的粗略外参参数称为C。针对上述步骤中的“和/或”，在获取到A和B的情况下，可根据组合导航数据和B得到第一粗略位姿，以及根据组合导航数据、A和B得到第二粗略位姿；在获取到A和C的情况下，可根据组合导航数据、A和C得到第一粗略位姿，及根据组合导航数据和C得到第二粗略位姿；在获取到A、B和C的情况下，可根据组合导航数据和B，或是，组合导航数据、A和C，得到第一粗略位姿，以及根据组合导航数据和C，或是，组合导航数据、A和B，得到第二粗略位姿。

S240、针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于跑车过程中采集到。

S250、获取针对标定场地预先构建出的点云地图，基于第一粗略位姿，对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及基于第二粗略位姿，对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿。

其中，将点云地图和第一点云进行点云匹配，可得到第一雷达在第一粗略位姿上的匹配误差，根据该匹配误差对第一粗略位姿进行调整，得到第一精准位姿；将点云地图和第二点云进行点云匹配，可得到第二雷达在第二粗略位姿上的匹配误差，根据该匹配误差对第二粗略位姿进行调整，得到第二精准位姿。

S260、根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

本发明实施例的技术方案，通过组合导航数据和多个雷达之间的粗略外参参数，得到多个雷达各自的粗略位姿，获取多个雷达采集的点云数据，针对每个雷达，基于其粗略位姿，对点云地图和其点云数据进行点云匹配，得到其精准位姿。实现了雷达精准位姿准确获取。

图3是本发明实施例中提供的又一种外参标定方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。在本实施例中，可选的，根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数，包括：获取待优化的第一外参参数，其中，第一外参参数与第一雷达和第二雷达之间的粗略外参参数有关；根据第一外参参数、第一精准位姿以及第二精准位姿，计算第一误差；调整并更新第一外参参数，并重复执行根据第一外参参数、第一精准位姿以及第二精准位姿，计算第一误差的步骤；在第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，将第一外参参数，作为第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。其中，与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。

参见图3，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：

S310、针对安装在目标车辆上的组合导航，获取组合导航采集到的组合导航数据，其中，组合导航数据在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到。

S320、获取第一雷达与第二雷达之间的粗略外参参数，以及，组合导航与第一雷达和/或第二雷达之间的粗略外参参数。

S330、根据获取到的粗略外参参数以及组合导航数据，得到第一雷达的第一粗略位姿以及第二雷达的第二粗略位姿。

S340、针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到。

S350、获取针对标定场地预先构建出的点云地图，基于第一粗略位姿，对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及基于第二粗略位姿，对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿。

S360、获取待优化的第一外参参数，其中，第一外参参数与第一雷达和第二雷达之间的粗略外参参数有关。

其中，第一外参参数可以理解为第一雷和第二雷达之间待优化的外参参数。需要说明的是，该第一外参参数与第一雷达和第二雷达间的粗略外参参数有关，在本发明实施例中，该第一外参参数可能就是该粗略外参参数，也可能是对该该粗略外参参数进行调整后得到的外参参数，在此未做具体限定。

S370、根据第一外参参数、第一精准位姿和第二精准位姿，计算第一误差。

其中，第一误差可以理解为基于第一外参参数、第一精准位姿和第二精准位姿，计算得到的误差值。在本发明实施例中，可选的，可计算第一外参参数与第一精准位姿的乘积的逆矩阵，然后将得到的逆矩阵与第二精准位姿相乘，得到第一误差。当然，也可以基于其余方式计算第一误差，在此未做具体限定。

S380、调整并更新第一外参参数，并返回执行S370。

其中，在得到第一误差后，由于第一精准位姿和第二精准位姿固定不变，因此可以通过调整第一外参参数来控制第一误差的大小。

具体的，调整并更新第一外参参数，然后返回执行S370的步骤，从而可以基于调整后的第一外参参数，重新计算第一误差。

重复执行上述过程，并且在第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，执行下述步骤。

S390、在第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，将第一外参参数，作为第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

