一种多组多线激光雷达的自动标定算法的制作方法

技术特征：

1.一种多组多线激光雷达的自动标定算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、基于激光雷达A与激光雷达B的位置关系，估计激光雷达A与激光雷达B的坐标变换关系初值T_guess；

S2、利用地图构建算法对激光雷达A所采集的点云数据进行局部子地图M的构建；

S3、获取激光雷达A在地图构建算法中时间0-N的运动轨迹激光雷达A在n时刻的点云数据以及激光雷达B在n时刻的点云数据基于数据同步和轨迹同步的假设，将点云数据通过与T_guess变换到时刻n在局部子地图M中的位置，并通过最近邻点云搜索算法找到其在局部子地图M中的附近点，则有，

$P_A^n=ApproxNearestNeighbors(M,T_A^n,P_B^n,T_{guess})$

式中，ApproxNearestNeighbors(*)为最近邻点云搜索算法；

S4、基于环境一致性约束，求解激光雷达A与激光雷达B的多组标定关系具体为，

对0-N时刻中的每组点云分别求取与的距离最小值，则有，

$\begin{array}{c}{T}_{cali}^2=ICP(P_B^1,P_A^1,T_{guess}),T_{guess}=T_{cali}^1;\\ T_{cali}^2=ICP(P_B^2,P_A^2,T_{guess}),T_{guess}=T_{cali}^2;\\ \mathrm{......}\\ T_{cali}^n=ICP(P_B^n,P_A^n,T_{guess}),T_{guess}=T_{cali}^n;\end{array}$

则有，

2.根据权利要求1所述的一种多组多线激光雷达的自动标定算法，其特征在于:还包括步骤S5、根据随机采样一致性规则滤除异常样本点,则有最后取均值求出T_cali。

3.根据权利要求1所述的一种多组多线激光雷达的自动标定算法，其特征在于：步骤S1中激光雷达A与激光雷达B的坐标变换关系初值T_guess为手工测量获得的粗略估计值。

4.根据权利要求1所述的一种多组多线激光雷达的自动标定算法，其特征在于：步骤S2中构建局部子地图M的地图构建算法为基于General ized-ICP的帧间匹配SLAM算法。