目录
- 1. 背景
- 2. 实现原理
- 2.1 环境设置
- 2.2 数据提取
- 2.3 算法实施
- 3. 应用
- 4. 总结
1. 背景
在移动机器人的自主导航与避障系统中，激光雷达作为核心传感器之一，其精度与稳定性直接关系到机器人的感知能力与决策准确性。激光雷达标定，作为连接激光雷达原始数据与机器人实际运行环境的关键桥梁，旨在消除激光雷达自身坐标系与机器人本体坐标系之间的误差，确保感知数据的准确融合。这一误差主要包括旋转角度误差（pitch、roll、yaw）和平移误差，其中角度误差对最终结果的精度影响尤为显著。本文将介绍一种低成本、易实现的激光雷达角度标定方法，以提升移动机器人的环境感知与预测能力。
2. 实现原理
激光雷达标定的核心在于确定激光雷达坐标系与机器人本体坐标系之间的转换关系，即求解旋转角度误差。为此，本文提出了一种“最小方差法”的标定算法。该算法利用简单的标定环境——平整的墙面和地面，结合激光雷达采集的点云数据，实现高精度的角度标定，无需专用的标定环境和设备。
2.1 环境设置
将机器人正对平整墙面停放，并确保自身与墙面保持垂直。通过使用激光测距仪测量机器人本体两侧固定位置到墙面的距离，并调整本体，使两侧距离一致，使得后续的计算过程更简便。
2.2 数据提取
利用RANSAC算法提取墙面与地面的点云数据，为后续的计算提供数据基础。
2.3 算法实施
对于地面点云，我们假设激光雷达已正确标定至本体，那么地面点云的高度值理应相等。通过计算不同pitch和roll角度下地面点云的高度方差，可以找到使方差最小的角度组合，即为激光雷达的俯仰和横滚误差角。类似地，对于墙面点云，在假设激光雷达已标定的前提下，墙面点云的纵向距离（X值）应保持一致。通过计算不同yaw角度下墙面点云的纵向距离方差，我们可以确定使方差最小的yaw角度，即为激光雷达的航向误差角。
3. 应用
//旋转公式(x,y,z顺序旋转)：点的旋转，不是坐标系的旋转。点的方差旋转最小角度即为雷达的误差角度
x = cos(yaw)*cos(pitch)*x’ + ( cos(yaw)*sin(pitch)*sin(roll) - sin(yaw)*cos(roll) )*y’ + ( cos(yaw)*sin(pitch)*cos(roll) + sin(yaw)*sin(roll) )*z’;
y = sin(yaw)*cos(pitch)*x’ + ( sin(yaw)*sin(pitch)*sin(roll) + cos(yaw)*cos(roll) )*y’ + ( sin(yaw)*sin(pitch)*cos(roll) - cos(yaw)*sin(roll) )*z’;
z = -sin(pitch)*x’ + cos(pitch)*sin(roll)*y’ + cos(pitch)*cos(roll)*z’;
该标定方法因其低成本、易操作的特点，不仅适用于各类移动机器人的激光雷达标定，还特别适合于研发测试、现场部署及日常维护等场景。通过精确的标定，激光雷达能够更准确地感知周围环境，为机器人的路径规划、障碍物检测及避障策略提供可靠的数据支持，进而提升机器人的自主导航能力与安全性。
4. 总结
激光雷达标定是移动机器人感知与预测系统中的关键环节，对机器人的环境理解能力和决策准确性具有直接影响。通过简单的标定环境和高效的计算流程，实现了激光雷达角度误差的高精度标定。这一方法不仅降低了标定成本，还提高了标定的便捷性与实用性。