其中，第一误差阈值可以理解为可接受的第一误差的最大值。

通过调整第一外参参数来不断更新第一误差，当第一误差的值小于预设的第一误差阈值时，这说明此时的第一误差已在可接受的范围内，因此可输出该第一误差对应的第一外参参数，作为第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

本发明实施例的技术方案，基于第一外参参数、第一精准位姿和第二精准位姿计算第一误差，通过调整第一外参参数从而调整第一误差，当得到的第一误差小于第一误差阈值时，将对应的第一外参参数作为精准外参参数，由此可通过对粗略外参参数的不断调整进而得到雷达间的精准外参参数。

在此基础上，一种可选的技术方案，第一点云的数量是多个，多个第一点云于跑车过程中的多个时刻下分别采集到，第二点云的数量是多个，多个第二点云在多个时刻下分别采集到，且组合导航数据的数量是多个，多个组合导航数据在多个时刻下分别采集到；

第一精准位姿的数量是多个，针对多个时刻中的每个时刻，多个第一精准位姿中与时刻对应的第一精准位姿，根据多个第一点云中在时刻下采集到的第一点云以及多个组合导航数据中在时刻下采集到的组合导航数据计算得到；

第二精准位姿的数量是多个，针对多个时刻中的每个时刻，多个第二精准位姿中与时刻对应的第二精准位姿，根据多个第二点云中在时刻下采集到的第二点云以及多个组合导航数据中在时刻下采集到的组合导航数据计算得到；

根据第一外参参数、第一精准位姿和第二精准位姿，计算第一误差，包括：针对多个时刻中的当前时刻，从多个第一精准位姿中确定与当前时刻对应的第一当前位姿，以及从多个第二精准位姿中确定与当前时刻对应的第二当前位姿；根据第一外参参数、第一当前位姿以及第二当前位姿，计算第一误差；

相应，重复执行根据第一外参参数、第一精准位姿和第二精准位姿，计算第一误差的步骤，包括：重复执行根据第一外参参数、第一当前位姿以及第二当前位姿，计算第一误差的步骤；

相应，在第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，将第一外参参数，作为第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数，包括：在第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，将当前时刻的下一时刻作为当前时刻，并重复执行从多个第一精准位姿中确定与当前时刻对应的第一当前位姿的步骤；

在满足针对第一外参参数预设的优化结束条件的情况下，将第一外参参数，作为第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

其中，在目标车辆于跑车过程中，可于多个时刻下分别采集到第一点云、第二点云和组合导航数据，因此针对多个时刻中的每个时刻，可根据于该时刻下分别采集到的第一点云、第二点云和组合导航数据，计算出与该时刻对应的第一精准位姿和第二精准位姿。

在此基础上，进一步，针对多个时刻中的当前时刻，从多个第一精准位姿中确定当前时刻对应的第一当前位姿以及从多个第二精准位姿中确定当前时刻对应的第二当前位姿，并根据第一当前位姿和第二当前位姿反复调整第一外参参数，并计算第一误差，从而得到满足第一误差阈值的第一误差所对应的第一外参参数，并将该第一外参参数作为当前时刻的第一外参参数。

再进一步，将当前时刻的下一时刻作为当前时刻，重复执行上述过程，并在满足针对第一外参参数预设的优化结束条件时，停止执行。在实际应用中，可选的，该优化结束条件可以是针对多个时刻中的每个时刻均计算出各自对应的第一外参参数；可以是针对连续的几个时刻分别计算出的第一外参参数对应的第一误差均小于预设的第二误差阈值，该第二误差阈值小于第一误差阈值；等等，这可根据实际情况进行设置，在此未做具体限定。

输出此时的第一外参参数作为第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

基于此，可以得到满足所有时刻的第一误差小于预设第一误差阈值的第一外参参数，将其作为第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数，进一步提高了精准外参参数的准确性。

