一种数据标定方法、系统、装置、计算机程序以及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种数据标定方法、系统、装置、计算机程序以及存储介质，其中，该方法包括：获取目标车辆上安装的第一雷达传感器采集到的第一点云数据，并基于第一点云数据进行预标定，得到第一雷达传感器的预标定参数；获取目标车辆上安装的第二雷达传感器采集到的第二点云数据；基于所述预标定参数对第一点云数据进行拟合处理，得到第一平面法向量；并对第二点云数据进行拟合处理，得到第二平面法向量；对第一平面法向量和第二平面法向量进行对齐处理，得到对齐处理结果，并确定第一雷达传感器和第二雷达传感器之间的标定参数。感器和第二雷达传感器之间的标定参数。感器和第二雷达传感器之间的标定参数。

【技术实现步骤摘要】
一种数据标定方法、系统、装置、计算机程序以及存储介质


[0001]本公开涉及自动驾驶
，具体而言，涉及一种数据标定方法、系统、装置、计算机程序以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶领域的发展，对自动驾驶安全系数的要求也越来越高，在现有的自动驾驶方案中，通常都是采用多雷达传感器来进行实时定位和感知。在通过多个雷达传感器进行定位和感知的过程中，需要对多个雷达传感器进行标定。现有的数据标定方式通常是提取从多个雷达传感器之间的特征，然后根据提取到的特征确定多个雷达传感器之间的标定参数。然而，现有的数据标定方式的标定结果误差较大，且标定效率较低，无法很好地保障自动驾驶的安全系数。

