激光扫描模组的校正方法、存储介质以及校正系统与流程

本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种激光扫描模组的校正方法、一种存储介质以及一种校正系统。

背景技术：

1、激光雷达在遥感及无人驾驶领域具有广阔的应用前景。扫描视场角范围较大的激光雷达价格较高，可以采用多个视场角范围较小的激光雷达输出融合点云数据，从而增大激光雷达的扫描视场角范围。但是，这种采用多个视场角范围较小的激光雷达输出融合点云数据的方法经常因为组装问题，从而造成输出的融合点云数据与正确的融合点云数据的产生偏移。

技术实现思路

1、本申请第一方面提供一种激光扫描模组的校正方法，所述激光扫描模组包括多个激光雷达，包括：

2、依次将每一所述激光雷达摆放到第一预定位置，使每一所述激光雷达对准待测目标，并获取每一所述激光雷达对应所述待测目标的第一点云数据；

3、比较每一所述激光雷达输出的所述第一点云数据，选取其中一个所述第一点云数据作为基准点云数据；

4、根据所述基准点云数据，对其余所述第一点云数据进行配准校正；

5、旋转所述激光扫描模组，将所述激光扫描模组摆放到第二预定位置，使所述激光扫描模组的主光轴对准所述待测目标，结合所述配准校正后的所述第一点云数据，获取每一所述激光雷达对应所述待测目标的第二点云数据；

6、将每一所述激光雷达的所述第二点云数据结合为融合点云数据，根据所述融合点云数据判断所述激光扫描模组的扫描范围是否存在空隙、是否变形以及所述激光扫描模组的视场角是否为每一所述激光雷达的视场角之和；

7、若所述激光扫描模组的扫描范围无空隙、没有变形以及所述激光扫描模组的视场角符合每一所述激光雷达的视场角之和，则结束校正。

8、本申请实施例提供的激光扫描模组的校正方法，通过依次对每一激光雷达进行校正，对每一第一点云数据进行配准校正，结合配准校正后的第一点云数据得到第二点云数据，将每一激光雷达的第二点云数据结合为融合点云数据，有利于校正激光扫描模组输出结果，有利于减小激光扫描模组融合点云数据的误差，可较为简单地融合多个激光雷达的点云数据，从而有利于扩展激光扫描模组的视场角，有利于降低成本。

9、在一实施例中，根据所述融合点云数据判断所述激光扫描模组的扫描范围是否存在空隙、是否变形以及所述激光扫描模组的视场角是否为每一所述激光雷达的视场角之和包括：

10、若所述激光扫描模组的扫描范围有存在空隙、有变形或所述激光扫描模组的视场角不符合每一所述激光雷达的视场角之和，则重复将每一所述激光雷达摆放到所述第一预定位置，重复执行所述的激光扫描模组的校正方法。

