多对点云匹配法提升三维激光雷达外参数标定效率与精度

本文主要探讨的是"基于多对点云匹配的三维激光雷达外参数标定"这一关键技术在无人驾驶车辆导航系统中的应用。随着无人车技术的发展，精确的定位和姿态控制是关键，其中三维激光雷达（LiDAR）与全球定位系统（GPS）/惯性导航系统（IMU）的集成导航系统尤其依赖于准确的外参数校准。外参数包括位置和相对旋转角，它们描述了传感器之间在空间中的相对位置和姿态。 论文提出了一个创新的方法，针对当前测量困难，即激光雷达与导航系统的安装位置关系不易精确测量，以及相对转角无法直接测量的问题。该方法通过选取车辆在直线往返行驶过程中，位置接近且方向相反的多个激光雷达点云对进行匹配，利用多对点云的同步匹配来估计外参数。首先，设定一个参数搜索区域，比如参数区域中心、初始步长和迭代次数，然后逐步遍历这个区域内的参数组合，寻找使目标函数（通常是匹配误差或残差平方和）最小化的外参数组合。每找到一组优化参数，就将其作为下一轮迭代的最优中心点。 这个过程是一个迭代优化的过程，通过不断缩小步长，逐渐逼近最佳的外参数解。作者进行了实际实验，采集了在不同环境条件下两组数据，分别使用优化和非优化的初始参数，以及不同的迭代步数进行标定。实验结果显示，该方法不仅标定时间短，而且对于非理想初值也能得到良好的标定效果，证明了其鲁棒性和适应性。此外，这种方法的优点在于标定过程简单，无需额外的专用标定设备，就能达到所需的标定精度，这对于实际应用来说具有显著的优势。 这项研究提供了一种有效且实用的三维激光雷达外参数标定方法，对于提升无人车导航系统的性能和可靠性有着重要的意义。它对于自动驾驶领域中的实时定位和环境感知，尤其是在复杂道路和动态环境中，具有重要的理论和实践价值。未来的研究可以进一步优化算法效率，提高标定精度，以应对更高要求的自动驾驶系统。