图4是本发明实施例中提供的再一种外参标定方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。在本实施例中，可选的，上述外参标定方法，还包括：针对安装在目标车辆上的组合导航，获取组合导航采集到的组合导航数据，其中，组合导航数据在目标车辆于跑车过程中采集到；根据组合导航数据，确定组合导航的组合导航精准位姿；根据组合导航精准位姿、第二精准位姿以及精准外参参数，对组合导航与第一雷达进行外参标定，以得到组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。其中，与上述各实施例相同或是相应的术语的解释在此不再赘述。

参见图4，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：

S410、针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到。

S420、获取针对标定场地预先构建出的点云地图，并对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿。

S430、根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

S440、针对安装在目标车辆上的组合导航，获取组合导航采集到的组合导航数据，其中，组合导航数据在目标车辆于跑车过程中采集到。

S450、根据组合导航数据，确定组合导航的组合导航精准位姿。

其中，组合导航精准位姿可以理解为组合导航在三维空间中精准的位置和姿态。根据组合导航数据，确定组合导航精准位姿。在本发明实施例中，可选的，组合导航精准位姿可以通过对获取的组合导航数据分析计算得到，也可以从组合导航数据中直接得到，在此未做具体限定。

S460、根据组合导航精准位姿、第二精准位姿以及精准外参参数，对组合导航与第一雷达进行外参标定，以得到组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。

其中，导航雷达外参参数可以理解为组合导航的测量坐标系和第一雷达的测量坐标系之间的相对变换参数。在得到组合导航精准位姿、第二精准位姿以及精准外参参数之后，可根据这些数据对组合导航与第一雷达进行外参标定，从而得到导航雷达外参参数。在本发明实施例中，可选的，可以根据这些数据直接计算出导航雷达外参参数；再可选的，针对与待确定的导航雷达外参参数对应的第二外参参数，可根据这些数据和第二外参参数构建出优化方程，从而通过对该优化方程中的第二外参参数进行优化，以得到导航雷达外参参数。

本发明实施例的技术方案，通过获取第二雷达的第二精准位姿和组合导航的精准位姿以及多个雷达间的精准外参参数，对组合导航与第一雷达进行外参标定，可以准确得到组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。

一种可选的技术方案，根据组合导航精准位姿、第二精准位姿以及精准外参参数，对组合导航与第一雷达进行外参标定，以得到组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数，包括：

获取待优化的第二外参参数，其中，第二外参参数与组合导航和第一雷达之间的粗略外参参数有关；

根据组合导航精准位姿、第二精准位姿、精准外参参数以及第二外参参数，计算第二误差；

调整并更新第二外参参数；

重复执行根据组合导航精准位姿、第二精准位姿、精准外参参数以及第二外参参数，计算第二误差的步骤；

在第二误差小于预设的第二误差阈值的情况下，将第二外参参数，作为组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。

其中，第二外参参数可以理解为第一雷和组合导航之间待优化的外参参数，需要说明的是，该第二外参参数与第一雷达和组合导航间的粗略外参参数有关，在本发明实施例中，该第二外参参数可能就是该粗略外参参数，也可能是对该该粗略外参参数进行调整后得到的外参参数，在此未做具体限定。

第二误差可理解为基于组合导航精准位姿、第二精准位姿、精准外参参数以及第二外参参数，计算得到的误差值。在本发明实施例中，可选的，可计算第二外参参数、精准外参参数和精准位姿乘积的逆矩阵，然后将得到的逆矩阵与组合导航精准位姿相乘，得到第二误差。当然，也可以基于其余方式计算第二误差，在此未做具体限定。

在得到第二误差之后，由于组合导航精准位姿、第二精准位姿和精准外参参数是确定的，因此可以通过调整第二外参参数来不断更新第二误差，当第二误差的值小于预设的第二误差阈值时，说明此时的第二误差已在可接受的范围内，因此可以输出此时该第二误差对应的第二外参参数，作为组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。

基于此，可以在组合导航和第一雷达之间的粗略外参参数不准确的情况下，通过第二误差调整第二外参参数，将误差可接受时的第二外参参数作为组合导航与第一雷达间的导航雷达外参参数，有效提高了导航雷达外参参数的准确度。

