本项技术涉及一种自动驾驶车辆惯性导航系统和激光雷达的校准方法及其系统。该系统包括激光雷达里程计模块,负责收集激光雷达里程计数据,并计算相邻两帧之间的平移距离;惯性导航模块,用于提供车辆的运动状态信息。通过结合激光雷达数据和惯性导航数据,实现精确的车辆定位和导航,提高自动驾驶的安全性和可靠性。
背景技术
标定外参技术,及传感器间空间同步,即不同传感器坐标系下的测量值转换到同一坐标系下。传感器标定是自动驾驶的基本需求,也是多传感器融合的基础,需要首先确定各传感器之间的坐标关系以及各传感器与整车坐标系之间的转换关系。
目前,自动驾驶车辆激光雷达和惯性导航设备的标定方法有手眼标定法和描述子提取法。其中手眼标定法利用激光雷达和惯性导航设备在车辆的刚性连接基本特征,同时提取同时刻的激光雷达和惯性导航设备的位姿进行计算车辆激光雷达与惯性导航设备之间的外参关系。但是两台设备会产生两种无法避免误差,一是惯性导航设备受场地信号干扰产生的定位误差,二是激光雷达里程计受场地动态物体和车辆运动造成激光畸变产生的建图定位误差。
因为这两种误差的存在,导致这两种设备生成的里程计产生误差,最终产生标定结果的平移误差较大结果。通常我们直接使用当前产生的定位数据,或者对当前的定位点直接对比x,y,z三维差异,进行过滤。前者会纳入大量的误差值,从而影响最终的标定精度,后者在存在大幅度旋转的情况下,因为传感器的初始朝向不同,在三维坐标系下是无法直接过滤的。所以作者提出一种算法流程,用来在同纬度间距的情况下过滤大量误差值的算法流程,从而提高激光雷达和惯性导航的标定精度。
实现思路