自动标定激光雷达外参数的RANSAC算法

"本文主要探讨了激光雷达外参数的自动标定方法，旨在解决传统标定过程中的复杂性和耗时问题。作者龚子恺、席燕辉和沈大勇提出了一个简便的自动化算法，该算法尤其适用于特征点和角点点云数据不全的情况。他们运用RANSAC算法识别多个平面，并通过平面方程找到平面交点，构建旋转矩阵，进一步通过最小二乘优化获得精确的旋转位移矩阵。" 在三维激光雷达（LiDAR）的应用中，外参数的标定至关重要，它涉及到将雷达数据准确地映射到真实世界坐标系的过程。传统的标定方法通常需要结合其他传感器，如相机或惯性测量单元（IMU），并且标定过程复杂，耗时较长。针对这一问题，作者提出了一种新的自动标定算法。 算法的核心步骤如下： 1. **RANSAC算法**：随机采样一致性（RANSAC）算法被用来从点云数据中估计多个平面。RANSAC是一种迭代算法，用于从噪声数据中提取线性模型，如平面或直线，有效地排除异常值。 2. **平面筛选**：通过比较相邻点法向量的夹角，筛选出更可靠的平面，这有助于减少噪声和错误平面的影响，提高后续计算的准确性。 3. **平面交点计算**：基于筛选后的平面方程，计算出这些平面的交点坐标。这些交点可以作为雷达坐标系与世界坐标系之间的转换关键点。 4. **旋转矩阵构建**：利用反对称矩阵构建旋转矩阵。反对称矩阵在欧拉角表示旋转时非常有用，可以简洁地表达三维空间中的旋转。 5. **近似转换关系**：根据交点在不同坐标系下的坐标，求得初步的转换关系，即近似的旋转位移矩阵。 6. **最小二乘优化**：最后，利用最小二乘法优化这个近似矩阵，以达到最佳拟合，从而获得更加精确的外参数。 该算法的优势在于，即使在缺乏特征点和角点的点云数据情况下，也能通过平面方程拟合出准确的角点，提高了标定的鲁棒性。仿真实验验证了算法的有效性和可行性，表明这种方法对于三维激光雷达的外参数自动标定是一个实用的解决方案。 关键词：三维激光雷达、外参标定、RANSAC算法、反对称矩阵、最小二乘法 此研究对于自动驾驶、机器人导航、环境感知等依赖精确三维空间定位的领域具有重要意义，简化了标定流程，提升了系统效率和精度。