在此基础上，可选的，在调整并更新第二外参参数之前，上述的外参标定方法，还可包括：根据组合导航精准位姿、第一精准位姿以及第二外参参数，计算第三误差；

在第二误差小于预设的第二误差阈值的情况下，将第二外参参数，作为组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数，包括：在第二误差小于预设的第二误差阈值，并且第三误差小于预设的第三误差阈值的情况下，将第二外参参数，作为组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。

其中，第三误差可以理解为基于组合导航精准位姿、第一精准位姿和第二外参参数，计算得到的误差值。

在本发明实施例中，可选的，可以计算第二外参参数和精准位姿乘积的逆矩阵，然后将得到的逆矩阵与组合导航精准位姿相乘，得到第三误差。当然，也可以基于其余方式计算第三误差，在此未做具体限定。

通过调整第二外参参数来不断更新第二误差和第三误差，当第二误差小于第二误差阈值并且第三误差小于第三误差阈值时，说明此时的第二误差和第三误差均已在可接受的范围内，即此时的第二外参参数满足多个限制条件，可以作为组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。

上述技术方案，将满足误差值同时小于第二误差阈值和第三误差阈值的第二外参参数作为组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数，进一步提高了导航雷达外参参数的准确性。

为了更好地理解上述的各个技术方案，下面结合具体示例进行示例性说明，如图5所示，示例性的，具体步骤如下：

在本具体示例的场景中，目标车辆上安装有如下传感器：

第一雷达：前向固态雷达；

第二雷达：左侧固态雷达、右侧固态雷达和后侧固态雷达；

组合导航。

为了简化表述，这里将左侧固态雷达到前向固态雷达的位姿变换称为T_left_to_front，右侧固态雷达到前向固态雷达的位姿变换称为T_right_to_front，后侧固态雷达到前向固态雷达的位姿变换称为T_back_to_front，前向固态雷达到组合导航的位姿变换称为T_front_to_ins；左侧固态雷达精准位姿称为T_left、右侧固态雷达精准位姿称为T_right、后侧固态雷达精准位姿称为T_back、前侧固态雷达精准位姿称为T_front，组合导航精准位姿称为T_ins。需要说明的是，这里阐述的各种位姿变化，即为上文中阐述的各种外参参数。

步骤1：启动目标车辆，在标定场地内，先静止一段时间，获取目标车辆出厂时针对各传感器分别标定的硬件装配外参，并将该硬件装配外参作为上文中的粗略外参参数进行应用。可选的，当硬件装配外参有明显误差时，也可以通过手动测量来得到上述粗略外参参数，具体包括：判断使用出厂硬件装配外参计算的残差项是否过于异常，如果大于预先设定的阈值，则判定出厂硬件装配外参参数异常，需要人工介入，此时手动测量各传感器外参，作为粗略外参参数。

步骤2：控制目标车辆在标定场地中循环绕八字运动，获取各传感器分别采集到的传感器数据，包括：前向固态激光雷达数据(即上文中的第一点云)，后向固态激光雷达数据(即上文中的第二点云)，左侧固态激光雷达数据，右侧固态激光雷达数据以及组合导航数据。

步骤3：通过组合导航数据，结合出粗略外参参数，获取每个雷达的粗略位姿，基于预先建好的高精点云地图通过NDT点云匹配算法，解算出对应时刻每个雷达对应的精准位姿即T_left、T_right、T_back、T_front。示例性的，如图6所示，基于组合导航数据和粗略外参参数，可得到前向固态雷达粗略位姿、左侧固态雷达粗略位姿、右侧固态雷达粗略位姿和后侧固态雷达粗略位姿，并基于预先建好的高精点云地图通过NDT点云匹配算法解算出对应时刻的T_front、T_left、T_right和T_back。

步骤3：将各雷达的精准位姿代入构建的非线性优化方程中进行优化得到各雷达间的精准外参参数，如公式所示；

error_0＝inv(T_back_to_front*T_back)*T_front

error_1＝inv(T_left_to_front*T_left)*T_front

error_2＝inv(T_right_to_front*T_right)*T_front

其中，error_0、error_1和error_2即为计算出第一误差；待优化项(即上文中的第一外参参数)为T_back_to_front、T_left_to_front、T_right_to_front。对待优化项进行优化，并当第一误差小于预设的第一误差阈值时，输出优化结果，作为各雷达间相应的精准外参参数。

