一种水上多线激光雷达外参标定方法及系统

1.本发明涉及激光雷达外参标定领域，特别是涉及一种水上多线激光雷达外参标定方法及系统。


背景技术：

2.基于激光雷达的感知系统工作时需要对激光雷达与无人船的相对位置关系即外参数(外参数包括旋转参数和平移参数；旋转参数：翻滚角roll，俯仰角pitch以及偏航角yaw；平移参数：x，y，z)进行标定。无人船的激光雷达外参标定需要在水面进行，但是目前没有针对无人船在水面环境的激光雷达标定方法，无人船的激光雷达外参标定一般参考地面无人车辆的标定方法进行标定。
3.目前已有很多针对地面车辆的激光雷达外参标定方法，如依靠标志物的无人车上多线激光雷达外参标定方法，需要在标定环境中布置特定的标定靶标，分别获取标定点在车辆坐标系和雷达坐标系下的三维坐标，基于预设的转换公式，对三维坐标进行参数计算，得到参数计算结果。基于所述参数计算结果，确定所述多线激光雷达的外参。该方法需要车辆在固定场景中进行标定，而且需要布置大于12个标定靶标，过程很繁琐。还有就是无标志物无人车上多线激光雷达外参标定方法，本质上是一个优化过程，主要核心是构建需要优化的目标函数。其过程是在车辆运动过程中，获取车辆坐标系下在两帧激光雷达数据间的运动增量，同时用激光雷达数据匹配的方式得到激光雷达坐标系下的运动估计。可以通过激光雷达的外参，将激光雷达坐标系的旋转和车辆坐标系的旋转转换到同一坐标系下，构建齐次线性超定方程组，求解最小二乘问题，得到外参。
4.目前无人船的激光雷达外参标定，需要让无人船在水面上以特定的轨迹进行自主或者遥控的运动，在运动过程中采集周围环境的点云数据，并实时记录无人船的位姿数据。采集足够多的数据后，可以通过这些数据进行计算求解，得到激光雷达外参。求解计算过程本质上是一个优化过程，主要核心是构建需要优化的目标函数。获取无人船坐标系下在两帧激光雷达数据间的运动增量，同时用激光雷达数据匹配的方式得到激光雷达坐标系下的运动估计。通过激光雷达的外参，将激光雷达坐标系的旋转和无人船坐标系的旋转转换到同一坐标系下，构建齐次线性超定方程组，求解最小二乘问题，得到外参。
5.通过对上述过程进行分析可以看到，在优化求解激光雷达的外参的过程中，目标函数的约束有两项，其中一项是利用两帧点云间的匹配的原理进行运动估计。由此可知，点云的匹配精度会影响激光雷达外参的标定精度。在水上环境进行激光雷达标定时，由于水的介电常数非常大(10℃时为83.83)，对电磁波吸收率很高，激光射到水面回波强度非常低。因此激光雷达在开阔水面上只能获得少量点云。这些点云无法产生足够的特征，使两帧点云无法进行有效匹配，使匹配精度降低，这会严重影响激光雷达外参标定精度。
6.另一项约束是无人船坐标系在两帧激光雷达数据间的运动增量。由于无人船运行时是在水面上进行平面运动，无人船自身翻滚角roll、俯仰角pitch以及高度z的变化量比较小，无法被充分激励，无法获取足够多的有效得数据。因此会影响激光雷达外参中翻滚角
roll、俯仰角pitch以及高度z的标定精度。


技术实现要素：

7.本发明的目的是提供一种水上多线激光雷达外参标定方法及系统，以解决现有技术中的激光雷达外参标定方法的标定精度低的问题。
8.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
9.一种水上多线激光雷达外参标定方法，包括：
10.获取无人船的船体位姿数据以及浮标点云数据；
11.以水平面为基准，将所述浮标点云数据转换为地图坐标系下的浮标点云数据；
12.根据所述浮标点云数据确定激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系；
13.根据所述激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系以及所述船体位姿数据，确定激光雷达的外参；所述激光雷达的外参包括旋转参数和平移参数；旋转参数包括翻滚角、俯仰角以及偏航角；平移参数包括x方向的平移参数、y方向的平移参数以及z方向的平移参数；
14.根据所述激光雷达的外参，完成对所述激光雷达的标定。
15.可选的，所述获取无人船的船体位姿数据以及激光雷达的点云数据，之前还包括：
