基于多雷达点云线特征的自适应在线估计标定系统及方法

摘要

本申请公开了一种基于多雷达点云线特征的自适应在线估计标定系统及方法，用于对无人集装箱卡车车身安装的多雷达进行在线外参估计和自动标定，从而消除或降低由于传感器安装偏移导致的外参误差，保障融合点云能够投影到统一的车体坐标，为后续感知任务提供精准的原始输出信息。同时，针对无人集卡所在的港口场景存在大量集装箱体，设计了基于点云体素分割和平面拟合的线特征抽取算法，以及对应的基于点云线特征进行同步定位与建图的SLAM算法用于估计车辆里程变化。最终，利用SLAM技术获取准确的里程变化信息，并反向优化雷达外参信息和更新自适应卡尔曼滤波器增益(也就是噪声估计)，从而实现调控闭环。