步骤4：通过得到的各精准外参参数，将同一时刻四个固态雷达点云数据拼接成一个点云，判断是否有重影、断开和点云不一致的情况。如果没有问题，则判定四个固态雷达外参标定完成，进入下一步，否则重新进入步骤1。

步骤5：完成四个固态雷达之间的外参标定后，下面开始进行对前向固态雷达和组合导航之间的外参标定。基于组合导航数据获得组合导航精准位姿(T_ins)；构建如下非线性化优化方程：

error_3＝inv(T_front_to_ins*T_front)*T_ins

error_4＝inv(T_front_to_ins*T_back_to_front*T_back)*T_ins

error_5＝inv(T_front_to_ins*T_left_to_front*T_left)*T_ins

error_6＝inv(T_front_to_ins*T_right_to_front*T_right)*T_ins

其中，待优化项(即上文中的第二外参参数)为T_front_to_ins；error_3为计算得到的第三误差；error_4、error_5和error_6为计算得到第二误差。对待优化项进行优化，并当第二误差小于预设的第二误差阈值和第三误差小于预设的第三误差阈值时，输出优化结果，作为导航雷达外参参数，由此完成组合导航与前向固态雷达之间的外参标定。

步骤6：通过获得的各个固态雷达之间的精准外参参数，并结合组合导航数据，将四个固态雷达的点云拼接成一张点云，先通过人工检查，是否存在明显的重影、断开和点云不一致的情况，若没有，再将得到的拼接点云和高精点云地图做NDT点云匹配，计算两个点云间的误差，若小于预先设定的阈值，则标定成功，否则则返回步骤1重新开始标定。

在本具体示例中，使用高精点云地图作为标定的基准，可以实现无共视区域的固态雷达间的外参标定，降低了外参标定难度。而且，先完成四个固态雷达的外参标定，然后基于四个固态雷达结果共同形成对前向固态雷达和组合导航间的外参约束，提供多个误差约束条件，提高了前向固态雷达和组合导航间外参标定的精度。

图7为本发明实施例提供的外参标定装置的结构框图，该装置用于执行上述任意实施例所提供的外参标定方法。该装置与上述各实施例的外参标定方法属于同一个发明构思，在外参标定装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述外参标定方法的实施例。参见图7，该装置具体可包括：第二点云获取模块510、第二精准位姿得到模块520和精准外参参数得到模块530。

第二点云获取模块510，用于针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到.

第二精准位姿得到模块520，用于获取针对标定场地预先构建出的点云地图，并对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿。

精准外参参数得到模块530，用于根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

可选的，上述外参标定装置，还包括：

组合导航数据获取模块，用于针对安装在目标车辆上的组合导航，获取组合导航采集到的组合导航数据，其中，组合导航数据在目标车辆于跑车过程中采集到；

粗略外参参数获取模块，用于获取第一雷达与第二雷达之间的粗略外参参数，以及，组合导航与第一雷达和/或第二雷达之间的粗略外参参数；

第二粗略位姿得到模块，根据获取到的粗略外参参数以及组合导航数据，得到第一雷达的第一粗略位姿以及第二雷达的第二粗略位姿；

第二精准位姿得到模块520，包括：

第二精准位姿得到子模块，用于基于第一粗略位姿，对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及基于第二粗略位姿，对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿。

在此基础上，可选的，精准外参参数得到模块530，包括：

第一外参参数获取子模块，用于获取待优化的第一外参参数，其中，第一外参参数与第一雷达和第二雷达之间的粗略外参参数有关；

第一误差计算子模块，用于根据第一外参参数、第一精准位姿以及第二精准位姿，计算第一误差；

第一误差重复计算子模块，用于调整并更新第一外参参数，并重复执行根据第一外参参数、第一精准位姿以及第二精准位姿，计算第一误差的步骤；

精准外参参数确定子模块，用于在第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，将第一外参参数，作为第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