16.布置激光雷达外参标定场景。
17.可选的，所述布置激光雷达外参标定场景，具体包括：
18.在距离无人船船身的预设范围内布置3个圆锥形的浮标；所述浮标的形状、重量、材料和体积相同。
19.可选的，所述获取无人船的船体位姿数据以及浮标点云数据，具体包括：
20.在预设时间内，使所述无人船围绕所述浮标做8字运动并通过无人船上的激光雷达采集所述无人船的船体位姿数据以及所述浮标点云数据。
21.可选的，在获取无人船的船体位姿数据以及浮标点云数据之后，还包括：
22.对所述无人船的船体位姿数据以及所述浮标点云数据进行预处理，得到预处理后的船体位姿数据以及预处理后的浮标点云数据。
23.可选的，所述对所述无人船的船体位姿数据以及所述浮标点云数据进行预处理，具体包括：
24.将所述无人船的船体位姿数据以及所述浮标点云数据进行时间同步处理；
25.对所述浮标点云数据进行滤波处理，得到滤波后的浮标点云数据；
26.将所述滤波后的浮标点云数据与所述无人船的船体位姿数据组成数据队列。
27.可选的，所述根据所述浮标点云数据确定激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系，具体包括：
28.根据公式确定激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系roll’、pitch’以及tz；其中，x＝[roll'pitch'tz]
t
，roll’为翻滚角的转换关系，pitch’为俯仰角的转换关系，tz为激光雷达坐标系到地图坐标系的平移转换关系；为第i个点云数据在地图坐标系下的高度；l为滤波后的浮标点云数据的集合，i为第i个点云数据。
[0029]
可选的，所述根据所述激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系以及所述船体位
姿数据，确定激光雷达的外参，具体包括：
[0030]
根据激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系roll’、pitch’以及tz和所述预处理后的船体位姿数据，利用公式确定翻滚角roll、俯仰角pitch以及z方向的平移参数z；其中，为激光雷达到地图坐标系转换关系；为激光雷达外参矩阵；为所述预处理后的船体位姿数据；
[0031]
将所述翻滚角roll、所述俯仰角pitch以及所述z方向的平移参数z代入所述激光雷达外参矩阵中，将三维外参标定转换为二维平面标定，确定偏航角yaw、x方向的平移参数x以及y方向的平移参数y。
[0032]
一种水上多线激光雷达外参标定系统，包括：
[0033]
数据获取模块，用于获取无人船的船体位姿数据以及浮标点云数据；
[0034]
数据转换模块，用于以水平面为基准，将所述浮标点云数据转换为地图坐标系下的浮标点云数据；
[0035]
转换关系确定模块，用于根据所述浮标点云数据确定激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系；
[0036]
外参确定模块，用于根据所述激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系以及所述船体位姿数据，确定激光雷达的外参；所述激光雷达的外参包括旋转参数和平移参数；旋转参数包括翻滚角、俯仰角以及偏航角；平移参数包括x方向的平移参数、y方向的平移参数以及z方向的平移参数；
[0037]
标定模块，用于根据所述激光雷达的外参，完成对所述激光雷达的标定。
[0038]
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
[0039]
本发明通过采用在水面布置圆锥形浮标的方式，达到增加激光雷达识别到的点云特征的目的。同时在计算求解时，增加基于水面环境特的约束项，对激光雷达外参标定过程进行解耦，先利用水面特征计算roll、pitch、z，外参roll、pitch、z被确定之后，将三维标定转化成二维标定，然后根据点云匹配和船身运动约束计算yaw、x、y。从而完成激光雷达标定并提高激光雷达外参标定精度。
附图说明
