一种激光雷达系统的分级方法和装置与流程

1.本技术涉及激光雷达系统技术领域，特别是涉及一种激光雷达系统的分级方法和装置。


背景技术：

2.随着近海风资源的开发殆尽，开发远海风资源已成为必然的趋势。远海海域水深较大，竖立传统测风塔周期长、费用高，随着激光雷达系统可靠性和性能的大幅提高，以及维护时间和周期的进一步缩短，未来把激光雷达系统作为一种快速、便捷的新型海上测风设备具备一定的经济、技术和时间优势。
3.激光雷达系统的分级中包含的不确定度可以用来表征激光雷达系统所测气象数据与真实值的差异，该不确定度的估值范围，对风电场后期经营的收益大小至关重要，但是目前行业内暂无对激光雷达系统的不确定度进行计算的方法。
4.综上，目前急需一种激光雷达系统的分级方法，以确定激光雷达系统的不确定度精度等级。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本技术提供了一种激光雷达系统的分级方法和装置，用于计算激光雷达系统的不确定度精度等级，其技术方案如下：
6.一种激光雷达系统的分级方法，包括：
7.获取目标数据集合，其中，目标数据集合中至少包括两个同型号激光雷达系统和位于两个海域的测风塔在设定条件下采集数据的统计值组成的三个数据集合，统计值至少包括风速统计值，设定条件包括至少一个波高；
8.将目标数据集合中的无效数据剔除，得到目标筛选后数据集合；
9.对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果，其中，俘获矩阵用于统计波高处于各预设波高区间且风速统计值处于各预设风速区间的统计值个数，以及，各预设风速区间下的统计值总数和波高区间数，一预设风速区间下的波高区间数是指该预设风速区间下统计值个数大于或等于第一数量的预设波高区间个数；
10.根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求；
11.若满足，则根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标激光雷达系统是否成熟，其中，目标激光雷达系统至少包括两个同型号激光雷达系统；
12.若目标激光雷达系统成熟，则根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
13.可选的，还包括：
14.根据目标筛选后数据集合和目标数据集合，确定数据有效率；
15.根据数据有效率，确定目标激光雷达系统是否成熟，以在目标激光雷达系统成熟时，执行对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果。
16.可选的，目标筛选后数据集合中至少包括三个数据集合分别对应的筛选后数据集合；
17.对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果，包括：
18.对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，对该筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到该筛选后数据集合对应的统计结果；以得到目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别对应的统计结果；
19.根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求，包括：
20.对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，根据该筛选后数据集合对应的统计结果，确定该筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求；
21.根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标激光雷达系统是否成熟，包括：
22.针对目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，根据该筛选后数据集合对应的统计结果，确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟；以得到目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别对应的激光雷达系统是否成熟；
23.若目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别对应的激光雷达系统均成熟，则确定目标激光雷达系统成熟。
24.可选的，预设数量要求为该筛选后数据集合对应的统计结果中，各预设风速区间下的统计值总数大于或等于第二数量，并且，各预设风速区间下的波高区间数大于或等于第三数量，并且，至少存在两个预设波高区间满足预设数量子要求，预设数量子要求为一预设波高区间下处于第一风速区间和第二风速区间的统计值个数均大于或等于第四数量，且该预设波高区间下的统计值总数大于或等于第五数量。
25.可选的，根据该筛选后数据集合对应的统计结果，确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟，包括：
26.对该筛选后数据集合对应的统计结果中，分别处于各预设波高区间的风速统计值建立第一线性回归方程，并对处于所有预设波高区间的风速统计值建立第二线性回归方程，以得到各第一线性回归方程分别对应的斜率和相关系数，以及，第二线性回归方程对应的斜率和相关系数；
27.根据各第一线性回归方程分别对应的斜率和相关系数，以及，第二线性回归方程对应的斜率和相关系数，确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟。
28.可选的，风速统计值为风速平均值，设定条件还包括至少一个离地高度；
29.根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精度等级，包括：
30.对目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合：
31.将该筛选后数据集合按照离地高度进行归类，得到至少一个离地高度分别对应的统计值集合；
32.根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合，确定该筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度；
33.以得到目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度；
34.根据目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度，确定目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
35.可选的，根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合，确定该筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度，包括：
36.根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合，计算至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的值和值范围；