在此基础上，可选的，第一点云的数量是多个，多个第一点云于跑车过程中的多个时刻下分别采集到，第二点云的数量是多个，多个第二点云在多个时刻下分别采集到，组合导航数据的数量是多个，多个组合导航数据在多个时刻下分别采集到；

第一精准位姿的数量是多个，针对多个时刻中的每个时刻，多个第一精准位姿中与时刻对应的第一精准位姿，根据多个第一点云中在时刻下采集到的第一点云以及多个组合导航数据中在时刻下采集到的组合导航数据计算得到；

第二精准位姿的数量是多个，针对多个时刻中的每个时刻，多个第二精准位姿中与时刻对应的第二精准位姿，根据多个第二点云中在时刻下采集到的第二点云以及多个组合导航数据中在时刻下采集到的组合导航数据计算得到；

第一误差计算子模块，包括：

第二当前位姿确定单元，用于针对多个时刻中的当前时刻，从多个第一精准位姿中确定与当前时刻对应的第一当前位姿，以及，从多个第二精准位姿中确定与当前时刻对应的第二当前位姿；

第一误差计算单元，用于根据第一外参参数、第一当前位姿以及第二当前位姿，计算第一误差。

第一误差重复计算子模块，包括：

第一误差重复计算单元，用于重复执行根据第一外参参数、第一当前位姿以及第二当前位姿，计算第一误差的步骤。

精准外参参数确定子模块，包括：

当前位姿确定单元，用于在第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，将当前时刻的下一时刻作为当前时刻，并重复执行从多个第一精准位姿中确定与当前时刻对应的第一当前位姿的步骤；

精准外参参数确定单元，用于在满足针对第一外参参数预设的优化结束条件的情况下，将第一外参参数，作为第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。

可选的，上述外参标定装置，还包括：

组合导航数据获取模块，用于针对安装在目标车辆上的组合导航，获取组合导航采集到的组合导航数据，其中，组合导航数据在目标车辆于跑车过程中采集到；

组合导航精准位姿确定模块，用于根据组合导航数据，确定组合导航的组合导航精准位姿；

导航雷达外参参数得到模块，用于根据组合导航精准位姿、第二精准位姿以及精准外参参数，对组合导航与第一雷达进行外参标定，以得到组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。

在此基础上，可选的，导航雷达外参参数确定模块，包括：

第二外参参数获取子模块，用于获取待优化的第二外参参数，其中，第二外参参数与组合导航和第一雷达之间的粗略外参参数有关；

第二误差计算子模块，用于根据组合导航精准位姿、第二精准位姿、精准外参参数以及第二外参参数，计算第二误差；

第二外参参数更新子模块，用于调整并更新第二外参参数；

第二误差重复计算子模块，用于重复执行根据组合导航精准位姿、第二精准位姿、精准外参参数以及第二外参参数，计算第二误差的步骤；

导航雷达外参参数确定子模块，用于在第二误差小于预设的第二误差阈值的情况下，将第二外参参数，作为组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。

在此基础上，可选的，上述外参标定装置，还包括：

第三误差计算模块，用于在调整并更新第二外参参数之前，根据组合导航精准位姿、第一精准位姿以及第二外参参数，计算第三误差；

导航雷达外参参数确定子模块，包括：

导航雷达外参参数确定单元，用于在第二误差小于预设的第二误差阈值，并且第三误差小于预设的第三误差阈值的情况下，将第二外参参数，作为组合导航与第一雷达之间的导航雷达外参参数。