11、在一实施例中，依次将每一所述激光雷达摆放到第一预定位置前包括：

12、将所述激光雷达摆放至旋转置具上，多个所述激光雷达等间距排列；

13、设定所述激光扫描模组到所述待测目标之间为第一距离。

14、在一实施例中，根据所述第一距离、所述激光雷达的个数以及单个所述激光雷达的视场角，计算出所述待测目标的最低宽度，所述待测目标的实际宽度大于等于所述最低宽度。

15、在一实施例中，依次将每一所述激光雷达摆放到第一预定位置包括：

16、确认单个所述激光雷达的位置相对于所述待测目标的位置处于同一水平面；

17、确认单个所述激光雷达任意位置距离所述待测目标之间的距离相同；

18、开启单个所述激光雷达的点云扫描模式，获取单个所述激光雷达的第一点云数据；

19、旋转所述激光扫描模组，依次确认其余所述激光雷达摆放至第一预定位置。

20、在一实施例中，比较每一所述激光雷达输出的所述第一点云数据，选取其中一个所述第一点云数据作为基准点云数据包括：

21、比较每一所述第一点云数据的偏移量；

22、比较每一所述第一点云数据相对于所述待测目标之间的变形程度；

23、根据所述偏移量与所述变形程度选择一个所述第一点云数据作为所述基准点云数据。

24、在一实施例中，根据所述基准点云数据，对其余所述第一点云数据进行配准校正包括：

25、将所述基准点云数据作为基准数据点集；

26、将剩余每一所述第一点云数据作为数据点集，在每一所述数据点集寻找所述基准数据点集对应的最近点，形成匹配点对；

27、根据所述匹配点对之间的欧氏距离之和作为待求解的目标函数，利用奇异值分解法求出旋转矩阵以及平移矩阵，使得所述目标函数最小；

28、根据所述旋转矩阵以及所述平移矩阵，将每一所述数据点集依次转化为所述基准数据点集坐标系下对应的每一转换数据点集。

29、在一实施例中，旋转所述激光扫描模组，将所述激光扫描模组摆放到第二预定位置，使所述激光扫描模组的主光轴对准所述待测目标，结合所述配准校正后的所述第一点云数据，获取每一所述激光雷达对应所述待测目标的第二点云数据包括：

30、确认所述激光扫描模组的位置相对于所述待测目标的位置处于同一水平面；

31、调整所述激光探测装置的主光轴，使得所述主光轴垂直于所述待测目标所在的平面，所述主光轴位于所述激光扫描模组的中心位置；

32、确认所述主光轴两侧的对称位置距离所述待测目标之间的距离相同。

33、本申请第二方面提供一种存储介质，所述存储介质上存储有程序，所述程序能够被处理器执行以实现如上述任意实施例的激光扫描模组的校正方法。

34、本申请实施例提供的存储介质，能够用于执行如上述任一实施例的激光扫描模组的校正方法，因此也具备相同的有益效果，在此不做赘述。

35、本申请第三方面提供一种校正系统，用于采用上述任意实施例的激光扫描模组的校正方法校正所述激光扫描模组，包括：

36、旋转装置，用于承载多个所述激光雷达并带动所述激光扫描模组进行转动；

37、水平仪，设置于所述激光扫描模组的任意一侧，用于确认单个所述激光雷达的位置相对于所述待测目标的位置处于同一水平面；

38、激光测距仪，设置于所述激光扫描模组的任意一侧，用于确认单个所述激光雷达任意位置距离所述待测目标之间的距离相同。

39、本申请实施例提供的校正系统，通过采用上述任意实施例的校正方法依次对每一激光雷达进行校正，对激光扫描模组进行校正，有利于校正每一激光雷达以及激光扫描模组输出结果，有利于减小激光扫描模组融合点云数据的误差，可较为简单地融合多个激光雷达的点云数据，从而有利于降低成本。

1.一种激光扫描模组的校正方法，所述激光扫描模组包括多个激光雷达，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的激光扫描模组的校正方法，其特征在于，根据所述融合点云数据判断所述激光扫描模组的扫描范围是否存在空隙、是否变形以及所述激光扫描模组的视场角是否为每一所述激光雷达的视场角之和包括：

3.根据权利要求1所述的激光扫描模组的校正方法，其特征在于，依次将每一所述激光雷达摆放到第一预定位置前包括：

4.根据权利要求3所述的激光扫描模组的校正方法，其特征在于，根据所述第一距离、所述激光雷达的个数以及单个所述激光雷达的视场角，计算出所述待测目标的最低宽度，所述待测目标的实际宽度大于等于所述最低宽度。

5.根据权利要求1所述的激光扫描模组的校正方法，其特征在于，依次将每一所述激光雷达摆放到第一预定位置包括：

6.根据权利要求1所述的激光扫描模组的校正方法，其特征在于，比较每一所述激光雷达输出的所述第一点云数据，选取其中一个所述第一点云数据作为基准点云数据的步骤包括：

7.根据权利要求1所述的激光扫描模组的校正方法，其特征在于，根据所述基准点云数据，对其余所述第一点云数据进行配准校正包括：

8.根据权利要求1所述的激光扫描模组的校正方法，其特征在于，旋转所述激光扫描模组，将所述激光扫描模组摆放到第二预定位置，使所述激光扫描模组的主光轴对准所述待测目标，结合所述配准校正后的所述第一点云数据，获取每一所述激光雷达对应所述待测目标的第二点云数据包括：

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1至8中任一项所述的激光扫描模组的校正方法。

10.一种校正系统，用于采用如权利要求1至8中任意一项所述的激光扫描模组的校正方法校正所述激光扫描模组，其特征在于，包括：