(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211482371.9 (22)申请日 2022.11.24 (71)申请人 北京理工大 学深圳汽车研究院 （电 动车辆国家工程实验室深圳研究 院） 地址 518000 广东省深圳市坪 山区坪山街 道坪山大道2007号创新广场A座19层 (72)发明人 高楠楠　刘前飞　黄文艺　莫长彩　 王博　宋士佳　孙超　王文伟　 (74)专利代理 机构 深圳市精英创新知识产权代 理有限公司 4 4740 专利代理师 林燕云 (51)Int.Cl. G01S 7/497(2006.01) G06V 10/25(2022.01)G06V 10/26(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/56(2022.01) G06V 20/58(2022.01) G06V 20/70(2022.01) (54)发明名称 激光雷达外部参数的校准方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种激光雷达外部参数的校准 方法、 装置、 设备及存储介质， 其中方法包括： 获 取理想路况下激光雷达的原始点 云数据， 并对其 进行预处理得到真实点云数据； 创建理想路况下 的虚拟模型； 创建真实点云的地平 面模型和真实 点云的路缘直线模型； 基于理想地面虚拟模型、 真实点云的地平面模型、 理想车体坐标系虚拟模 型以及真实点云的路缘直线模型， 计算理想路况 下激光雷达外参中的校准参数， 再对理想路况下 激光雷达外参进行校准； 获取复杂路况下激光雷 达的目标点云数据， 创建复杂路况的地平面模 型， 计算目标校准参数， 并对复杂路况下激光雷 达外参进行校准。 本发明实现激光雷达外部参数 的自动校准， 提高了激光雷达外部参数的校准精 度。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 115542301 A 2022.12.30 CN 115542301 A 1.一种激光雷达 外部参数的校准方法， 其特 征在于， 包括： 获取理想路况下激光雷达的原始点云数据， 并对所述原始点云数据进行预处理， 得到 真实点云数据； 创建理想路况下的虚拟模型， 其中， 所述虚拟模型包括理想地面虚拟模型与理想车体 坐标系虚拟模型； 基于所述真实点云数据， 创建真实点云的地平面模型， 以及基于所述真实点云数据， 创 建真实点云的路缘 直线模型； 基于所述理想地面虚拟模型、 所述真实点云的地平面模型、 所述理想车体坐标系虚拟 模型以及所述真实点云的路缘直线模型， 计算理想路况下激光雷达外参中的校准参数， 并 基于所述校准 参数对所述理想路况 下激光雷达 外参进行 校准； 获取复杂路况下激光雷达的目标点云数据， 并根据所述目标点云数据， 创建复杂路况 的地平面模型； 根据所述理想地面虚拟模型与所述复杂路况的地平面模型， 计算复杂路况下激光雷达 外参中的目标校准参数， 并基于所述目标校准参数对所述复杂路况下激光雷达外参进 行校 准。 2.根据权利要求1所述的激光雷达外部参数的校准方法， 其特征在于， 所述基于所述真 实点云数据， 创建 真实点云的地平面模型， 包括： 采用最低点代表法， 从所述真实点云数据中选择竖轴方向的部分种子点集， 并基于所 述部分种子点 集创建初始地平面模型； 计算所述真实点云数据中的每一点云数据到所述初始地平面模型的正交投影距离， 得 到正交投影距离数据集， 其中， 所述 正交投影距离数据集包括多个正交 投影距离； 从所述正交投影距离数据集中， 获取超过第一预设阈值的正交投影距离， 作为目标正 交投影距离； 将所述目标正交投影距离对应的点云数据作为地平面点， 并基于所述地平面点构建所 述真实点云的地平面模型。 3.