多线激光雷达标定系统及标定方法与相关技术

多线激光雷达标定方法
多线激光雷达是一种高精度、高分辨率的三维测量设备，在许多领域都有广泛应用。

然而，为了确保其测量精度，多线激光雷达需要进行标定。

多线激光雷达标定方法包括内部参数标定和外部参数标定两个
部分。

内部参数标定是指确定激光雷达自身的参数，如激光器的光束方向和位置等。

而外部参数标定则是确定激光雷达与其他传感器或物体之间的位置和姿态关系。

对于内部参数标定，通常使用校准板或三维坐标测量设备进行。

在实际测量中，需要通过旋转和平移激光雷达来获取一组标定数据。

通过利用标定板中的标志物或者三维坐标测量设备提供的坐标点信息，可以计算出激光雷达的内部参数。

对于外部参数标定，常见的方法包括基于特征点匹配的标定和基于平面拟合的标定。

前者通过匹配激光雷达和相机的图像，计算出它们之间的位置和姿态关系。

后者则利用激光雷达测量的点云数据，拟合目标物体表面的平面，从而确定激光雷达与物体之间的位置和姿态关系。

需要注意的是，多线激光雷达标定需要精细的操作和计算，以确保测量精度和准确性。

同时，标定方法也需要根据具体的应用场景进行选择和优化。

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本技术实施例公开了一种激光雷达与组合惯导的位姿标定方法、系统及介质。

其中，该方法包括：获取激光雷达和组合惯导在两个采集位置对多个标定板采集的两个点云数据集和两个惯导数据集，所述激光雷达和所述组合惯导刚性连接；根据所述两个点云数据集，确定各个标定板的参考点在所述两个点云数据集中对应的点云坐标；根据所述两个惯导数据集和各个标定板的参考点在所述两个点云数据集中对应的点云坐标，确定所述激光雷达到所述组合惯导的位姿转换矩阵。

本技术的技术方案无需人工测量，可快速准确的标定出激光雷达和组合惯导之间的相对位姿。

权利要求书1.一种激光雷达与组合惯导的位姿标定方法，其特征在于，包括：获取激光雷达和组合惯导在两个采集位置对多个标定板采集的两个点云数据集和两个惯导数据集，所述激光雷达和所述组合惯导刚性连接；根据所述两个点云数据集，确定各个标定板的参考点在所述两个点云数据集中对应的点云坐标；根据所述两个惯导数据集和各个标定板的参考点在所述两个点云数据集中对应的点云坐标，确定所述激光雷达到所述组合惯导的位姿转换矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述两个点云数据集，确定各个标定板的参考点在所述两个点云数据集中对应的点云坐标，包括：针对每个点云数据集，将所述点云数据集对应的三维平面转换为二维平面，并确定转换过程中所述点云数据集对应的空间转换矩阵；确定各个标定板的参考点在所述二维平面内对应的二维坐标；根据所述空间转换矩阵和所述二维坐标，确定各个标定板的参考点在所述点云数据集的三维平面中对应的点云坐标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述点云数据集对应的三维平面转换为二维平面，包括：拟合所述点云数据集对应的三维平面方程；根据所述三维平面方程，确定所述三维平面方程的法向量；旋转所述三维平面方程对应的三维平面，以使所述三维平面的法向量与直角坐标系中的预选坐标轴重合。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个标定板由反射率不同、中心重合的一组主标定板和辅标定板构成，每组主标定板和辅标定板平行设置，且所述每组主标定板在辅标定板上的投影轮廓包含在所述辅标定板的轮廓内；相应的，若所述参考点为标定板的中心点，则确定各个标定板的参考点在所述二维平面内对应的二维坐标，包括：根据所述二维平面内各个标定板的点云数据，确定各个标定板的主标定板在所述二维平面内的轮廓；根据所述各个标定板的主标定板在所述二维平面内的轮廓，拟合所述各个标定板的中心点在所述二维平面内对应的二维坐标。

绝了！多个激光雷达和相机的快速且鲁棒的外参标定方法（代码开源）文章；Fast and Accurate Extrinsic Calibration for Multiple LiDARs and Cameras作者：Xiyuan Liu , Chongjian Yuan , and Fu Zhang编译：点云PCL代码：https:///hku-mars/mlcc.git来源：arXiv 2021本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。

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摘要在这篇文章中，港大提出了一种基于自适应体素化的快速、准确、无目标的多激光雷达和相机外参标定方法。

