本發(fā)明涉及激光雷達設(shè)計領(lǐng)域，尤其涉及一種三維激光雷達測量方法及裝置。

背景技術(shù)：
在無人車領(lǐng)域中，三維激光雷達(或者三維激光測距傳感器)在無人車對環(huán)境進行精確的、高密度的掃描中變得越來越重要。比起二維的激光雷達，三維激光雷達輸出的立體點云能有效提高各種算法的效率，例如：1.用于映射精細(xì)詳盡的環(huán)境地圖的算法；2.用于感應(yīng)、歸類、追蹤場景中靜態(tài)/動態(tài)物體的算法；3.用于恢復(fù)車輛行駛的軌跡/對車輛進行定位的算法。比較常見的高性能三維激光測距傳感器的成本都很高，比如在無人駕駛領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的HDL-64EHDL-64E(以下簡稱HDL-64E)。為了提高激光數(shù)據(jù)的采集頻率，每個HDL-64E都安裝了64個獨立的激光器，而不是像其它的激光雷達那樣只安裝了一個激光器，然后依靠一個轉(zhuǎn)動的鏡片偏轉(zhuǎn)激光光束實現(xiàn)扇面掃描。因此在每個激光器的數(shù)據(jù)采集頻率一定的情況下，HDL-64E采集的點云點數(shù)量高了一個幾何級。然而64個獨立的激光器和高轉(zhuǎn)速的機械結(jié)構(gòu)也大大提高了成本，HDL-64E激光雷達的參考售價高達$75000，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出一部普通的轎車的價格，增加了無人車進入市場的門檻。因此制造低成本高性能的激光雷達顯得格外重要。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
為此，需要提供一種低成本的三維激光雷達，解決現(xiàn)有技術(shù)中三維激光雷達成本過高的問題為實現(xiàn)上述目的，發(fā)明人提供了一種三維雷達測量方法，所述方法應(yīng)用于由兩個以上二維激光雷達組成的測量工具中，該測量工具還包括轉(zhuǎn)盤和中央處理器，轉(zhuǎn)盤上設(shè)置有激光雷達，其特征在于，所述方法包括模型構(gòu)建步驟和時間校準(zhǔn)步驟，所述模型構(gòu)建步驟包括，獲取傳感器測量輸出數(shù)據(jù)；根據(jù)測量輸出數(shù)據(jù)構(gòu)建傳感器模型；根據(jù)傳感器模型得到反傳感器模型，用反傳感器模型根據(jù)測量輸出數(shù)據(jù)估計被測量點的位置，得到第一點云數(shù)據(jù)；將多時段的第一點云數(shù)據(jù)合并成第二點云數(shù)據(jù)，將多個傳感器的第二點云數(shù)據(jù)合并，得到最終的三維點云；所述時間校準(zhǔn)步驟包括，運用莫恩算法去確定每一個激光雷達上的時鐘相對于中央處理器時鐘的時鐘脈沖相位差，通過靜態(tài)延遲校準(zhǔn)，使用外部參數(shù)校準(zhǔn)每個激光雷達的相對位置標(biāo)記時鐘偏差，所述外部參數(shù)包括激光雷達激光發(fā)射點與旋轉(zhuǎn)中心的距離或激光雷達掃描平面與轉(zhuǎn)動平面正切向量的夾角；用所述相對位置標(biāo)記時鐘偏差優(yōu)化外部參數(shù)，使用優(yōu)化后的外部參數(shù)計算轉(zhuǎn)盤位置讀數(shù)，用所述轉(zhuǎn)盤位置讀數(shù)、相對位置標(biāo)記時鐘偏差和脈沖相位差進行兩個以上激光雷達間的時鐘匹配。具體地，所述傳感器模型為hi，由測量輸出數(shù)據(jù)zj＝hi(xj；Θi)確定，其中Θi＝[λi,τi,αi]T是第i個激光雷達的外部校準(zhǔn)參數(shù)；所述步驟用反傳感器模型根據(jù)測量輸出值估計被測量點的位置，得到第一點云數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)表示為：其中R{x,y,z}和T{x,y,z}分別代表關(guān)于特定軸的旋轉(zhuǎn)和平移。一種三維雷達測量裝置，所述裝置包括數(shù)據(jù)獲取模塊、模型構(gòu)建模塊、點云計算模塊、脈沖計算模塊、時鐘偏差計算模塊、位置讀數(shù)計算模塊，匹配模塊，所述獲取模塊用于獲取傳感器測量輸出數(shù)據(jù)；所述模型構(gòu)建模塊用于根據(jù)測量輸出數(shù)據(jù)構(gòu)建傳感器模型，根據(jù)傳感器模型得到反傳感器模型；所述點云計算模塊用于用反傳感器模型根據(jù)測量輸出數(shù)據(jù)估計被測量點的位置，得到第一點云數(shù)據(jù)；將多時段的第一點云數(shù)據(jù)合并成第二點云數(shù)據(jù)，將多個傳感器的第二點云數(shù)據(jù)合并，得到最終的三維點云；所述脈沖計算模塊用于運用莫恩