37.根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合中包含的风速平均值和至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的值，从预设环境因素中确定目标环境因素，其中，目标环境因素对目标激光雷达系统的不确定度精度等级具有显著影响；
38.根据至少一个离地高度分别对应于目标环境因素的方程斜率和值范围，确定至少一个离地高度分别对应于目标环境因素的最大偏差；
39.对于至少一个离地高度中的每个离地高度，根据该离地高度对应于目标环境因素的最大偏差，计算该离地高度对应的初始精度，以得到至少一个离地高度分别对应的初始精度；
40.将至少一个离地高度分别对应的初始精度除以预设值，得到至少一个离地高度分别对应的最终精度，作为该筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度。
41.可选的，根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合中包含的风速平均值和至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的值，从预设环境因素中确定目标环境因素，包括：
42.根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合中包含的风速平均值，计算至少一个离地高度分别对应的风速偏差百分比；
43.根据至少一个离地高度分别对应的预设环境因素的值和至少一个离地高度分别对应的风速偏差百分比建立第三线性回归方程，以得到至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的第三线性回归方程；
44.根据至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的第三线性回归方程，确定方程斜率、预设环境因素标准差和相关系数，作为至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的方程斜率、预设环境因素标准差和相关系数；
45.根据至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的方程斜率、预设环境因素标准差和相关系数，从预设环境因素中确定出目标环境因素。
46.可选的，根据目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度，确定目标激光雷达系统的不确定度精度等级，包括：
47.计算目标筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度的平方和；
48.对平方和进行开方，得到目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
49.一种激光雷达系统的分级装置，包括：目标数据集合获取模块、无效数据剔除模块、俘获矩阵统计模块、数量要求满足情况判断模块、雷达成熟度判断模块和不确定度计算
模块；
50.目标数据集合获取模块，用于获取目标数据集合，其中，目标数据集合中至少包括两个同型号激光雷达系统和位于两个海域的测风塔在设定条件下采集数据的统计值组成的三个数据集合，统计值至少包括风速统计值，设定条件包括至少一个波高；
51.无效数据剔除模块，用于将目标数据集合中的无效数据剔除，得到目标筛选后数据集合；
52.俘获矩阵统计模块，用于对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果，其中，俘获矩阵用于统计波高处于各预设波高区间且风速统计值处于各预设风速区间的统计值个数，以及，各预设风速区间下的统计值总数和波高区间数，一预设风速区间下的波高区间数是指该预设风速区间下统计值个数大于或等于第一数量的预设波高区间个数；
53.数量要求满足情况判断模块、用于根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求；
54.雷达成熟度判断模块，用于若数量要求满足情况判断模块确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量满足预设数量要求，则根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标激光雷达系统是否成熟，其中，目标激光雷达系统至少包括两个同型号激光雷达系统；
55.不确定度计算模块，用于若雷达成熟度判断模块确定目标激光雷达系统成熟，则根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
56.经由上述的技术方案可知，本技术提供的激光雷达系统的分级方法，首先获取目标数据集合，然后将目标数据集合中的无效数据剔除，得到目标筛选后数据集合，接着对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果，之后根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求，若满足，则根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标激光雷达系统是否成熟，若目标激光雷达系统成熟，则根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精度等级。由此可见，本技术能够根据对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计后，根据统计结果确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求，并能确定出目标激光雷达系统是否成熟，在目标激光雷达系统成熟时，本技术即能够根据目标筛选后数据集合，计算出目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
附图说明
57.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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技术的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
58.图1为本技术实施例提供的激光雷达系统的分级方法的流程示意图；
59.图2为激光雷达系统和测风塔组成的测试场景的示意图；
60.图3为本技术实施例提供的激光雷达系统的分级装置的结构示意图；
61.图4为本技术实施例提供的激光雷达系统的分级设备的硬件结构框图。
具体实施方式
62.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
63.本技术提供了一种激光雷达系统的分级方法和装置，接下来通过下述实施例对本技术提供的激光雷达系统的分级方法进行详细介绍。
64.请参阅图1，示出了本技术实施例提供的激光雷达系统的分级方法的流程示意图，该激光雷达系统的分级方法可以包括：
65.步骤s101、获取目标数据集合。
