一种雷达外参检测方法、系统、设备与流程

本发明涉及激光雷达领域，具体涉及一种雷达外参检测方法、系统、设备。

背景技术：

1、目前，路侧激光雷达外参标定有多种方法，例如借助车载激光雷达与路侧激光雷达进行联合标定，将车载激光雷达与路侧激光雷达置于同一场景中，对获取到的两对点云做icp或ndt配准，利用已知的车载激光雷达的外参，转换得到路侧激光雷达在地图坐标系下的外参；或者，使用特制的标定板进行标定，但是现在没有方法检测标定后的外参是否足够准确。

技术实现思路

1、有鉴于此，为了克服上述问题的至少一个方面，本发明实施例提出一种雷达外参检测方法，包括以下步骤：

2、获取雷达点云以及基于所述雷达点云的范围加载参考点云；

3、计算所述雷达点云中每一个点的法线微分并基于所述法线微分进行聚类得到多个第一类簇，并计算所述参考点云中每一个点的法线微分并基于法线微分进行聚类得到多个第二类簇；

4、根据预设规则从多个所述第一类簇中筛选得到预设参考物的第一点云以及从多个所述第二类簇中筛选得到所述预设参考物的第二点云；

5、利用待检测的外参对所述第一点云进行转换得到第三点云；

6、在所述第二点云中查找并计算与所述第三点云中每一个点距离最近的点的距离；

7、根据每一个距离检测所述待检测的外参的准确性。

8、在一些实施例中，获取雷达点云，进一步还包括：

9、计算所述雷达点云中每一个点与相邻的若干个点的平均距离；

10、判断所述平均距离是否符合正态分布；

11、响应于不符合正态分布，将对应的点视为异常点并删除。

12、在一些实施例中，还包括：

13、计算所述雷达点云中相邻两个点的高度差hz；

14、根据所述相邻两个点的横纵坐标计算所述相邻两个点在x-y平面的平面距离dxy；

15、以hz、dxy以及所述相邻两个点之间的连线构建的三角形并计算dxy和所述相邻两个点之间的连线的夹角的角度值；

16、响应于所述角度值小于阈值，则确定所述相邻两个点属于地面点并去除。

17、在一些实施例中，计算所述雷达点云中每一个点的法线微分并基于所述法线微分进行聚类得到多个第一类簇，并计算所述参考点云中每一个点的法线微分并基于法线微分进行聚类得到多个第二类簇，进一步包括：

18、以所述雷达点云或所述参考点云每一个点为中心，第一邻域半径范围内的点构建第一点集，以及以所述雷达点云或所述参考点云每一个点为中心点，第二邻域半径范围内的点构建第二点集，其中第一邻域半径大于第二邻域半径；

19、以所述第一点集构建平面，根据所述第一点集中的点pi与中心点c构成的向量(pi-c)t在第一法向量上的投影之和最小、并且向量(pi-c)t与的点乘为0计算第一法向量以及以所述第二点集构建平面，根据所述第二点集中的点pi与中心点c构成的向量(pi-c)t在法向量上的投影之和最小、并且向量(pi-c)t与的点乘为0，计算第二法向量

20、利用计算每一个点的法线微分。

21、在一些实施例中，计算所述雷达点云中每一个点的法线微分并基于所述法线微分进行聚类得到多个第一类簇，并计算所述参考点云中每一个点的法线微分并基于法线微分进行聚类得到多个第二类簇，进一步包括：

22、使用每一点的法线微分构造kdtree；

23、指定所述kdtree中任一个未聚类的法线微分加入集合；

24、在所述kdtree中查找与指定的所述法线微分的距离小于阈值且未聚类的若干个法线微分，并分别计算欧式距离；

25、将所述未聚类的若干个法线微分中对应的欧式距离小于预设值的法线微分加入所述集合中；

26、在所述集合中指定一个新加入的法线微分重复所述在所述kdtree中查找与指定的所述法线微分的距离小于阈值且未聚类的若干个法线微分，并分别计算欧式距离的步骤，直到所述集合不再增加新的法线微分；

27、根据所述集合确定多个第一类簇或多个第二类簇。

28、在一些实施例中，根据预设规则从多个所述第一类簇中筛选得到预设参考物的第一点云以及从多个所述第二类簇中筛选得到所述预设参考物的第二点云，进一步包括：

29、计算每一个第一类簇或第二类簇的xbound值、ybound值、高度值、厚度值和角度值并分别和对应的阈值进行比较；

30、响应于所述第一类簇或所述第二类簇的xbound值、ybound值、高度值、厚度值和角度值符合对应的阈值要求，确定所述第一类簇或所述第二类簇为预设参考物的第一点云或第二点云。

31、在一些实施例中，计算每一个第一类簇或第二类簇的xbound值、ybound值、高度值、厚度值和角度值，进一步包括：

32、在每一个所述第一类簇或所述第二类簇中确定最小xmin值、ymin值、zmin值和最大xmax值、ymax值、zmax值；

33、将xmax值与xmin值之差作为xbound值；将ymax值与ymin值之差作为ybound值；将zmin值与zmax值之差作为高度值；将最大值向量(xmax，ymax，zmax)与最小值向量(xmin，ymin，zmin)的差值取范数作为厚度值；将z坐标为0的x、y平面的中心点s，与所述第一类簇或所述第二类簇的中点c，构成的向量并归一化后的向量v与z轴的夹角作为角度值。

34、在一些实施例中，根据每一个距离检测所述待检测的外参的准确性，进一步包括：

35、将每一个距离相加后计算平均值；

36、根据平均值的大小评估所述待检测的外参的准确性。

37、基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，本发明的实施例还提供了一种雷达外参检测系统，包括：

38、获取模块，配置为获取雷达点云以及基于所述雷达点云的范围加载参考点云；

39、计算模块，配置为计算所述雷达点云中每一个点的法线微分并基于所述法线微分进行聚类得到多个第一类簇，并计算所述参考点云中每一个点的法线微分并基于法线微分进行聚类得到多个第二类簇；

40、筛选模块，配置为根据预设规则从多个所述第一类簇中筛选得到预设参考物的第一点云以及从多个所述第二类簇中筛选得到所述预设参考物的第二点云；

41、转换模块，配置为利用待检测的外参对所述第一点云进行转换得到第三点云；

42、查找模块，配置为在所述第二点云中查找并计算与所述第三点云中每一个点距离最近的点的距离；

43、检测模块，配置为根据每一个距离检测所述待检测的外参的准确性。

44、基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，本发明的实施例还提供了一种计算机设备，包括：

45、至少一个处理器；以及

46、存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时执行如上所述的任一种雷达外参检测方法的步骤。

47、基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时执行如上所述的任一种雷达外参检测方法的步骤。

48、本发明具有以下有益技术效果之一：本发明提出的方案通过点云的每一个点的法线微分进行聚类，然后使用类簇的特征按规则提取参考物，从而在路侧雷达点云中提取的参考物与参考点云中提取的参考物之间的距离，来评估雷达外参的误差，不仅能够实时线上测试标定后的雷达外参的准确性，还能够及时发现雷达位姿变化。