技术实现思路

[0003]本公开实施例至少提供一种数据标定方法、系统、装置、计算机程序以及存储介质。
[0004]第一方面，本公开实施例提供了一种数据标定方法，包括：获取目标车辆上安装的第一雷达传感器采集到的第一点云数据，并基于所述第一点云数据进行预标定，得到所述第一雷达传感器的预标定参数；获取所述目标车辆上安装的第二雷达传感器采集到的第二点云数据；基于所述预标定参数对所述第一点云数据进行拟合处理，得到第一平面法向量；并对所述第二点云数据进行拟合处理，得到第二平面法向量；对所述第一平面法向量和所述第二平面法向量进行对齐处理，得到对齐处理结果，并根据所述对齐处理结果确定所述第一雷达传感器和所述第二雷达传感器之间的标定参数。
[0005]一种可选的实施方式中，所述第一点云数据包含多帧点云数据；所述基于所述第一点云数据进行预标定，得到所述第一雷达传感器的预标定参数，包括：将每帧点云数据中的点云坐标转换为第一坐标系中的坐标，得到转换坐标，其中，所述第一坐标系为所述第二雷达传感器所在坐标系；基于所述转换坐标对每帧点云数据进行拼接，得到第一拼接点云数据；确定所述第一拼接点云数据的厚度信息；基于所述厚度信息确定所述第一雷达传感器的预标定参数。
[0006]一种可选的实施方式中，所述将每帧点云数据中的点云坐标转换为第一坐标系中的坐标，得到转换坐标，包括：将每帧点云数据中的点云坐标转换为第二坐标系中的坐标，其中，所述第二坐标系为所述目标车辆上的所安装的惯性导航系统的坐标系；将所述第二坐标系中的坐标转换为所述第一坐标系中的坐标，得到所述转换坐标。
[0007]一种可选的实施方式中，所述确定所述第一拼接点云数据的厚度信息，包括：对所述第一拼接点云数据进行网格化处理，得到多个目标网格；基于所述转换坐标，确定位于每个目标网格中的每个点云的高度坐标；基于所述高度坐标，确定每个所述目标网格中所包含点云的厚度信息，得到多个子厚度信息，并对所述多个子厚度信息进行计算，得到所述第
一拼接点云数据的厚度信息。
[0008]一种可选的实施方式中，所述基于所述预标定参数对所述第一点云数据进行拟合处理，得到第一平面法向量，包括：基于所述预标定参数，对所述第一点云数据进行拼接，得到第二拼接点云数据；提取所述第二拼接点云数据中的地面点云，得到第一地面点云数据；对所述第一地面点云数据进行平面拟合，得到所述第一平面法向量。
[0009]一种可选的实施方式中，所述对所述第二点云数据进行拟合处理，得到第二平面法向量，包括：提取所述第二点云数据中的地面点云，得到第二地面点云数据；对所述第二地面点云数据进行平面拟合，得到所述第二平面法向量。
[0010]一种可选的实施方式中，所述对所述第一平面法向量和所述第二平面法向量进行对齐处理，得到对齐处理结果，包括：计算所述第一平面法向量和所述第二平面法向量之间的旋转矩阵；对所述旋转矩阵进行分解处理，得到分解处理结果，并将所述分解处理结果确定为所述对齐处理结果。
[0011]一种可选的实施方式中，所述计算所述第一平面法向量和所述第二平面法向量之间的旋转矩阵，包括：计算所述第一平面法向量和所述第二平面法向量之间的向量外积；计算所述第一平面法向量和所述第二平面法向量之间的旋转角度；基于所述向量外积和所述旋转角度，计算所述第一平面法向量和所述第二平面法向量之间的旋转矩阵。
[0012]一种可选的实施方式中，在同一采集时刻，所述第一雷达传感器采集到的第一点云数据小于所述第二雷达传感器采集到的第二点云数据。
[0013]第二方面，本公开实施例还提供一种数据标定系统包括：第一雷达传感器、第二雷达传感器和控制器，其中，所述第一雷达传感器和所述第二雷达传感器分别安装在目标车辆的不同位置上，且所述第一雷达传感器和所述第二雷达传感器与所述控制器通信连接；所述第一雷达传感器，被配置成采集对应驾驶场景内的点云数据，得到第一点云数据；所述第二雷达传感器，被配置成采集对应驾驶场景内的点云数据，得到第二点云数据；所述控制器，被配置成基于所述第一点云数据进行预标定，得到所述第一雷达传感器的预标定参数；基于所述预标定参数对所述第一点云数据进行拟合处理，得到第一平面法向量；并对所述第二点云数据进行拟合处理，得到第二平面法向量；以及，对所述第一平面法向量和所述第二平面法向量进行对齐处理，得到对齐处理结果，并根据所述对齐处理结果确定所述第一雷达传感器和所述第二雷达传感器之间的标定参数。
[0014]一种可选的实施方式中，所述第一雷达传感器为激光雷达传感器，且所述第二雷达传感器为激光雷达传感器。
[0015]一种可选的实施方式中，所述第一雷达传感器安装在所述目标车辆的车身两侧位置上，所述第二雷达传感器安装在所述目标车辆的车顶位置上。
[0016]第三方面，本公开实施例还提供一种数据标定装置，包括：第一获取模块，用于获取目标车辆上安装的第一雷达传感器采集到的第一点云数据，并基于所述第一点云数据进行预标定，得到所述第一雷达传感器的预标定参数；第二获取模块，用于获取所述目标车辆上安装的第二雷达传感器采集到的第二点云数据；拟合模块，用于基于所述预标定参数对所述第一点云数据进行拟合处理，得到第一平面法向量；并对所述第二点云数据进行拟合处理，得到第二平面法向量；对齐模块，用于对所述第一平面法向量和所述第二平面法向量进行对齐处理，得到对齐处理结果，并根据所述对齐处理结果确定所述第一雷达传感器和
所述第二雷达传感器之间的标定参数。
[0017]第四方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机指令被处理器执行时实现上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
[0018]第五方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
[0019]本公开实施例提供的一种数据标定方法、系统、装置、计算机程序以及存储介质。本公开实施例，首先通过获取第一雷达传感器采集到的第一点云数据，以及获取第二雷达传感器采集到的第二点云数据，并对该第一点云数据进行拟合处理，得到第一平面法向量，以及对第二点云数据进行拟合处理，得到第二平面法向量，进而，对第一平面法向量和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据标定方法，其特征在于，包括：获取目标车辆上安装的第一雷达传感器采集到的第一点云数据，并基于所述第一点云数据进行预标定，得到所述第一雷达传感器的预标定参数；获取所述目标车辆上安装的第二雷达传感器采集到的第二点云数据；基于所述预标定参数对所述第一点云数据进行拟合处理，得到第一平面法向量；并对所述第二点云数据进行拟合处理，得到第二平面法向量；对所述第一平面法向量和所述第二平面法向量进行对齐处理，得到对齐处理结果，并根据所述对齐处理结果确定所述第一雷达传感器和所述第二雷达传感器之间的标定参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一点云数据包含多帧点云数据；所述基于所述第一点云数据进行预标定，得到所述第一雷达传感器的预标定参数，包括：将每帧点云数据中的点云坐标转换为第一坐标系中的坐标，得到转换坐标，其中，所述第一坐标系为所述第二雷达传感器所在坐标系；基于所述转换坐标对每帧点云数据进行拼接，得到第一拼接点云数据；确定所述第一拼接点云数据的厚度信息；基于所述厚度信息确定所述第一雷达传感器的预标定参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将每帧点云数据中的点云坐标转换为第一坐标系中的坐标，得到转换坐标，包括：将每帧点云数据中的点云坐标转换为第二坐标系中的坐标，其中，所述第二坐标系为所述目标车辆上的所安装的惯性导航系统的坐标系；将所述第二坐标系中的坐标转换为所述第一坐标系中的坐标，得到所述转换坐标。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一拼接点云数据的厚度信息，包括：对所述第一拼接点云数据进行网格化处理，得到多个目标网格；基于所述转换坐标，确定位于每个目标网格中的每个点云的高度坐标；基于所述高度坐标，确定每个所述目标网格中所包含点云的厚度信息，得到多个子厚度信息，并对所述多个子厚度信息进行计算，得到所述第一拼接点云数据的厚度信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预标定参数对所述第一点云数据进行拟合处理，得到第一平面法向量，包括：基于所述预标定参数，对所述第一点云数据进行拼接，得到第二拼接点云数据；提取所述第二拼接点云数据中的地面点云，得到第一地面点云数据；对所述第一地面点云数据进行平面拟合，得到所述第一平面法向量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二点云数据进行拟合处理，得到第二平面法向量，包括：提取所述第二点云数据中的地面点云，得到第二地面点云数据；对所述第二地面点云数据进行平面拟合，得到所述第二平面法向量。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一平面法向量和所述第二平面法向量进行对齐处理，得到对齐处理结果，包括：计算所述第一平面法向量和所述第二平面法向量之间的旋转矩阵；对所述旋转矩阵进行分解处理，得到分解处理结果，并将所述分解处理结果确定为所<...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱保华，
申请(专利权)人：北京航迹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：