66.其中，目标数据集合中至少包括两个同型号激光雷达系统和位于两个海域的测风塔在设定条件下采集数据的统计值组成的三个数据集合，统计值至少包括风速统计值，设定条件包括至少一个波高。
67.本技术实施例可以基于两个同型号激光雷达系统和位于两个海域的测风塔在设定条件下采集数据，对激光雷达系统进行分级测试。
68.这里，测风塔上安装有风速、风向、温湿度、气压等传感器，以及，波浪剖面流速仪，该波浪剖面流速仪用于采集波高数据。在本步骤中，考虑到不同的激光雷达系统可能对水深和波浪的要求不同，因此要根据不同型号的激光雷达系统选择合适的海上测风塔来进行比对测试。为了保证计算出的不确定度精度等级更准确，本步骤需要至少两个海上测风塔，并且，该两个海上测风塔所在海域的气象和波浪等条件最好不同，以便能够更好地测试出激光雷达系统在这些条件影响下的影响结果。
69.可选的，激光雷达系统具体可以为漂浮式激光雷达系统；在本步骤中，至少需要两个同型号的激光雷达系统，其中，两个激光雷达系统在同一个海域进行分级测试，并且该两个激光雷达系统中的其中一个还需要再另一个海域再次进行分级测试。以漂浮式激光雷达系统为例，可以参见图2所示，漂浮式雷达系统1和漂浮式雷达系统2在测试海域1采集数据，漂浮式雷达系统1还会在测试海域2采集数据。
70.在本实施例中，激光雷达系统和测风塔的数据存储要求为设定时长内的统计值，也即，对于激光雷达系统和测风塔来说，均会在采集数据后，每隔设定时长对该设定时长内采集的数据进行统计，得到设定时长内的统计值并存储该统计值。可选的，设定时长为10分钟，统计值包括但不限于：最大值、最小值、标准偏差和统计值。
71.在本步骤中，位于同一个海域的测风塔和一个激光雷达系统采集数据的统计值组成一个数据集合，因此，两个同型号激光雷达系统和位于两个海域的测风塔采集数据的统计值共组成三个数据集合，例如，对于图2来说，漂浮式雷达系统1和位于测试海域1的测风塔采集数据的统计值组成第一个数据集合，漂浮式雷达系统2和位于测试海域1的测风塔采集数据的统计值组成第二个数据集合，漂浮式雷达系统1和位于测试海域2的测风塔采集数据的统计值组成第三个数据集合；那么，本步骤中获得目标数据集合至少包括该三个数据集合，也就是说，至少基于该三个数据集合进行分级测试，能够使得本实施例最终计算出的不确定度精度等级更准确。
72.值得注意的是，本实施例中的激光雷达系统和测风塔的采集器时间误差须在6秒
以内，否则，计算出的不确定度精度等级也可能不准确。基于此，可以每周校验一次采集器，以便激光雷达系统和测风塔的采集器时间误差能够始终保持在6秒以内。
73.还需要说明的是，上述激光雷达系统和测风塔采集数据是在设定条件下进行的，可选的，设定条件包括至少一个波高，也就是说，激光雷达系统和测风塔采集的数据是指至少一个波高对应的数据。
74.另外，可选的，激光雷达系统和测风塔采集的数据可以包括风速数据，那么上述统计值具体是指风速统计值；当然，激光雷达系统和测风塔采集的数据还可以包括其他数据，例如风向、温度、湿度等，本技术对此不进行限定。
75.步骤s102、将目标数据集合中的无效数据剔除，得到目标筛选后数据集合。
76.可以理解的是，激光雷达系统和测风塔采集数据的统计值可能会存在一些无效数据，为避免无效数据影响计算出的不确定度精度等级，需要将无效数据剔除。
77.可选的，无效数据是指以下数据：第一，周围障碍物影响的扇区内的数据；第二，参考风速计受测风塔塔体、支架等设备的影响的数据；第三，激光雷达系统或海上测风塔仪器损坏时的数据；第四，波浪等条件超出激光雷达系统允许范围的数据。
78.步骤s103、对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果。
79.首先对俘获矩阵进行介绍。
80.本步骤中，俘获矩阵可以对每个筛选后数据集合包含的统计值数量按照预设风速区间和预设波高区间进行统计，具体来说，俘获矩阵用于统计波高处于各预设波高区间且风速统计值处于各预设风速区间的统计值个数，以及，各预设风速区间下的统计值总数和波高区间数，一预设风速区间下的波高区间数是指该预设风速区间下统计值个数大于或等于第一数量的预设波高区间个数。
81.需要说明的是，本技术不对第一数量进行限定，具体可以根据实际情况确定，例如，第一数量可以设置为3。
82.为了便于理解该俘获矩阵，以下示例性地给出了一个俘获矩阵。需要说明的是，表1示出的俘获矩阵包含的各预设风速区间、预设波高区间仅为示例，不作为对本技术的限定。
83.表1俘获矩阵统计表
[0084][0085]
如前述步骤中的介绍，目标筛选后数据集合包括至少三个数据集合，则本步骤中的目标筛选后数据集合包括至少三个数据集合分别对应的筛选后数据集合，基于此，本步骤“对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计”实际上是对目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别进行俘获矩阵统计，也即，本步骤的过程包括：对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，对该筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到该筛选后数据集合对应的统计结果；以得到目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别对应的统计结果。
[0086]
步骤s104、根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求。
[0087]
在本实施例中，俘获矩阵的功能之一是判断目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否足够进行分级测试，基于此，本步骤可根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求。
[0088]
上文已经说明了“目标筛选后数据集合包括至少三个数据集合分别对应的筛选后数据集合”，则本步骤的过程可以包括：对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，根据该筛选后数据集合对应的统计结果，确定该筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求。
[0089]
可选的，预设数量要求可以为：该筛选后数据集合对应的统计结果中，各预设风速区间下的统计值总数大于或等于第二数量，并且，各预设风速区间下的波高区间数大于或等于第三数量，并且，至少存在两个预设波高区间满足预设数量子要求，预设数量子要求为一预设波高区间下处于第一风速区间和第二风速区间的统计值个数均大于或等于第四数量，且该预设波高区间下的统计值总数大于或等于第五数量。
[0090]
以上表1为例，举例说明预设数量要求。
[0091]
若表1中，统计值总数这一行包含的每个数值均大于或等于第二数量，并且，波高
区间数这一行包含的每个数值均大于或等于第三数量，并且，至少有两个预设波高区间满足预设数量子要求，则表1对应的筛选后数据集合包含的统计值数量满足预设数量要求。其中，对于预设数量子要求，若一预设波高区间下处于第一风速区间的统计值个数大于或等于第四数量，并且，该预设波高区间下处于第二风速区间的统计值个数大于或等于第四数量，并且，该预设波高区间下的统计值总数大于或等于第五数量，则该预设波高区间满足预设数量子要求。
[0092]