[0040]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]
图1为本发明提供的一种水上多线激光雷达外参标定方法的流程图；
[0042]
图2为本发明提供的水面激光雷达标定场景布置图；
[0043]
图3为本发明提供的水面激光雷达标定数据获取流程图；
[0044]
图4为本发明提供的浮标点云数据滤波流程图；
[0045]
图5为本发明具体实施方式中的水上多线激光雷达外参标定方法的流程图；
[0046]
图6为本发明提供的一种水上多线激光雷达外参标定系统的结构图。
具体实施方式
[0047]
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，都属于本发明保护的范围。
[0048]
本发明的目的是提供一种水上多线激光雷达外参标定方法及系统，以解决现有技术中的激光雷达外参标定方法的标定精度低的问题。
[0049]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0050]
图1为本发明提供的一种水上多线激光雷达外参标定方法的流程图，图5为本发明具体实施方式中的水上多线激光雷达外参标定方法的流程图，如图1和图5所示，一种水上多线激光雷达外参标定方法，包括：
[0051]
步骤101：获取无人船的船体位姿数据以及浮标点云数据。
[0052]
在一个具体实施方式中，所述获取无人船的船体位姿数据以及激光雷达的点云数据，之前还包括：
[0053]
布置激光雷达外参标定场景。
[0054]
在一个具体实施方式中，所述布置激光雷达外参标定场景，具体包括：
[0055]
在距离无人船船身的预设范围内布置3个圆锥形的浮标；所述浮标的形状、重量、材料和体积相同。
[0056]
在实际应用中，首先进行激光雷达外参标定场景布置，如图2所示，在船身周围50米-80米(取决于所用激光雷达的参数)布置三个圆锥形浮标。所使用的圆锥形浮标的形状、重量、材料和体积必须一致，以保证其露出水面的部分高度相同。由于水对激光的反射率较低，浮标对激光反射率高，因此激光雷达可以检测到浮标露出水面部分的点云。
[0057]
在一个具体实施方式中，所述获取无人船的船体位姿数据以及浮标点云数据，具体包括：
[0058]
在预设时间内，使所述无人船围绕所述浮标做8字运动并通过无人船上的激光雷达采集所述无人船的船体位姿数据以及所述浮标点云数据。
[0059]
在实际应用中，标定场景布置好之后，进行数据获取，如图3所示。让无人船在3个浮标范围内，以低速(小于1.5米/秒)做∞字运动，持续2分钟，以获取标定所需的船体位姿数据和浮标点云数据。
[0060]
在一个具体实施方式中，在获取无人船的船体位姿数据以及浮标点云数据之后，还包括：
[0061]
对所述无人船的船体位姿数据以及所述浮标点云数据进行预处理，得到预处理后的船体位姿数据以及预处理后的浮标点云数据。
[0062]
在一个具体实施方式中，所述对所述无人船的船体位姿数据以及所述浮标点云数据进行预处理，具体包括：
[0063]
将所述无人船的船体位姿数据以及所述浮标点云数据进行时间同步处理。
[0064]
对所述浮标点云数据进行滤波处理，得到滤波后的浮标点云数据。
[0065]
将所述滤波后的浮标点云数据与所述无人船的船体位姿数据组成数据队列。
[0066]
在实际应用中，首先进行数据同步，将浮标点云数据和无人船船体位姿数据进行时间同步，然后对浮标点云数据进行滤波处理，浮标点云数据滤波流程图如图4所示，水对激光的反射率很低，但是水中难免有一些杂质，这些杂质有时会反射激光，产生一些点云杂质。系统运动所产生的波浪，水花也会反射激光产生点云，这些点云数据的激光反射强度较低，可以通过对点云回波强度设置阈值，滤除上述点云杂波。除此之外，离船身过近(x\y\z任意值小于10米)或者过远的点云(x\y\z任意值大于150米)都是不需要的，可以去除。
[0067]
将滤波后的浮标点云数据与进行过时间同步的船体位姿数据形成一一对应的数据队列。
[0068]
步骤102：以水平面为基准，将所述浮标点云数据转换为地图坐标系下的浮标点云数据。
[0069]
根据水面环境的约束，计算roll、pitch、z。
[0070]
以水平面作为基准，即地图坐标系。点云转换到地图坐标系为：