在理论层面上，将激光雷达外参标定与捆集调整方法相结合。

我们推导了代价函数的二阶导数作为加速优化的外参求解，在实现层面，我们采用自适应体素化技术，将激光雷达点云动态分割成大小不等的体素，减少了特征匹配过程中的计算时间，在多个激光雷达相机配置下的室外测试场景中进行了实验，验证了该方法的鲁棒性和准确性。

图1:使用提出的方法优化的激光雷达位姿和外参实现的的稠密彩色点云。

介绍越来越多的移动机器人使用多个激光雷达和相机进行自主导航和测绘等任务，这是由于激光雷达在三维距离探测和点云密度方面的优越特性，以及来自相机的丰富颜色信息。

多个传感器的集成有助于机器人的状态估计，同时产生一张稠密的彩色地图。

为了更好地感知周围环境，有必要将多个传感器的感知转换为同一坐标系，即了解每对传感器之间的刚性转换。

在这篇文章中，我们的工作涉及多个激光雷达和相机之间的外参校准，在多传感器外参标定中存在几个挑战：（1）传感器之间的有限的重叠视野（FoV），当前的方法通常要求每对传感器之间存在公共视野，以便所有传感器都能看到每个特征。

然而，这种FoV重叠可能非常小，甚至不存在，这使得这些方法不太实用。

激光雷达的标定方法激光雷达（Lidar）的标定是指通过确定激光雷达传感器的内外参数，将激光雷达返回的点云数据与实际场景进行对齐的过程。

标定是激光雷达应用的关键步骤之一，正确的标定可以提高激光雷达的精度和稳定性。

下面将介绍几种常见的激光雷达标定方法。

一、外标定外标定指的是确定激光雷达的位置和方向参数。

常用的外标定方法有靶标法和特征匹配法。

1.靶标法：这是一种基于测量标定板的方法。

首先在场景中放置一个标定板，然后使用激光雷达采集到标定板上的点云数据。

通过分析点云数据，可以计算出激光雷达与标定板之间的相对位置和方向关系。

这种方法需要在标定板上放置多个标定点，通过多个标定点的测量结果来提高标定的精度。

2.特征匹配法：这是一种基于特征点的方法。

在场景中放置一些具有明显特征的物体，比如建筑物的角点或窗户等。

然后使用激光雷达采集到这些物体上的点云数据。

通过提取物体上的特征点并与实际场景进行匹配，可以计算出激光雷达的位置和方向参数。

这种方法对场景中的特征要求较高，需要有足够明显的特征点才能进行标定。

二、内标定内标定指的是确定激光雷达传感器的内部参数，主要包括激光雷达的内外参数和畸变参数。

常用的内标定方法有角度标定法和距离标定法。

1.角度标定法：这是一种通过计算角度值来确定内部参数的方法。

首先将激光雷达放在一个已知的位置上，然后在不同的角度下采集点云数据。

通过分析点云数据中的角度信息，可以得到激光雷达的内部参数，比如水平和垂直角度分辨率等。

2.距离标定法：这是一种通过计算距离值来确定内部参数的方法。

首先将激光雷达放在一个已知的距离上，然后在不同的距离下采集点云数据。

通过分析点云数据中的距离信息，可以得到激光雷达的内部参数，比如最大探测距离和距离分辨率等。

三、联合标定联合标定是指将内标定和外标定结合起来进行的标定方法。

通过同时确定激光雷达的内部参数和外部参数，可以提高标定的精度和鲁棒性。

联合标定常用的方法有多视图几何标定法和捆绑调整法。

激光雷达标定板标定原理激光雷达是一种通过发射激光束并接收反射激光束来测量目标物体距离和形状的设备。

激光雷达广泛应用于无人驾驶、机器人导航、环境感知等领域。

而激光雷达的测量精度和稳定性直接影响到其应用效果。

为了保证激光雷达的准确性，需要进行标定。

激光雷达标定板是一种特殊的标定工具，通常由一片平面板构成，表面带有特定的图案或标记。

激光雷达在标定过程中，将激光束照射到标定板上，通过测量激光束的反射信息，可以推导出激光雷达的内部参数和外部参数，从而实现对激光雷达的标定。

激光雷达标定的原理主要包括内部参数标定和外部参数标定。

内部参数标定是指对激光雷达内部的传感器参数进行标定，包括激光雷达的发射角度、接收角度、旋转中心等。

外部参数标定是指对激光雷达与标定板之间的相对位置和姿态关系进行标定，包括激光雷达与标定板之间的平移矩阵和旋转矩阵等。

内部参数标定的过程通常使用角度标定法。

首先，将激光雷达与标定板固定在同一平面上，并保持一定的距离。