这里，一预设波高区间下处于第一风速区间的统计值个数是指该预设波高区间这一行处于第一风速区间的数值的和，一预设波高区间下处于第二风速区间的统计值个数是指该预设波高区间这一行处于第二风速区间的数值的和，一预设波高区间下的统计值总数是指该预设波高区间这一行所有数值的和。
[0093]
需要说明的是，上述第二数量、第三数量、第四数量和第五数量均可根据实际情况确定，本技术对此不进行限定，例如，第二数量可以为10，第三数量可以为2，第四数量可以为36，第五数量可以为144；上述第一风速区间和第二风速区间的和等于所有预设风速区间的和，例如，对于表1来说，第一风速区间是指[4,8)，第二风速区间是指[8,16.5)。
[0094]
步骤s105、若满足，则根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标激光雷达系统是否成熟。
[0095]
其中，目标激光雷达系统至少包括两个同型号激光雷达系统。
[0096]
在本实施例中，俘获矩阵另一个功能是判断目标激光雷达系统是否足够成熟进行分级测试。
[0097]
可选的，对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，可在上个步骤确定该筛选后数据集合包含的统计值数量满足预设数量要求时，根据该筛选后数据集合对应的统计结果，判断该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟。对于每个筛选后数据集合，均进行该判断过程，即可以得到目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别对应的激光雷达系统是否成熟。
[0098]
在本步骤中，若目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别对应的激光雷达系统均成熟，则确定目标激光雷达系统成熟。
[0099]
举例来说，对于图2，若根据步骤s101提及的“第一个数据集合”对应的筛选后数据集合所对应的统计结果，确定漂浮式雷达系统1成熟，且根据步骤s101提及的“第二个数据集合”对应的筛选后数据集合所对应的统计结果，确定漂浮式雷达系统2成熟，且根据步骤s101提及的“第三个数据集合”对应的筛选后数据集合所对应的统计结果，确定漂浮式雷达系统1成熟，则确定漂浮式雷达系统1和2均成熟；若根据步骤s101提及的“第一个数据集合”对应的筛选后数据集合所对应的统计结果，确定漂浮式雷达系统1成熟，根据步骤s101提及的“第三个数据集合”对应的筛选后数据集合所对应的统计结果，确定漂浮式雷达系统1不成熟，则确定漂浮式雷达系统1不成熟。
[0100]
可选的，本步骤在确定目标激光雷达系统包含的某个激光雷达系统不成熟时，还可以对目标筛选后数据集合以及上述判断过程进行分析，以进一步分析该激光雷达系统是否真的不成熟，若进一步分析发现该激光雷达系统成熟，仍可认为目标激光雷达系统成熟，若进一步分析发现该激光雷达系统的确不成熟，则认为目标激光雷达系统不成熟。
[0101]
步骤s106、若目标激光雷达系统成熟，则根据目标筛选后数据集合，计算目标激光
雷达系统的不确定度精度等级。
[0102]
在本步骤中，可在目标激光雷达系统成熟时再进行分级测试，如若目标激光雷达系统不成熟，即使能够根据目标筛选后数据集合，计算出目标激光雷达系统的不确定度精度等级，则计算出的目标激光雷达系统的不确定度精度等级也不准确。
[0103]
本技术提供的激光雷达系统的分级方法，首先获取目标数据集合，然后将目标数据集合中的无效数据剔除，得到目标筛选后数据集合，接着对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果，之后根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求，若满足，则根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标激光雷达系统是否成熟，若目标激光雷达系统成熟，则根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精度等级。由此可见，本技术能够根据对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计后，根据统计结果确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求，并能确定出目标激光雷达系统是否成熟，在目标激光雷达系统成熟时，本技术即能够根据目标筛选后数据集合，计算出目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
[0104]
本技术的一个实施例，考虑到步骤s102在剔除无效数据时，如果剔除的无效数据很多，例如10个统计值中有4个是无效数据，说明激光雷达系统的成熟度还有待提高，此时不进行分级测试，需要等待激光雷达系统足够成熟时再进行分级测试。也就是说，本实施例需要根据目标筛选后数据集合和目标数据集合，确定数据有效率，然后再根据数据有效率，确定目标激光雷达系统是否成熟，若目标激光雷达系统成熟，则执行上述步骤s103，若目标激光雷达系统不成熟，则不再执行步骤s103以及之后的各步骤。
[0105]
可选的，“根据目标筛选后数据集合和目标数据集合，确定数据有效率”的过程可以包括：对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合以及目标数据集合中的对应数据集合，将该筛选后数据集合包含的统计值数量除以对应数据集合包含的统计值数量，得到的商值即为该筛选后数据集合对应的数据有效率。
[0106]
相应的，“根据数据有效率，确定目标激光雷达系统是否成熟”的过程可以包括：对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，若该筛选后数据集合对应的数据有效率大于或等于预设有效率阈值，则确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统成熟，否则，确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统不成熟；若目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合对应的激光雷达系统均成熟，则确定目标激光雷达系统成熟。
[0107]
可选的，上述预设有效率阈值可以为95％，当然，该预设有效率阈值也可以根据实际情况设置为其他值，本技术对此不进行限定。
[0108]
本实施例会在剔除无效数据后，先根据数据有效率确定目标激光雷达系统是否成熟，如若不成熟，就不再执行后续各步骤，在一定程度上提高了分级测试的效率。
[0109]
本技术的一个实施例，对上述步骤s105中提及的“根据该筛选后数据集合对应的统计结果，判断该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟”的过程进行介绍。
[0110]
可选的，“根据该筛选后数据集合对应的统计结果，判断该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟”的过程可以包括：
[0111]
a1、对该筛选后数据集合对应的统计结果中，分别处于各预设波高区间的风速统计值建立第一线性回归方程，并对处于所有预设波高区间的风速统计值建立第二线性回归
方程，以得到各第一线性回归方程分别对应的斜率和相关系数，以及，第二线性回归方程对应的斜率和相关系数。
