本發明專利技術涉及多傳感器聯合標定技術領域，是一種激光雷達與GPS?RTK的快速聯合標定方法，具體方法包括：利用結構外參自檢裝置自動獲取初始化的結構外參值，作為標定初值；而后，通過深度特征提取網絡提取點云中的幾何特征，進行前后幀匹配，推算里程；根據GPS?RTK與里程數據的情況動態調整數據選取邏輯，并為不同點分配不同權重；最后，通過構建帶權重的最小化誤差優化問題，對結構外參和系統外參進行精確求解；本發明專利技術減少了對人工標定點的依賴，降低了復雜度，顯著提高了標定的效率和精度，適用于自動駕駛、無人機導航等高精度定位需求的場景。
1、隨著自動駕駛技術的發展，精確的車輛定位和環境感知變得至關重要。激光雷達(lidar)和全球定位系統實時運動測量技術(gps-rtk)是兩種廣泛應用于車輛定位和環境建模的傳感器技術。激光雷達能夠提供高精度的三維環境數據，而gps-rtk則能夠提供厘米級的定位精度。然而，現有的激光雷達與gps-rtk標定方法存在一些局限性。首先，傳統的標定方法耗時較長，通常需要特定的標定場地及標識物，這不僅增加了標定成本，也限制了標定過程的靈活性。其次，現有的標定方法往往需要復雜的數學模型和大量的手動調整，這不僅增加了技術門檻，也影響了標定過程的自動化程度。
2、在現有已公開的專利技術技術中，如公開號為cn109597054a的專利公開了一種激光雷達的標定方法，該標定方法包括：利用所述激光雷達獲取多個標定距離值下的標定物體的距離測量值以及對應的反射率測量值；按照所述距離測量值的大小將所述距離測量值以及對應的反射率測量值拆分成至少兩組；按照每一組內的所述反射率測量值的大小將每一組內的距離測量值以及對應的反射率測量值進一步拆分成至少兩子組；根據每一子組內的所述距離測量值和對應的標定距離值之間的誤差值以及對應的反射率測量值分別擬合出以所述反射率測量值為輸入變量的誤差校正函數。
r/>技術實現思路
1、本申請實施例的目的是提供一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，用于解決上述技術問題，該激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法的技術方案包括如下步驟：
2、s1：通過結構外參自檢裝置自動識別激光雷達傳感器和gps-rtk天線位置，并進行結構外參的初始化計算；
3、s2：通過激光雷達獲得運行環境中固定特征物信息，同時記錄并分析運動平臺行駛過程中的多模態數據；
4、s3：提取運動平臺行駛的實時行駛環境條件，并根據實時行駛環境條件動態調整激光雷達數據與gps-rtk數據的處理窗口和門限值，獲得實時行駛環境條件中的有效數據；
5、s4：根據距離選擇算法選擇有效數據中的激光雷達里程點-東北天坐標點對，通過平面標定算法計算初步系統外參，構建最小化誤差的優化問題，進行非線性優化，迭代求解系統外參和結構外參；
6、s5：根據系統外參和結構外參，完成激光雷達與gps-rtk的聯合標定，獲取激光雷達到gps-rtk安裝位置的結構外參和gps-rtk初始化的東北天坐標系與地心地固坐標系的系統外參，完成絕對地理坐標和激光里程間的互相轉換處理。
7、具體地，s1包括如下具體步驟：
8、s11：將激光雷達與gps-rtk安裝至運動平臺，并操作運動平臺至結構外參自檢裝置下，其中，所述結構外參自檢裝置由懸掛在運動平臺上方的深度相機及其相連的ai計算單元組成；
9、具體地，深度相機的懸掛高度根據運動平臺高度確定，示例性地，在本實施例中，深度相機所拍攝的位置圖像同時覆蓋有激光雷達和gps-rtk天線時，即為所述深度相機的最小懸掛高度。
10、s12：通過所述深度相機獲取運動平臺上的激光雷達傳感器的位置圖像；
11、s13：通過ai算法自動提取激光雷達傳感器的位置圖像并進行結構外參的初始化計算。
12、具體地，s11中，所述ai計算單元包括：使用的卷積神經網絡為訓練后的目標檢測網絡或語義分割網絡，其用于對激光雷達和gps-rtk天線這兩類目標進行檢測或分割。
13、具體地，s13還包括如下具體步驟：
14、s131：通過卷積神經網絡識別出激光雷達傳感器的位置圖像中的激光雷達和gps-rtk天線，并通過像素坐標、像素的實際深度和相機內參計算出激光雷達和gps-rtk的三維坐標；
15、s132：將gps-rtk的三維坐標導入相對位姿計算策略中，計算獲取激光雷達與gps-rtk天線之間的相對位姿；
16、s133：提取激光雷達與gps-rtk天線之間的相對位姿，構成結構外參的初始值。
17、更進一步地，s131中，所述三維坐標的計算策略具體為：
18、
19、其中，z為轉換后的米制深度，根據深度相機的深度圖中獲??；
20、(q,p)為激光雷達和gps-rtk的像素坐標；
21、(x,y,z)為深度相機坐標系下的物理坐標，即為激光雷達和gps-rtk的物理坐標；
22、fx,fy分別為深度相機在水平方向和豎直方向上的焦距；
23、cx,cy為相機主點。
24、具體地，s2包括如下具有步驟：
25、s21：提取運動平臺行駛的實時行駛環境條件，當運動平臺貼近特征物時，若gps-rtk信號受到干擾，則執行步驟s3，反正執行步驟s22；
26、s22：移動運動平臺，通過激光雷達獲得運行環境中固定特征物信息，其中，所述固定特征物信息包括：特征物的邊、角和面數據；
27、更進一步地，所述固定特征物信息還包括：建筑物的外立面或外邊角、宣傳標牌、電線桿、樹木、靜止不動的車輛；
28、s23：同時記錄運動平臺行駛過程中的多模態數據，所述多模態數據包括：激光雷達點云、gps-rtk經緯度信息及imu的運動軌跡數據；
29、s24：通過深度特征提取網絡實時提取激光雷達點云的幾何特征，并結合imu的運動軌跡數據輔助計算幀間激光雷達里程數據。
30、更進一步地，s24包括如下具體步驟：
31、s241：引入特征提取網絡，從激光雷達點云的幾何特征中自動提取點云的局部和全局幾何特征；
32、其中，所述特征提取網絡為深度卷積神經網絡和圖神經網絡中的一種；