然后，通过旋转激光雷达，使其扫描整个标定板。

在每个扫描位置上，记录激光雷达接收到的激光束与标定板的交点位置。

通过分析激光束与交点位置的关系，可以计算出激光雷达的发射角度和接收角度。

外部参数标定的过程通常使用位姿标定法。

首先，将激光雷达与标定板放置在不同的位置和姿态下。

然后，通过测量激光雷达在不同位置和姿态下与标定板的交点位置，可以得到激光雷达与标定板之间的平移矩阵和旋转矩阵。

激光雷达标定的关键在于准确测量激光束与标定板的交点位置。

一般来说，可以通过角点检测算法来提取标定板上的特征点。

角点检测算法可以根据图像上像素的变化率来判断是否为角点。

通过提取出的特征点，可以计算出激光雷达与标定板之间的相对位置和姿态关系。

激光雷达标定的结果可以用于激光雷达的数据处理和应用中。

通过标定得到的内部参数和外部参数，可以将激光雷达的测量结果转换为真实世界坐标系下的位置和姿态信息。

这样，激光雷达可以更准确地感知周围环境，为无人驾驶、机器人导航等应用提供更可靠的数据支持。

多激光雷达标定算法“哎呀，这多激光雷达标定算法可真是个关键的东西啊！”多激光雷达标定算法呢，简单来说就是让多个激光雷达能够协同工作，并且提供准确、一致的数据。

这就好比是让几个乐手一起演奏，必须要把各自的节奏、音调都校准好，才能演奏出和谐美妙的音乐。

比如说，在自动驾驶领域，我们经常会用到多个激光雷达。

每个激光雷达都有自己的测量范围和精度，如果不进行标定，它们的数据可能会相互冲突，导致整个系统的混乱。

我们来看一个实际案例。

假设我们有两辆自动驾驶汽车，它们都配备了多个激光雷达。

如果没有进行良好的标定，当它们在路口相遇时，可能会出现对周围环境的错误判断。

比如一个激光雷达检测到前方有障碍物，但另一个却没有，这就会给车辆的决策带来很大的困惑。

那么，怎么进行多激光雷达标定算法呢？这里面有几个关键步骤。

首先呢，要确定一个基准坐标系。

这个基准坐标系就像是一个舞台，所有的激光雷达都要在这个舞台上表演。

然后，我们要通过一些特殊的标志物或者已知的场景特征，来让每个激光雷达都能找到自己在这个坐标系中的位置和方向。

比如说，我们可以在一个空旷的场地里放置一些反射板，这些反射板的位置和角度都是已知的。

然后，让每个激光雷达去扫描这些反射板，通过分析扫描数据，就可以计算出每个激光雷达的位置和方向。

另外，还需要考虑到激光雷达的一些特性，比如测量误差、角度分辨率等。

这些因素都会影响到标定的精度。

再举个例子，在一个物流仓库里，有很多的机器人都配备了激光雷达。

为了让这些机器人能够高效地协作，就需要对它们的激光雷达进行精确的标定。

如果标定不准确，可能会导致机器人之间的碰撞或者货物的损坏。

在实际应用中，多激光雷达标定算法还需要不断地优化和改进。

因为环境是不断变化的，激光雷达的性能也可能会随着时间而有所下降。

所以，我们需要定期对激光雷达进行标定和校准，以确保它们始终能够提供准确可靠的数据。

多激光雷达标定算法是一个非常重要的技术，它对于很多领域都有着至关重要的作用。

激光雷达的使用方法及测量精度提高措施激光雷达是一种通过激光束进行测距和探测的高精度设备，广泛应用于地理测绘、自动驾驶、机器人导航等领域。

本文将探讨激光雷达的使用方法，并提出一些提高其测量精度的措施。

一、激光雷达的使用方法激光雷达的使用方法可分为扫描式和固态两种。

扫描式激光雷达通过旋转或扫描镜片来实现激光束的扫描，能够获得全方位的点云数据。

固态激光雷达则通过固定的光学元件来实现激光束的发射和接收，其工作原理更加简洁高效。

在实际使用中，激光雷达需要放置在一个相对稳定的位置，并调整其角度以获得所需的扫描范围。

同时，还需根据实际需要设置激光雷达的参数，如扫描角度、扫描速度、功率等。

此外，还需要考虑周围环境的影响，如光照强度、反射表面的材质等因素。

二、提高激光雷达测量精度的措施为了提高激光雷达的测量精度，可以从以下几个方面入手：1. 优化激光雷达的参数设置激光雷达的参数设置对测量精度具有重要影响。

首先，需要选择合适的扫描角度和扫描速度，以平衡数据采集的全面性和时间效率。