[0112]
以表1为例进行说明。
[0113]
首先，本步骤可根据预设波高区间为“《1”这一行的各风速统计值建立一个第一线性回归方程，根据预设波高区间为“[1,2)”这一行的各风速统计值建立一个第一线性回归方程，
…
，以此类推，根据预设波高区间为“》7”这一行的各风速统计值建立一个第一线性回归方程，由此，共建立了8个第一线性回归方程。
[0114]
然后，本步骤可根据预设波高区间为“《1”至“》7”共8行的各风速统计值建立一个第二线性回归方程。
[0115]
最后，基于上述建立的8个第一线性回归方程和1个第二线性回归方程分别进行回归分析，可以得到8个第一线性回归方程和1个第二线性回归方程分别对应的斜率和相关系数(即r2)。
[0116]
需要说明的是，上述第一线性回归方程和第二线性回归方程的格式均为y＝kx+b，其中，x为激光雷达系统采集风速的风速统计值，y为测风塔采集风速的风速统计值。
[0117]
a2、根据各第一线性回归方程分别对应的斜率和相关系数，以及，第二线性回归方程对应的斜率和相关系数，确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟。
[0118]
可选的，若各第一线性回归方程分别对应的斜率和第二线性回归方程对应的斜率均在第一预设斜率范围内，且，各第一线性回归方程分别对应的相关系数和第二线性回归方程对应的相关系数均大于或等于预设相关系数阈值，则确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统成熟。
[0119]
可选的，上述“根据该筛选后数据集合对应的统计结果，判断该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟”的过程除基于风速统计值确定激光雷达系统是否成熟外，还需要基于风向进行判断，即同时基于风速统计值和风向判断激光雷达系统是否成熟，则本步骤在上述条件的基础上还需要满足：基于风向建立的各第一线性回归方程(具体建立过程可参考基于风速统计值的建立过程)分别对应的斜率，以及，基于风向建立的第二线性回归方程(具体建立过程可参考基于风速统计值的建立过程)对应的斜率均在第二预设斜率范围内，并且，基于风向建立的各第一线性回归方程分别对应的相关系数，以及，基于风向建立的第二线性回归方程对应的相关系数均大于或等于预设相关系数阈值，此时才可以确定激光雷达系统成熟。否则，认为激光雷达系统的成熟度还有待提高，不建议现阶段进行分级测试，
[0120]
需要说明的是，本技术不对上述第一预设斜率范围、第二预设斜率范围和预设相关系数阈值进行限定，具体可根据实际情况确定，例如，上述第一预设斜率范围可以为0.98～1.02，上述第二预设斜率范围可以为0.95～1.05，上述预设相关系数阈值可以为0.98。
[0121]
本实施例能够基于俘获矩阵统计结果，确定筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟，如若不成熟，就不再执行后续各步骤，进一步提高了分级测试的效率。
[0122]
以下实施例对上述“步骤s106、根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精度等级”进行说明。
[0123]
可选的，上述风速统计值为风速平均值，设定条件还可以包括至少一个离地高度，基于此，上述“步骤s106、根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精
度等级”的过程可以包括b1～b2：
[0124]
b1、对目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合：将该筛选后数据集合按照离地高度进行归类，得到至少一个离地高度分别对应的统计值集合；根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合，确定该筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度；以得到目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度。
[0125]
分级测试中，激光雷达系统与参考传感器(即测风塔上安装的传感器)需要在同一高度下计算最终精度。因此，对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，本步骤需要首先将该筛选后数据集合按照离地高度进行归类，得到至少一个离地高度分别对应的统计值集合，然后再根据得到的至少一个离地高度分别对应的统计值集合，分别计算最终精度。
[0126]
可选的，本步骤在“根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合，确定该筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度”时，具体过程可以包括b11～b15：
[0127]
b11、根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合，计算至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的值和值范围。
[0128]
目前，已知的对激光雷达系统有影响的环境变量包括：风切变、入流角和风转向，为了提高本技术计算出的不确定度精度等级的准确性，还可以对波高、湍流强度、降水、风向、气温、空气密度、两个不同高度的温度差和云量等环境因素进行分析，基于此，本步骤中的“预设环境因素”可以为上述提及的环境因素中的一种或多种。
[0129]
可以理解的是，预设环境因素包含的每个环境因素的值均可以根据对应离地高度所对应的统计值集合确定，即，对于每个离地高度，本步骤可以根据该离地高度对应的统计值集合，计算该离地高度对应于预设环境因素的值，这里，该离地高度对应于预设环境因素的值是指根据该离地高度对应的统计值集合确定的预设环境因素的值。
[0130]
在确定出至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的值后，也就能够确定出至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的值范围。
[0131]
b12、根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合中包含的风速平均值和至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的值，从预设环境因素中确定目标环境因素，其中，目标环境因素对目标激光雷达系统的不确定度精度等级具有显著影响。
[0132]
在本步骤中，需要从预设环境因素中确定出对不确定度精度等级的计算具有显著影响的环境因素，作为目标环境因素。
[0133]
可选的，在确定出“具有显著影响的环境因素”后，若确定出的环境因素之间存在相关性，例如环境因素a与b均不确定度精度等级的计算具有显著影响，且a与b之间存在相关性，则需要考虑存在a对不确定度精度等级的影响是否由于b引起，若是，则目标环境因素中不包含a；同理，若b对不确定度精度等级的影响是由于a引起，则目标环境因素中不包含b。基于此，可以在确定出“具有显著影响的环境因素”后，从而只留下直接影响不确定度精度等级的环境变量，排除掉不直接影响不确定度精度等级的环境变量，以得到目标环境因素。