本发明实施例提供的外参标定装置，通过第二点云获取模块，针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取第一雷达采集到的第一点云以及第二雷达采集到的第二点云，其中，第一点云和第二点云在目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到；通过第二精准位姿得到模块，获取针对标定场地预先构建出的点云地图，并对点云地图和第一点云进行点云匹配，得到第一雷达的第一精准位姿，以及对点云地图和第二点云进行点云匹配，得到第二雷达的第二精准位姿；通过精准外参参数得到模块，根据第一精准位姿和第二精准位姿，对第一雷达和第二雷达进行外参标定，以得到第一雷达与第二雷达之间的精准外参参数。上述装置，通过与点云地图进行点云配准来得到各雷达分别对应的位姿，然后可基于这些位姿进行外参标定，这使得无需通过进行各雷达分别采集到的点云之间的点云配准来实现外参标定，进而使得在各雷达采集到的点云无共视区域的情况下，依然可实现多雷达之间的外参标定。

本发明实施例所提供的外参标定装置可执行本发明任意实施例所提供的外参标定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述外参标定装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

图8示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图8所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM12以及RAM13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如外参标定方法。

在一些实施例中，外参标定方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的外参标定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行外参标定方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、以及至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、以及该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或是其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行并且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种外参标定方法，其特征在于，包括：

针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取所述第一雷达采集到的第一点云以及所述第二雷达采集到的第二点云，其中，所述第一点云和所述第二点云在所述目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到；

获取针对所述标定场地预先构建出的点云地图，并对所述点云地图和所述第一点云进行点云匹配，得到所述第一雷达的第一精准位姿，以及对所述点云地图和所述第二点云进行点云匹配，得到所述第二雷达的第二精准位姿；

根据所述第一精准位姿和所述第二精准位姿，对所述第一雷达和所述第二雷达进行外参标定，以得到所述第一雷达与所述第二雷达之间的精准外参参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

针对安装在所述目标车辆上的组合导航，获取所述组合导航采集到的组合导航数据，其中，所述组合导航数据在所述目标车辆于所述跑车过程中采集到；

获取所述第一雷达与所述第二雷达之间的粗略外参参数，以及，所述组合导航与所述第一雷达和/或所述第二雷达之间的粗略外参参数；

根据获取到的粗略外参参数以及所述组合导航数据，得到所述第一雷达的第一粗略位姿以及所述第二雷达的第二粗略位姿；

所述对所述点云地图和所述第一点云进行点云匹配，得到所述第一雷达的第一精准位姿，以及对所述点云地图和所述第二点云进行点云匹配，得到所述第二雷达的第二精准位姿，包括：

基于所述第一粗略位姿，对所述点云地图和所述第一点云进行点云匹配，得到所述第一雷达的第一精准位姿，以及基于所述第二粗略位姿，对所述点云地图和所述第二点云进行点云匹配，得到所述第二雷达的第二精准位姿。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一精准位姿和所述第二精准位姿，对所述第一雷达和所述第二雷达进行外参标定，以得到所述第一雷达与所述第二雷达之间的精准外参参数，包括：

获取待优化的第一外参参数，其中，所述第一外参参数与所述第一雷达和所述第二雷达之间的粗略外参参数有关；

根据所述第一外参参数、所述第一精准位姿以及所述第二精准位姿，计算第一误差；

调整并更新所述第一外参参数，并重复执行所述根据所述第一外参参数、所述第一精准位姿以及所述第二精准位姿，计算第一误差的步骤；

在所述第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，将所述第一外参参数，作为所述第一雷达与所述第二雷达之间的精准外参参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一点云的数量是多个，所述多个第一点云于所述跑车过程中的多个时刻下分别采集到，所述第二点云的数量是多个，所述多个第二点云在所述多个时刻下分别采集到，所述组合导航数据的数量是多个，所述多个组合导航数据在所述多个时刻下分别采集到；

所述第一精准位姿的数量是多个，针对所述多个时刻中的每个时刻，所述多个第一精准位姿中与所述时刻对应的第一精准位姿，根据所述多个第一点云中在所述时刻下采集到的第一点云以及所述多个组合导航数据中在所述时刻下采集到的组合导航数据计算得到；

所述第二精准位姿的数量是多个，针对所述多个时刻中的每个时刻，所述多个第二精准位姿中与所述时刻对应的第二精准位姿，根据所述多个第二点云中在所述时刻下采集到的第二点云以及所述多个组合导航数据中在所述时刻下采集到的组合导航数据计算得到；