根据权利要求1所述的激光雷达外部参数的校准方法， 其特征在于， 所述基于所述真 实点云数据， 创建 真实点云的路缘 直线模型， 包括： 随机选取所述真实点云数据中的K个点云数据， 并基于K个所述点云数据进行拟合模 型， 其中， K为 正整数； 计算所述真实点云数据到所述拟合模型的距离， 得到拟合距离集， 其中， 所述拟合距离 集中包括多个拟合距离； 从所述拟合距离集中， 获取超过第 二预设阈值的拟合距离， 作为目标拟合距离， 并将所 述目标拟合距离对应的点云数据作为目标内点， 且基于所述目标内点构建所述真实点云的 路缘直线模型。 4.根据权利要求1所述的激光雷达外部参数的校准方法， 其特征在于， 校准参数包括俯 仰角度参数、 侧 倾角度参数、 偏航角度参数以及平移量， 所述基于所述理想地面虚拟模型、 所述真实点云的地平面模型、 所述理想车体坐标系虚拟模型以及所述真实点云的路缘直线 模型， 计算理想路况下激光雷达外参中的校准参数， 并基于所述校准参数对所述理想路况 下激光雷达 外参进行 校准， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115542301 A 2通过预设函数， 调取所述理想地面虚拟模型与 所述真实点云的地平面模型中的平面法 向量和竖轴法向量； 将所述虚拟模型的车辆为原点， 并将所述原点作为视点位置， 且根据 所述视点位置， 将 所述平面法向量和所述竖轴法向量调整为相同的法向量方向； 计算所述平面法 向量和所述竖轴法向量沿纵轴和横轴方向上的夹角， 得到所述俯仰角 度参数和所述侧倾角度参数； 基于所述俯仰角度参数和所述侧倾角度参数， 对所述理想路况下激光雷达外参进行沿 纵轴和横轴进行旋转校准； 通过预设公式计算所述真实点云的地平面模型在竖轴的所述平移量， 并基于所述平移 量对所述理想路况 下激光雷达 外参沿竖轴进行平 移校准； 基于所述理想车体坐标系虚拟模型与所述真实点云的路缘直线模型， 计算所述偏航角 度参数， 并根据所述偏航角度参数对所述理想路况 下激光雷达 外参沿竖轴进行旋转校准。 5.根据权利要求4所述的激光雷达外部参数的校准方法， 其特征在于， 所述基于所述理 想车体坐标系虚拟模型与所述真实点云的路缘直线模型， 计算所述偏航角度参数， 并根据 所述偏航角度参数对所述理想路况 下激光雷达 外参沿竖轴进行旋转校准， 包括： 分别基于所述理想车体坐标系虚拟模型与 所述真实点云的路缘直线模型， 构建虚拟模 型向量和真实路缘向量； 计算所述虚拟模型向量和所述真实路缘向量的角度， 得到目标角度， 并确定所述目标 角度的方向， 得到所述偏航角度参数； 根据所述偏航角度参数对所述理想路况 下激光雷达 外参沿竖轴进行旋转校准。 6.根据权利要求1所述的激光雷达外部参数的校准方法， 其特征在于， 所述获取复杂路 况下激光雷达的目标点云数据， 并根据所述目标点云数据， 创建 复杂路况的地平面模型， 包 括： 获取复杂路况 下激光雷达的所述目标点云数据； 采用深度 学习模型对所述目标点云数据进行地面提取， 以创建所述复杂路况的地平面 模型； 其中， 深度学习模型采用开源的点云数据 集SematicKITTI以及点云数据 集训练后的点 云语义分割网络， 所述点云语义分割网络采用极坐标分割 所述点云数据， 使用方位角和半 径作为所述 点云数据中的点。 7.根据权利要求1至6任一项所述的激光雷达外部参数的校准方法， 其特征在于， 所述 获取理想路况下激光雷达的原始点云数据， 并对所述原始点云数据进行预处理， 得到真实 点云数据， 包括： 获取理想路况 下激光雷达的所述原 始点云数据； 将所述原 始点云数据中车辆的预设范围作为感兴趣区域； 从所述原 始点云数据中提取 所述感兴趣区域内的点云数据， 得到所述真实点云数据。 8.一种激光雷达 外部参数的校准装置， 其特 征在于， 包括： 真实点云数据获取模块， 用于获取理想路况下激光雷达的原始点云数据， 并对所述原 始点云数据进行 预处理， 得到真实点云数据； 虚拟模型创建模块， 用于创建理想路况下的虚拟模型， 其中， 所述虚拟模型包括理想地权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115542301 A 3