[0134]
在一可选实施例中，本步骤的具体实施过程可以包括以下b121～b123：
[0135]
b121、根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合中包含的风速平均值，计算
至少一个离地高度分别对应的风速偏差百分比。
[0136]
可以理解的是，一离地高度对应的统计值集合中包含的风速平均值包括激光雷达系统采集风速对应的风速平均值和测风塔采集风速对应的风速平均值，本步骤可基于一离地高度下，该激光雷达系统采集风速对应的风速平均值和测风塔采集风速对应的风速平均值，计算该离地高度对应的风速偏差百分比。
[0137]
可选的，对于至少一个离地高度中的每个离地高度，该离地高度对应的风速偏差百分比的计算公式为：
[0138][0139]
其中，v
rsd
是指激光雷达系统采集风速对应的风速平均值，v
reference
是指测风塔采集风速对应的风速平均值。
[0140]
b122、根据至少一个离地高度分别对应的预设环境因素的值和至少一个离地高度分别对应的风速偏差百分比建立第三线性回归方程，以得到至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的第三线性回归方程。
[0141]
在本步骤中，对于至少一个离地高度中的每个离地高度，均可以将该离地高区对应的风速偏差百分比作为因变量，将该离地高度对应的预设环境因素的值作为自变量，根据自变量和因变量建立一个一维的、双参数的第三线性回归方程。
[0142]
b123、根据至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的第三线性回归方程，确定方程斜率、预设环境因素标准差和相关系数，作为至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的方程斜率、预设环境因素标准差和相关系数。
[0143]
对于至少一个离地高度中的每个离地高度，本步骤均可基于该离地高度对应于预设环境因素的第三线性回归方程进行回归分析，得到方程斜率(用m表示)、预设环境因素的标准差(用std表示)和相关系数(用r 2
表示)，当然，进行回归分析，也可以计算出偏差(用c表示)和预设环境因素的平均值(用avg表示)。
[0144]
b124、根据至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的方程斜率、预设环境因素标准差和相关系数，从预设环境因素中确定出目标环境因素。
[0145]
具体来说，对于至少一个离地高度中的每个离地高度，本步骤可以首先根据该离地高度对应于预设环境因素的方程斜率m和预设环境因素标准差std，计算该离地高度对应于预设环境因素的灵敏度；然后再根据至少一个离地高度对应于预设环境因素的灵敏度和相关系数，从预设环境因素中确定出目标环境因素。
[0146]
参见下表2，以便更清楚地理解离地高度、预设环境因素(即自变量)以及通过回归分析计算出的各参数、灵敏度等的关系。
[0147]
表2通过回归分析计算出的各参数、灵敏度的统计表
[0148][0149]
可选的，可将该离地高度对应于预设环境因素的方程斜率m和预设环境因素标准差std相乘，乘积即为该离地高度对应于预设环境因素的灵敏度。
[0150]
可选的，“根据至少一个离地高度对应于预设环境因素的灵敏度和相关系数，从预设环境因素中确定出目标环境因素”的过程可以包括：对于预设环境因素包含的每个环境因素，只要有一个离地高度满足第一条件或第二条件，就将该环境因素作为目标环境因素。这里，第一条件为：该离地高度对应于该环境因素的灵敏度大于或等于灵敏度阈值，第二条件为：该离地高度对应于该环境因素的灵敏度与r(即相关系数的开方)的乘积大于或等于设定乘积阈值。可选的，上述灵敏度阈值可以为0.5，上述设定乘积阈值可以为0.1。
[0151]
b13、根据至少一个离地高度分别对应于目标环境因素的方程斜率和值范围，确定至少一个离地高度分别对应于目标环境因素的最大偏差。
[0152]
可选的，对于至少一个离地高度中的每个离地高度，将该离地高度分别对应于目标环境因素的方程斜率记为m，将该离地高度分别对应于目标环境因素的值范围记为range，则该离地高度分别对应于目标环境因素的最大偏差为m*range。
[0153]
在本步骤中，可对至少一个离地高度分别对应于目标环境因素的方程斜率、值范围和最大偏差进行统计，得到如下表3(以目标环境因素包括风切变指数、入流角、垂直风向变化和波高为例)。
[0154]
表3目标环境因素的方程斜率、值范围和最大偏差的统计表
[0155][0156]
b14、对于至少一个离地高度中的每个离地高度，根据该离地高度对应于目标环境因素的最大偏差，计算该离地高度对应的初始精度，以得到至少一个离地高度分别对应的初始精度。
[0157]
可选的，对于至少一个离地高度中的每个离地高度，可将该离地高度对应于目标环境因素的最大偏差的平方和再开方，作为该离地高度对应的初始精度。例如，离地高度m1分别对应于风切变指数、入流角、垂直风向变化和波高的最大偏差分别为a、b、c和d，则离地高度m1对应的初始精度为：
[0158]
b15、将至少一个离地高度分别对应的初始精度除以预设值，得到至少一个离地高度分别对应的最终精度，作为该筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度。
[0159]
在本步骤中，预设值可以为则对于至少一个离地高度中的每个离地高度，均可将该离地高度对应的初始精度除以得到该离地高度对应的最终精度。
[0160]
值得注意的是，对目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，均可按照上述b11～b15的步骤进行计算，从而可以得到每个筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度。
[0161]
例如，若目标筛选后数据集合包括4个筛选后数据集合，至少一个离地高度分别为高度m1、m2和m3，则经由b1的计算，共可以得到12个最终精度。
[0162]
b2、根据目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度，确定目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
[0163]
可选的，本步骤具体可以包括以下步骤：计算目标筛选后数据集合下至少一个离
地高度分别对应的最终精度的平方和，并对平方和进行开方，得到目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
[0164]
举例来说，如上个示例，若目标筛选后数据集合包括4个筛选后数据集合，至少一个离地高度分别为高度m1、m2和m3，则可得到12个最终精度，本步骤得到目标激光雷达系统的不确定度精度等级是指：该12个最终精度的平方和再开方。
[0165]
综上，本技术实施例可以计算出目标激光雷达系统的不确定度精度等级。值得注意的是，该不确定度精度等级只能代表目标激光雷达系统的同型号激光雷达系统的不确定度精度等级，如需确定其他型号的激光雷达系统的不确定度精度等级，可以按照本技术实施例提供的各步骤进行计算，得到其他型号的激光雷达系统的不确定度精度等级。
[0166]
本技术实施例还提供了一种激光雷达系统的分级装置，下面对本技术实施例提供的激光雷达系统的分级装置进行描述，下文描述的激光雷达系统的分级装置与上文描述的激光雷达系统的分级方法可相互对应参照。