[0071][0072]
上式中yaw’、pitch’、roll’为激光雷达坐标系到地图坐标系的旋转转换关系，t
x
、ty、tz为激光雷达坐标系到地图坐标系的平移转换关系，[x
m y
m zm]
t
为浮标点云数据在地图坐标系下的坐标，[x
l y
l z
l
]
t
为浮标点云数据在激光雷达坐标系下的坐标。其中浮标点云投影到地图坐标系的高度为：
[0073]
zm＝-sin(pitch')*x
l
+cos(pitch')sin(roll')*y
l
+cos(pitch')cos(roll')*z
l
+tz[0074]
由上式可以得到，原始点云投影到地图坐标的高度只和pitch’、roll’、tz有关。根据水面环境的特点，3个浮标底部点云转换到地图坐标下，均在水面上方，且3个浮标最底部的点云正好在水平面上，即高度zm＝0。
[0075]
步骤103：根据所述浮标点云数据确定激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系。
[0076]
在一个具体实施方式中，所述根据所述浮标点云数据确定激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系，具体包括：
[0077]
根据公式确定激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系roll’、pitch’以及tz；其中，x＝[roll'pitch'tz]
t
，roll’为翻滚角的转换关系，pitch’为俯仰角的转换关系，tz为激光雷达坐标系到地图坐标系的平移转换关系；为第i个点云数据在地图坐标系下的高度；l为滤波后的浮标点云数据的集合，i为第i个点云数据。
[0078]
在实际应用中，构建一个优化问题，对于3个浮标的点云，将其转换到地图坐标系下，对所有点的高度zm求和优化x＝[roll'pitch'tz]
t
，使最小，且任意的zm≥0：
[0079]
[0080]
求解上述优化问题得到激光雷达到地图坐标系的roll’、pitch’、tz。
[0081]
步骤104：根据所述激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系以及所述船体位姿数据，确定激光雷达的外参；所述激光雷达的外参包括旋转参数和平移参数；旋转参数包括翻滚角、俯仰角以及偏航角；平移参数包括x方向的平移参数、y方向的平移参数以及z方向的平移参数。
[0082]
在一个具体实施方式中，所述根据所述激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系以及所述船体位姿数据，确定激光雷达的外参，具体包括：
[0083]
根据激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系roll’、pitch’以及tz和所述预处理后的船体位姿数据，利用公式确定翻滚角roll、俯仰角pitch以及z方向的平移参数z；其中，为激光雷达到地图坐标系转换关系；为激光雷达外参矩阵；为所述预处理后的船体位姿数据。
[0084]
将所述翻滚角roll、所述俯仰角pitch以及所述z方向的平移参数z代入所述激光雷达外参矩阵中，将三维外参标定转换为二维平面标定，确定偏航角yaw、x方向的平移参数x以及y方向的平移参数y。
[0085]
在实际应用中，解决上述优化问题得到roll’、pitch’、tz后，由于船体坐标到地图坐标得旋转平移矩阵，即船体位姿数据已经通过上述数据采集步骤获得。因此根据公式，可计算出激光雷达相对于船体的外参矩阵中的roll、pitch、z。计算过程如下：
[0086]
为激光雷达到地图坐标系转换关系。
[0087][0088]
为激光雷达外参矩阵，roll、pitch、yaw、x、y、z为待求外参数。
[0089][0090]
为船体到地图位姿数据，通过数据采集步骤获得，全部参数已知。
[0091][0092]
根据公式有：
[0093][0094]
根据上式可以求解出roll、pitch、z。
[0095]
