[发明专利]一种单雷达校准和基于刚体的多雷达配准方法

说明书

本发明属于雷达校准和配准技术领域，具体涉及一种单雷达校准和基于刚体的多雷达配准方法，多雷达配准包括以下步骤：P1在应用场景现场不同位置安装多个激光雷达，在每两个相邻激光雷达之间选择一个地面识别刚体；P2分别完成每个激光雷达的校准；P3点云立方体截取；P4依次产生相邻激光雷达的点云旋转平移矩阵；P5多雷达点云融合；相比现有技术，(1)本发明的单雷达校准和基于刚体的多雷达配准方法均可通过编程实现，免去了多雷达点云配准需要的较繁琐的手工处理过程，提高了效率和精度；(2)本发明的基于刚体的多雷达配准方法，通过在每两个相邻激光雷达之间选择一个地面识别刚体，方便后续依次产生相邻激光雷达的点云旋转平移矩阵。

技术领域

本发明属于雷达校准和配准技术领域，具体涉及一种单雷达校准和基于刚体的多雷达配准方法。

背景技术

激光雷达点云默认是以雷达质心为坐标原点(雷达原始坐标系)，在实际应用中一般需要以地面的应用场景中心为坐标原点(自定义坐标系)，这需要进行激光雷达的校准，完成点云的坐标变换，这通常需要多次的校准尝试，校准过程缺乏工程化方法。

激光雷达满足分辨率要求的点云有效覆盖直径通常较为有限，例如：一款32线激光雷达，如果安装高度距离扫描物1.5m，其覆盖直径最远可达74m，但如果要求点云分辨率不超过15cm时，则有效覆盖直径只有3m。

这往往难以满足应用场景(如：煤炭等大宗物资自动装车的应用场景)的需要，比如上述应用场景中要通过激光雷达确定装载车的长宽高、定位车斗边缘、确定装载车移动距离和检测喂料高度等。此时需要间隔合适的距离安装多个激光雷达，通过雷达点云配准融合为一个整体的点云数据，可以覆盖更大的范围，并且还可以进一步提升点云分辨率。精确的多雷达点云配准通常也需要一个较繁琐的手工处理过程。

发明内容

本发明针对上述的精确的多雷达点云配准通常需要一个较繁琐的手工处理过程的问题，提供了一种单雷达校准和基于刚体的多雷达配准方法。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种单雷达校准方法，所述单雷达校准为将单个激光雷达的原始三维点云坐标系调整至目标位姿的过程，所述目标位姿中激光雷达的三维点云坐标系以地面平面作为三维点云坐标系的XY平面，并且以地面平面上的激光雷达的应用场景中心为三维点云坐标系的坐标原点；

所述单雷达校准方法包括以下步骤：

S1获取激光雷达输出的原始三维点云及对原始的三维点云降噪处理；

S2在激光雷达输出的原始三维点云中提取地面平面；

S3对激光雷达输出的三维点云进行旋转平移，使三维点云变换至目标位姿，并保存下来，完成单雷达校准工作。

作为优选，S1中在应用场景中安装所述激光雷达，在非生产状态下录制激光雷达输出的原始三维点云，并利用开源点云处理库PCL中的标准体素网格过滤器过滤原始三维点云中的杂点，完成原始三维点云降噪。

作为优选，S2中所述原始三维点云中提取地面平面分四步进行：

S21在激光雷达原始三维点云坐标系下，从坐标原点出发，沿垂直方向和水平方向进行角度均分，均分线为射线，多个均分线形成原始三维点云坐标系下的射线族；所述均分角度数为a，所述射线族中射线条数为N：

中括号表示取整

每条所述均分线对应的极坐标的天顶角θ_i和方位角分别为：

i为0到间的整数；

j为0到间的整数；

S22对所述原始三维点云坐标系中的像素坐标进行极坐标转换，转换公式为：