[0167]
请参阅图3，示出了本技术实施例提供的激光雷达系统的分级装置的结构示意图，如图3所示，该激光雷达系统的分级装置可以包括：目标数据集合获取模块301、无效数据剔除模块302、俘获矩阵统计模块303、数量要求满足情况判断模块304、雷达成熟度判断模块305和不确定度计算模块306。
[0168]
目标数据集合获取模块301，用于获取目标数据集合，其中，目标数据集合中至少包括两个同型号激光雷达系统和位于两个海域的测风塔在设定条件下采集数据的统计值组成的三个数据集合，统计值至少包括风速统计值，设定条件包括至少一个波高。
[0169]
无效数据剔除模块302，用于将目标数据集合中的无效数据剔除，得到目标筛选后数据集合。
[0170]
俘获矩阵统计模块303，用于对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果，其中，俘获矩阵用于统计波高处于各预设波高区间且风速统计值处于各预设风速区间的统计值个数，以及，各预设风速区间下的统计值总数和波高区间数，一预设风速区间下的波高区间数是指该预设风速区间下统计值个数大于或等于第一数量的预设波高区间个数。
[0171]
数量要求满足情况判断模块304，用于根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求。
[0172]
雷达成熟度判断模块305，用于若数量要求满足情况判断模块确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量满足预设数量要求，则根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标激光雷达系统是否成熟，其中，目标激光雷达系统至少包括两个同型号激光雷达系统。
[0173]
不确定度计算模块306，用于若雷达成熟度判断模块确定目标激光雷达系统成熟，则根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
[0174]
本技术提供的激光雷达系统的分级装置，首先获取目标数据集合，然后将目标数据集合中的无效数据剔除，得到目标筛选后数据集合，接着对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果，之后根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求，若满足，则根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标激光雷达系统是否成熟，若目标
激光雷达系统成熟，则根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精度等级。由此可见，本技术能够根据对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计后，根据统计结果确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求，并能确定出目标激光雷达系统是否成熟，在目标激光雷达系统成熟时，本技术即能够根据目标筛选后数据集合，计算出目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
[0175]
在一种可能的实现方式中，本技术提供的激光雷达系统的分级装置还可以包括：有效率计算模块和有效率参考模块。
[0176]
其中，有效率计算模块，用于根据目标筛选后数据集合和目标数据集合，确定数据有效率。
[0177]
有效率参考模块，用于根据数据有效率，确定目标激光雷达系统是否成熟，以在目标激光雷达系统成熟时，执行对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果。
[0178]
在一种可能的实现方式中，上述目标筛选后数据集合中至少包括三个数据集合分别对应的筛选后数据集合。
[0179]
基于此，俘获矩阵统计模块303具体可以用于对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，对该筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到该筛选后数据集合对应的统计结果；以得到目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别对应的统计结果。
[0180]
数量要求满足情况判断模块304具体可以用于对于目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，根据该筛选后数据集合对应的统计结果，确定该筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求。
[0181]
雷达成熟度判断模块305具体可以用于针对目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，根据该筛选后数据集合对应的统计结果，确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟，以得到目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别对应的激光雷达系统是否成熟，若目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合分别对应的激光雷达系统均成熟，则确定目标激光雷达系统成熟。
[0182]
在一种可能的实现方式中，上述预设数量要求为该筛选后数据集合对应的统计结果中，各预设风速区间下的统计值总数大于或等于第二数量，并且，各预设风速区间下的波高区间数大于或等于第三数量，并且，至少存在两个预设波高区间满足预设数量子要求，预设数量子要求为一预设波高区间下处于第一风速区间和第二风速区间的统计值个数均大于或等于第四数量，且该预设波高区间下的统计值总数大于或等于第五数量。
[0183]
在一种可能的实现方式中，上述雷达成熟度判断模块305在根据该筛选后数据集合对应的统计结果，确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟时，可以包括：第一方程建立子模块和雷达成熟度判断子模块。
[0184]
其中，第一方程建立子模块，用于对该筛选后数据集合对应的统计结果中，分别处于各预设波高区间的风速统计值建立第一线性回归方程，并对处于所有预设波高区间的风速统计值建立第二线性回归方程，以得到各第一线性回归方程分别对应的斜率和相关系数，以及，第二线性回归方程对应的斜率和相关系数。
[0185]
雷达成熟度判断子模块，用于根据各第一线性回归方程分别对应的斜率和相关系
数，以及，第二线性回归方程对应的斜率和相关系数，确定该筛选后数据集合对应的激光雷达系统是否成熟。
[0186]
在一种可能的实现方式中，上述风速统计值为风速平均值，设定条件还包括至少一个离地高度。则上述不确定度计算模块306可以包括：最终精度计算子模块和不确定度计算子模块。
[0187]