33、s242：使用transformer網絡進行幀間點云的全局特征匹配；
34、s243：采用多尺度特征融合機制，從不同尺度下提取點云特征；
35、s244：利用gpu加速進行深度學習網絡的推理過程，完成幀間點云的實時匹配；
36、s245：在完成幀間匹配后，提取出兩幀點云間的六個自由度變換，作為激光雷達的里程數據，用于后續的外參計算和優化，其中，所述六個自由度包括：三個平移量和三個旋轉量。
37、具體地，s3包括如下具體步驟：
38、s31：提取運動平臺行駛的實時行駛環境條件，其中，所述實時行駛環境條件包括噪聲特征、激光特征及gps信號強度特征；
39、所述噪聲特征為激光雷達點云密度；
40、所述激光特征為特征區域內點間的平均距離；
41、所述gps信號強度特征為gps狀態位以及衛星數；
42、s32：預設激光本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，所述方法包括如下具體步驟：
2.根據權利要求1所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S1包括如下具體步驟：
3.根據權利要求2所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S13還包括如下具體步驟：
4.根據權利要求3所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S2包括如下具體步驟：
5.根據權利要求4所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S24包括如下具體步驟：
6.根據權利要求5所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S3包括如下具體步驟：
7.根據權利要求6所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S3還包括如下具體步驟：
8.根據權利要求7所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S4包括如下具體步驟：
9.根據權利要求8所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S41中，所述坐標轉換算法具體包括：
10.根據權利要求9所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S42中，所述平面標定算法包括：
11.根據權利要求10所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S423中，所述所需求解的最小化誤差的優化問題的構建前置數據包括：基于激光雷達軌跡和GPS-RTK軌跡，結合S3中所確定的點位權重；
12.根據權利要求11所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S11中，所述AI計算單元包括：使用的卷積神經網絡為訓練后的目標檢測網絡或語義分割網絡，其用于對激光雷達和GPS-RTK天線這兩類目標進行檢測或分割。
13.根據權利要求12所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法，其特征在于，S131中，所述三維坐標的計算策略具體為：
14.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時，實現如權利要求1-13中任一所述的一種激光雷達與GPS-RTK的快速聯合標定方法。
15.一種電子設備，其特征在于，包括：
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【技術特征摘要】
1.一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，其特征在于，所述方法包括如下具體步驟：
2.根據權利要求1所述的一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，其特征在于，s1包括如下具體步驟：
3.根據權利要求2所述的一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，其特征在于，s13還包括如下具體步驟：
4.根據權利要求3所述的一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，其特征在于，s2包括如下具體步驟：
5.根據權利要求4所述的一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，其特征在于，s24包括如下具體步驟：
6.根據權利要求5所述的一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，其特征在于，s3包括如下具體步驟：
7.根據權利要求6所述的一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，其特征在于，s3還包括如下具體步驟：
8.根據權利要求7所述的一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，其特征在于，s4包括如下具體步驟：
9.根據權利要求8所述的一種激光雷達與gps-rtk的快速聯合標定方法，其特征在于，s...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張洪菠，
申請(專利權)人：江蘇嵐江智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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