所述根据所述第一外参参数、所述第一精准位姿以及所述第二精准位姿，计算第一误差，包括：

针对所述多个时刻中的当前时刻，从所述多个第一精准位姿中确定与所述当前时刻对应的第一当前位姿，以及，从所述多个第二精准位姿中确定与所述当前时刻对应的第二当前位姿；

根据所述第一外参参数、所述第一当前位姿以及所述第二当前位姿，计算第一误差；

相应，所述重复执行所述根据所述第一外参参数、所述第一精准位姿以及所述第二精准位姿，计算第一误差的步骤，包括：

重复执行所述根据所述第一外参参数、所述第一当前位姿以及所述第二当前位姿，计算第一误差的步骤；

相应，所述在所述第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，将所述第一外参参数，作为所述第一雷达与所述第二雷达之间的精准外参参数，包括：

在所述第一误差小于预设的第一误差阈值的情况下，将所述当前时刻的下一时刻作为所述当前时刻，并重复执行所述从所述多个第一精准位姿中确定与所述当前时刻对应的第一当前位姿的步骤；

在满足针对所述第一外参参数预设的优化结束条件的情况下，将所述第一外参参数，作为所述第一雷达与所述第二雷达之间的精准外参参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

针对安装在所述目标车辆上的组合导航，获取所述组合导航采集到的组合导航数据，其中，所述组合导航数据在所述目标车辆于所述跑车过程中采集到；

根据所述组合导航数据，确定所述组合导航的组合导航精准位姿；

根据所述组合导航精准位姿、所述第二精准位姿以及所述精准外参参数，对所述组合导航与所述第一雷达进行外参标定，以得到所述组合导航与所述第一雷达之间的导航雷达外参参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述组合导航精准位姿、所述第二精准位姿以及所述精准外参参数，对所述组合导航与所述第一雷达进行外参标定，以得到所述组合导航与所述第一雷达之间的导航雷达外参参数，包括：

获取待优化的第二外参参数，其中，所述第二外参参数与所述组合导航和所述第一雷达之间的粗略外参参数有关；

根据所述组合导航精准位姿、所述第二精准位姿、所述精准外参参数以及所述第二外参参数，计算第二误差；

调整并更新所述第二外参参数；

重复执行所述根据所述组合导航精准位姿、所述第二精准位姿、所述精准外参参数以及所述第二外参参数，计算第二误差的步骤；

在所述第二误差小于预设的第二误差阈值的情况下，将所述第二外参参数，作为所述组合导航与所述第一雷达之间的导航雷达外参参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述调整并更新所述第二外参参数之前，还包括：

根据所述组合导航精准位姿、所述第一精准位姿以及所述第二外参参数，计算第三误差；

所述在所述第二误差小于预设的第二误差阈值的情况下，将所述第二外参参数，作为所述组合导航与所述第一雷达之间的导航雷达外参参数，包括：

在所述第二误差小于预设的第二误差阈值，并且所述第三误差小于预设的第三误差阈值的情况下，将所述第二外参参数，作为所述组合导航与所述第一雷达之间的导航雷达外参参数。

8.一种外参标定装置，其特征在于，包括：

第二点云获取模块，用于针对安装在目标车辆上的多雷达中的第一雷达和第二雷达，获取所述第一雷达采集到的第一点云以及所述第二雷达采集到的第二点云，其中，所述第一点云和所述第二点云在所述目标车辆于标定场地上跑车过程中采集到；

第二精准位姿得到模块，用于获取针对所述标定场地预先构建出的点云地图，并对所述点云地图和所述第一点云进行点云匹配，得到所述第一雷达的第一精准位姿，以及对所述点云地图和所述第二点云进行点云匹配，得到所述第二雷达的第二精准位姿；

精准外参参数得到模块，用于根据所述第一精准位姿和所述第二精准位姿，对所述第一雷达和所述第二雷达进行外参标定，以得到所述第一雷达与所述第二雷达之间的精准外参参数。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的外参标定方法。

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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的外参标定方法。