基于手眼模型的三维激光雷达外参数标定

无人车三维激光雷达与GPS/INS组合导航系统融合使用,需要对两者之间的相对位姿进行标定。针对车辆运动过程点云畸变的现象,提出了一种单帧点云中激光扫描点坐标修正方法。针对标定问题,建立了标定模型,提出了一种基于ICP算法和手眼标定模型及最小二乘法进行外参数标定的方法。通过蒙特卡罗仿真实验,对该方法的有效性和精度进行了仿真和验证。在实验室JJUV-6无人车平台上进行标定试验,得到两者之间的三维位姿关系。对比标定前后三维点云重建效果,点云重叠度接近于配准效果。基于应用的目的,基本满足二维地图构建和三维环境重建的需求。

基于手眼模型的自动驾驶毫米波和激光雷达联合标定研究

为了提高自动驾驶汽车传感器的校准质量,增强自动驾驶系统对目标的精准感知能力,提出了基于手眼模型的毫米波和激光雷达联合标定方法。首先,利用毫米波雷达的内在结构特征建立数学模型,对毫米波和激光雷达传感器的外部参数进行精确计算,确保在统一的世界坐标系中。然后利用手眼模型作为融合分析的基础,实现了毫米波和激光雷达的联合标定。最后,在自动驾驶小巴车平台上进行了标定试验,利用该标定系统得到标定结果的三维位姿关系,并验证了自动驾驶小巴车传感器数据的准确性。研究结果表明,该方法测距误差均值为0.01 m左右,传感器旋转角度可以精确到1°左右,可以满足汽车自动驾驶系统中雷达感知精度的要求。