其中，最终精度计算子模块，用于对目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合，将该筛选后数据集合按照离地高度进行归类，得到至少一个离地高度分别对应的统计值集合，根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合，确定该筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度，以得到目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度。
[0188]
不确定度计算子模块，用于根据目标筛选后数据集合包含的每个筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度，确定目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
[0189]
在一种可能的实现方式中，上述最终精度计算子模块在根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合，确定该筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度时可以包括：第一计算子模块、目标环境因素确定子模块、第二计算子模块、第三计算子模块和第四计算子模块。
[0190]
其中，第一计算子模块，用于根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合，计算至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的值和值范围。
[0191]
目标环境因素确定子模块，用于根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合中包含的风速平均值和至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的值，从预设环境因素中确定目标环境因素，其中，目标环境因素对目标激光雷达系统的不确定度精度等级具有显著影响。
[0192]
第二计算子模块，用于根据至少一个离地高度分别对应于目标环境因素的方程斜率和值范围，确定至少一个离地高度分别对应于目标环境因素的最大偏差。
[0193]
第三计算子模块，用于对于至少一个离地高度中的每个离地高度，根据该离地高度对应于目标环境因素的最大偏差，计算该离地高度对应的初始精度，以得到至少一个离地高度分别对应的初始精度。
[0194]
第四计算子模块，用于将至少一个离地高度分别对应的初始精度除以预设值，得到至少一个离地高度分别对应的最终精度，作为该筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度。
[0195]
在一种可能的实现方式中，上述目标环境因素确定子模块可以包括：风速偏差计算子模块、第二方程建立子模块、目标参数确定子模块和目标参数参考子模块。
[0196]
其中，风速偏差计算子模块，用于根据至少一个离地高度分别对应的统计值集合中包含的风速平均值，计算至少一个离地高度分别对应的风速偏差百分比。
[0197]
第二方程建立子模块，用于根据至少一个离地高度分别对应的预设环境因素的值和至少一个离地高度分别对应的风速偏差百分比建立第三线性回归方程，以得到至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的第三线性回归方程。
[0198]
目标参数确定子模块，用于根据至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的第三线性回归方程，确定方程斜率、预设环境因素标准差和相关系数，作为至少一个离地高度
分别对应于预设环境因素的方程斜率、预设环境因素标准差和相关系数。
[0199]
目标参数参考子模块，用于根据至少一个离地高度分别对应于预设环境因素的方程斜率、预设环境因素标准差和相关系数，从预设环境因素中确定出目标环境因素。
[0200]
在一种可能的实现方式中，上述不确定度计算子模块可以包括：平方和计算模块和开方模块。
[0201]
其中，平方和计算模块，用于计算目标筛选后数据集合下至少一个离地高度分别对应的最终精度的平方和。
[0202]
开方模块，用于对平方和进行开方，得到目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
[0203]
本技术实施例还提供了一种激光雷达系统的分级设备。可选的，图4示出了激光雷达系统的分级设备的硬件结构框图，参照图4，该激光雷达系统的分级设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器401，至少一个通信接口402，至少一个存储器403和至少一个通信总线404；
[0204]
在本技术实施例中，处理器401、通信接口402、存储器403、通信总线404的数量为至少一个，且处理器401、通信接口402、存储器403通过通信总线404完成相互间的通信；
[0205]
处理器401可能是一个中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；
[0206]
存储器403可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)等，例如至少一个磁盘存储器；
[0207]
其中，存储器403存储有程序，处理器401可调用存储器403存储的程序，所述程序用于：
[0208]
获取目标数据集合，其中，目标数据集合中至少包括两个同型号激光雷达系统和位于两个海域的测风塔在设定条件下采集数据的统计值组成的三个数据集合，统计值至少包括风速统计值，设定条件包括至少一个波高；
[0209]
将目标数据集合中的无效数据剔除，得到目标筛选后数据集合；
[0210]
对目标筛选后数据集合进行俘获矩阵统计，得到目标筛选后数据集合对应的统计结果，其中，俘获矩阵用于统计波高处于各预设波高区间且风速统计值处于各预设风速区间的统计值个数，以及，各预设风速区间下的统计值总数和波高区间数，一预设风速区间下的波高区间数是指该预设风速区间下统计值个数大于或等于第一数量的预设波高区间个数；
[0211]
根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标筛选后数据集合包含的统计值数量是否满足预设数量要求；
[0212]
若满足，则根据目标筛选后数据集合对应的统计结果，确定目标激光雷达系统是否成熟，其中，目标激光雷达系统至少包括两个同型号激光雷达系统；
[0213]
若目标激光雷达系统成熟，则根据目标筛选后数据集合，计算目标激光雷达系统的不确定度精度等级。
[0214]
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
[0215]
本技术实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述激光雷达系统的分级方法。
[0216]
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
[0217]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0218]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
[0219]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。