《智能駕駛之激光雷達(dá)算法詳解》車體的外參標(biāo)定

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本章主要介紹激光雷達(dá)的動(dòng)態(tài)外參標(biāo)定。可以分為以下三個(gè)方向：

1、基于道路、標(biāo)定物的外參標(biāo)定

這類方法通常假設(shè)地面絕對水平，然后對地面進(jìn)行擬合，并反過來推算雷達(dá)相對車體、地面的垂向高度、俯仰角和翻滾角。對于偏航角的標(biāo)定，可以參考垂直桿狀物或者通過其照射到地面的波形進(jìn)行推算。

車載3D激光雷達(dá)分步自動(dòng)標(biāo)定（SSAC）算法在總體上分為兩個(gè)階段：1、通過地面點(diǎn)云進(jìn)行平面擬合，得到水平地面在激光雷達(dá)坐標(biāo)系下的方程，并構(gòu)造水平度函數(shù)，然后利用粒子群優(yōu)化算法都求得水平度最小時(shí)對應(yīng)激光雷達(dá)相對車體的俯仰角pitch，橫滾角roll和高度△Z；2、在車輛直線行駛過程中分析同一個(gè)標(biāo)定標(biāo)對應(yīng)的點(diǎn)云特征，具體則是在每一幀中通過聚類獲取標(biāo)定桿的中心點(diǎn)，而后將我們從多幀中獲取的標(biāo)定桿中心點(diǎn)連成直線，由該直線與車輛前進(jìn)方向的夾角計(jì)算求解出激光雷達(dá)相對 車體的偏航角yaw。

2、基于手眼模型的外參標(biāo)定

主要使用Navy算法，該算法是由Frank C.Park和Bryan J.Martin在1994年提出的，其針對我們在機(jī)器人傳感器標(biāo)定中遇到的AX=XB等式求解問題，引入了李群、李代數(shù)理論，并結(jié)合非線性最小二乘法，推導(dǎo)出了手眼模型的封裝解。英偉達(dá)DriveWorks的LSC標(biāo)定方法主要標(biāo)定激光雷達(dá)相對車體的翻滾角roll、俯仰角pitch、偏航角yaw及高度差height。與SSAC算法類似，LSC通過進(jìn)行地面擬合實(shí)現(xiàn)了激光雷達(dá)外參中roll、pitch和height的標(biāo)定。具體來說LSC主要通過對擬合地平面的法向量進(jìn)行分析來求解這三個(gè)參數(shù)。LSC采用手眼模型基于激光雷達(dá)和車體的運(yùn)動(dòng)變化量進(jìn)行yaw和pitch的標(biāo)定。隨著車輛行駛，LSC將得到多組標(biāo)定結(jié)果，可根據(jù)所標(biāo)定數(shù)據(jù)的分布，計(jì)算出標(biāo)定最優(yōu)值。

3、基于累積點(diǎn)云特征優(yōu)化的外參標(biāo)定

基本思想如下：當(dāng)外參標(biāo)定正確時(shí)，世界坐標(biāo)系下一個(gè)靜止物體的表面，在累積點(diǎn)云地圖中應(yīng)表現(xiàn)出清晰的邊界特征；而當(dāng)外參沒有得到正確標(biāo)定時(shí)，在點(diǎn)云地圖中，一個(gè)物體的表面會(huì)出現(xiàn)模糊、錯(cuò)層。主要使用AESC-MMS算法，該算法用于激光雷達(dá)與位姿估計(jì)傳感器的外參標(biāo)定。其中位姿傳感器可以是IMU\GPS也可以是運(yùn)行SLAM算法的攝像頭等.AESC-MMS算法基本流程如下：首先結(jié)合雷達(dá)的初始外參和獲取的多幀激光點(diǎn)云、位姿信息，構(gòu)建世界坐標(biāo)系下的累積點(diǎn)云地圖；然后根據(jù)當(dāng)前柵格尺寸參數(shù)，對累積點(diǎn)云用體素柵格濾波進(jìn)行降采樣，以減少點(diǎn)云地圖中點(diǎn)的個(gè)數(shù)，從而降低后續(xù)優(yōu)化過程的計(jì)算開銷；在降采樣后的點(diǎn)云地圖中，對每個(gè)激光點(diǎn)及其最近的K個(gè)領(lǐng)域點(diǎn)進(jìn)行幾何特征分析，并利用損失函數(shù)量化點(diǎn)云地圖的質(zhì)量，通過對損失函數(shù)進(jìn)行最小化得到外參的估計(jì)值。此外，AESC-MMS算法會(huì)在最外層循環(huán)中，遞歸地減小體素柵格的尺寸，從而在一定程度上避免內(nèi)層優(yōu)化陷入買咗部極值，提升最終外參標(biāo)定的精度。

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要求
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