[发明专利]激光坐标系和惯导坐标系的标定方法和装置以及存储介质

权利要求书

1.一种激光坐标系和惯导坐标系的标定方法，包括：

根据车辆行驶过程中采集的惯导数据，提取车辆行驶过程中的直行路段、转弯路段和/或坡道路段；

在所提取的直行路段、转弯路段和/或坡道路段中，分别提取多帧激光点云数据中的平面特征，并记录所提取的平面特征中的数据点相对应的惯导数据中的轨迹位姿；

根据所述直行路段、转弯路段和/或坡道路段中不同路段的激光点云数据中的平面特征和惯导数据中相应的轨迹位姿，计算得出所述激光坐标系与所述惯导坐标系之间的姿态角和平移量的优化解。

2.如权利要求1所述的方法，其中根据车辆行驶过程中采集的惯导数据，提取车辆行驶过程中的直行路段、转弯路段和/或坡道路段包括：

根据所述惯导数据中的均方根数据，选取车辆行驶过程中导航信号满足预设条件的数据区域；

从所选取的数据区域中提取直行路段、转弯路段和/或坡道路段。

3.如权利要求2所述的方法，其中从所选取的数据区域中提取直行路段、转弯路段和/或坡道路段包括：

根据所述惯导数据中偏航角的变化，从所选取的数据区域中提取车辆行驶过程中的直行路段和/或转弯路段；

根据所述惯导数据中竖直方向坐标值的变化，从所选取的数据区域中提取车辆行驶过程中的坡道路段，所述坡道路段包括上坡路段和下坡路段。

4.如权利要求1所述的方法，其中在所提取的直行路段、转弯路段和/或坡道路段中，分别提取多帧激光点云数据中的平面特征，并记录所提取的平面特征中的数据点相对应的惯导数据中的轨迹位姿包括：

分别在所述多帧激光点云数据中，计算数据点的法向量；

通过所述法向量，对所述数据点进行聚类分割，以分别在所述多帧激光点云数据中聚类出一个或多个平面特征。

5.如权利要求4所述的方法，其中在所提取的直行路段、转弯路段和/或坡道路段中，分别提取多帧激光点云数据中的平面特征，并记录所提取的平面特征中的数据点相对应的惯导数据中的轨迹位姿还包括：

分别确定所述多帧激光点云数据中提取的平面特征所包含的地面平面特征、墙面平面特征和标识牌平面特征；

去除未包含地面平面特征、墙面平面特征和标识牌平面特征全部三者的激光点云数据。

6.如权利要求1所述的方法，还包括：

对所提取的平面特征进行下采样处理。

7.如权利要求6所述的方法，其中对所提取的平面特征进行下采样处理包括：

将所提取的平面特征分割为多个数据区域；

在所述多个数据区域中分别计算数据点的平均值；

在所述多个数据区域中，分别将最接近所述平均值的数据点作为采样点。

8.如权利要求1所述的方法，其中根据所述直行路段、转弯路段和/或坡道路段中不同路段的激光点云数据中的平面特征和惯导数据中相应的轨迹位姿，计算得出所述激光坐标系与所述惯导坐标系之间的姿态角和平移量的优化解包括：

根据所述直行路段的激光点云数据中的平面特征和惯导数据中相应的轨迹位姿，通过预设的优化算法计算所述激光坐标系与所述惯导坐标系之间的姿态角的初值；

根据所述转弯路段和/或坡道路段的激光点云数据中的平面特征和惯导数据中相应的轨迹位姿以及所述姿态角的初值，通过所述预设的优化算法计算所述激光坐标系与所述惯导坐标系之间的姿态角和平移量的优化解。