由于已经得到激光雷达外参中的roll、pitch以及z。还需要计算的外参为船在x-y平面上的平移参数x、y，以及绕z轴旋转角度yaw。通过将上述求得的roll、pitch以及z参数代入到激光雷达外参矩阵中，可以将三维的外参标定转化为求yaw、x以及y参数的二维平面标定。二维平面参数yaw、x以及y的求解过程如下。
[0096]
首先，将三个浮标的点云投影到水平面，即令所有浮标点云的高度zm＝0。
[0097]
在二维平面上，无人船在任意两个位置b1和b2时有如下等式，其中为在无人船在位置b1时点p在激光雷达下的坐标，为在无人船在位置b2时点p在激光雷达下的坐标，为激光雷达外参矩阵[yaw、x、y]，为船体在位置b1时船体位姿数据，为船体在位置b2时的船体位姿数据。
[0098]
对上式进行转换：
[0099][0100][0101][0102][0103][0104]
可以简化成其中为待求的激光雷达外参矩阵[yaw、x、y]，为两个不同位置间激光雷达的相对位姿[yaw
l
、x
l
、y
l
]，可通过激光雷达两帧点云匹配算法得到。为两个不同位置船体位姿变换[yawb、xb、yb]，由数据采集步骤获得；为无人船在位置b1时激光雷达到p点位姿转换关系；为无人船在位置b1时激光雷达到地图间的位姿转换关系；为的逆矩阵。在所采集的标定数据中，选取四个以上的数据，以求得三个以上的和以组成超定方程组，用最小二乘法求解，得到[yaw、x、y]。
[0105]
步骤105：根据所述激光雷达的外参，完成对所述激光雷达的标定。通过步骤104，激光雷达的六个外参[yaw、roll、pitch、x、y、z]已全部求出，标定完成。
[0106]
本发明采用布置浮标的方法，建立了激光雷达外参水上标定环境。数据采集过程中，使船在浮标范围内8字运动，并限制时间在2分钟内。采用了一种解耦的方式计算激光雷达外参数据，将三维标定转维二维标定。利用水面环境约束，求解计算激光雷达外参中的roll、pitch、z。使用圆锥形浮标，克服了圆形浮标对激光雷达反射率低的问题。使用3个浮标，浮标数量少，方便布放和回收，提高了标定效率。
[0107]
图6为本发明提供的一种水上多线激光雷达外参标定系统的结构图，如图6所示，所述系统包括：
[0108]
数据获取模块601，用于获取无人船的船体位姿数据以及浮标点云数据。
[0109]
数据转换模块602，用于以水平面为基准，将所述浮标点云数据转换为地图坐标系下的浮标点云数据。
[0110]
转换关系确定模块603，用于根据所述浮标点云数据确定激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系。
[0111]
外参确定模块604，用于根据所述激光雷达坐标系到地图坐标系的转换关系以及所述船体位姿数据，确定激光雷达的外参。所述激光雷达的外参包括旋转参数和平移参数；旋转参数包括翻滚角、俯仰角以及偏航角；平移参数包括x方向的平移参数、y方向的平移参数以及z方向的平移参数。
[0112]
标定模块605，用于根据所述激光雷达的外参，完成对所述激光雷达的标定。
[0113]
本发明采用布置浮标的方式，建立了无人船的水上标定环境。采用圆锥形浮标的方式有助于增加激光雷达在水上的点云的数量，并且圆锥形浮标可以为激光雷达点云匹配体提供更稳定可靠特征，提高点云匹配的精度。使点云匹配进行运动估计时的精度提高。因此有助于提高激光雷达外参标定的精度。
[0114]
本发明使用一种利用水面环境特征的解耦的数据计算方法。首先根据水面不反射激光这一特征，得到锥形浮标的点云数据都高于水面之上，且锥形浮标底部点云正好位于水平面之上，即高度z为0。通过这一环境特征，解耦roll、pitch、z三个参数，针对这三个参数构建优化目标函数并求解。解决了roll、pitch、z三个参数因无人船是平面运动，无法充分激励，从而标定精度低的问题。
[0115]
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。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0116]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。