此外，功率的设定也需要根据实际场景进行调整，避免过强或过弱的激光束对数据质量的影响。

2. 考虑多传感器融合技术激光雷达可以与其他传感器，如相机、惯性测量单元等进行融合，以获取更为细致和准确的数据。

多传感器融合技术能够弥补激光雷达在遮挡物识别和远距离探测方面的不足，提高数据的完整性和准确性。

3. 加强数据处理与滤波算法激光雷达采集到的原始点云数据常常包含噪声和无效点，需要进行数据处理和滤波。

常用的滤波算法包括高斯滤波、采样一致滤波（SOR）、法向量滤波等。

通过合适的滤波算法对数据进行处理，可以减少噪声干扰，提高测量精度。

4. 定期进行校准与维护激光雷达的测量精度也与其自身的校准状况密切相关。

因此，定期进行校准与维护是提高激光雷达测量精度的重要手段。

校准的内容包括内参校准、外参校准等，以保证激光雷达的工作状态稳定和准确。

综上所述，激光雷达具有广泛的应用前景，但在使用过程中需要注意参数设置和环境因素的影响。

本技术实施例公开了一种激光雷达与组合惯导的位姿标定方法、系统及介质。

其中，该方法包括：获取激光雷达和组合惯导在两个采集位置对同一静止物体采集的两个点云数据集和两个惯导数据集；所述激光雷达和所述组合惯导刚性连接；根据所述两个点云数据集的可视化图像，确定多组参考点；其中，每组参考点对应两个点云数据集上所述静止物体上的同一位置；根据所述两个点云数据集、所述两个惯导数据集和所述多组参考点，确定所述激光雷达与所述组合惯导的位姿标定参数。

本技术的技术方案不受激光雷达与组合惯导之间的位姿关系、标定设备以及人工限制，能够快速准确标定出激光雷达和组合惯导之间的相对位姿。

权利要求书1.一种激光雷达与组合惯导的位姿标定方法，其特征在于，包括：获取激光雷达和组合惯导在两个采集位置对同一静止物体采集的两个点云数据集和两个惯导数据集；所述激光雷达和所述组合惯导刚性连接；根据所述两个点云数据集的可视化图像，确定多组参考点；其中，每组参考点对应两个点云数据集上所述静止物体上的同一位置；根据所述两个点云数据集、所述两个惯导数据集和所述多组参考点，确定所述激光雷达与所述组合惯导的位姿标定参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述两个点云数据集的可视化图像，确定多组参考点，包括：根据所述两个点云数据集，生成各个点云数据集的可视化图像；获取用户在两个可视化图像中选择的多个参考点，并将所述多个参考点中属于不同可视化图像，且对应所述静止物体上同一位置的两个参考点作为一组参考点；或者，确定两个可视化图像的共有特征，并针对每一个共有特征，从所述两个可视化图像中提取所述共有特征对应的特征点作为一组参考点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述两个点云数据集、所述两个惯导数据集和所述多组参考点，确定所述激光雷达与所述组合惯导的位姿标定参数，包括：根据所述两个点云数据集和所述两个惯导数据集，确定每组中各参考点的点云坐标和坐标系变换矩阵；根据多组参考点的点云坐标和坐标系变换矩阵，确定所述激光雷达与所述组合惯导的位姿标定参数。

激光雷达标定
1激光雷达标定
激光雷达标定是指对激光雷达系统进行检测、测量和特征参数调整，以确保系统能按规定进行正常工作。

激光雷达标定包括标定激光雷达的测试、雷达发射器的调谐、雷达接收器和显示器的调试等。

2标定激光雷达
激光雷达标定的核心是标定激光雷达，即对激光雷达系统功能参数和性能特征进行精确校准，以确保它可以正确运行。

标定激光雷达包括测量激光雷达发射器的输出功率、雷达接收器的分辨率及探测灵敏度、雷达系统的处理器的处理速度和数据传输速度等。

3激光雷达标定的意义
激光雷达的正确校准至关重要，因为这将直接影响其准确性和稳定性。

激光雷达标定不仅能够提高激光雷达的测量精度，而且可以确保激光雷达系统在操作上能够同等地表现。

这对入门学习和研究激光雷达技术具有重要的意义，因为正确的标定可以在测量精度、调试时间等方面为实际工作打下良好的基础，从而可以更快的完成整个工作。

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