算法去確定每一個激光雷達上的時鐘相對于中央處理器時鐘的時鐘脈沖相位差；所述時鐘偏差計算模塊用于通過靜態(tài)延遲校準(zhǔn)，使用外部參數(shù)校準(zhǔn)每個激光雷達的相對位置標(biāo)記時鐘偏差，所述外部參數(shù)包括激光雷達激光發(fā)射點與旋轉(zhuǎn)中心的距離或激光雷達掃描平面與轉(zhuǎn)動平面正切向量的夾角；所述位置度數(shù)計算模塊用于用所述相對位置標(biāo)記時鐘偏差優(yōu)化外部參數(shù)，使用優(yōu)化后的外部參數(shù)計算轉(zhuǎn)盤位置讀數(shù)；所述匹配模塊用于用所述轉(zhuǎn)盤位置讀數(shù)、相對位置標(biāo)記時鐘偏差和脈沖相位差進行兩個以上激光雷達間的時鐘匹配。具體地，所述傳感器模型為hi，由測量輸出數(shù)據(jù)zj＝hi(xj；Θi)確定，其中Θi＝[λi,τi,αi]T是第i個激光雷達的外部校準(zhǔn)參數(shù)；所述點云模塊用反傳感器模型根據(jù)測量輸出值估計被測量點的位置，得到第一點云數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)表示為：其中R{x,y,z}和T{x,y,z}分別代表關(guān)于特定軸的旋轉(zhuǎn)和平移。區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)，上述方案提供了一種低成本的二維激光雷達組合成的三維激光雷達的測量方法及誤差消除方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中三維雷達成本過高的問題。附圖說明圖1為本發(fā)明具體實施方式所述的一種三維激光雷達示意圖；圖2為本發(fā)明具體實施方式所述的一種三維激光雷達探測方法流程圖；圖3為本發(fā)明具體實施方式所述的三維激光雷達外部參數(shù)示意圖；圖4為本發(fā)明具體實施方式所述的時鐘間匹配示意圖；圖5為本發(fā)明具體實施方式所述的點云測量數(shù)據(jù)質(zhì)量評估優(yōu)化方法流程圖；圖6為本發(fā)明具體實施方式所述的激光雷達點云示意圖；圖7為本發(fā)明具體實施方式所述的價值曲線等值面圖；圖8為本發(fā)明具體實施方式所述的自由參數(shù)選擇示意圖；圖9為本發(fā)明具體實施方式所述的自由參數(shù)-價值曲線變化示意圖；圖10為本發(fā)明具體實施方式所述的三維激光雷達探測裝置模塊圖；圖11為本發(fā)明具體實施方式所述的點云測量數(shù)據(jù)質(zhì)量評估優(yōu)化裝置模塊圖。附圖標(biāo)記說明：1000、數(shù)據(jù)獲取模塊；1002、模型構(gòu)建模塊；1004、點云計算模塊；1006、脈沖計算模塊；1008、時鐘偏差計算模塊；1010、位置讀數(shù)計算模塊；1012、匹配模塊；1100、點云數(shù)據(jù)模塊；1102、高斯模型構(gòu)建模塊；1104、評估模塊；1106、時間偏差優(yōu)化模塊；1108、外部校準(zhǔn)優(yōu)化模塊。具體實施方式為詳細(xì)說明技術(shù)方案的技術(shù)內(nèi)容、構(gòu)造特征、所實現(xiàn)目的及效果，以下結(jié)合具體實施例并配合附圖詳予說明。一、概述本文描述了：1.一種低成本高性能的三維激光雷達的設(shè)計、結(jié)構(gòu)。2.這種雷達進行測量/數(shù)據(jù)采集的數(shù)學(xué)模型，以及模型所包括的參數(shù)的調(diào)試過程。3.對于幾個不同部件上不同的時鐘的偏移的估計的算法。4.一種通過最大化每個數(shù)據(jù)點概率分布的熵值，自動搜尋最優(yōu)模型參數(shù)的方法，達到自動校準(zhǔn)的目的。這種方法也可以用于任何激光雷達輸出的點云質(zhì)量的好壞。三維激光測距傳感器通常都是通過在轉(zhuǎn)動安裝于水平面上的二維激光器來實現(xiàn)三維的數(shù)據(jù)采集的。比如HDL-64E所有的64個激光器分成4組排列安裝在上層旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)上，這些激光器能同時掃描同一個扇面，扇面的夾角大約26.8度。然后通過整個上層旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)動，達到360度掃描的目的。(圖一)因為所有激光器同一時刻只能掃描一個二維平面，所以必須以較高的轉(zhuǎn)速來滿足環(huán)視掃描時候的數(shù)據(jù)的更新速率。VelodyneHDL-64E高性能三維激光雷達，是本文所描述的激光雷達在功能上的參照對象。本文所描述的激光雷達通過在旋轉(zhuǎn)基座上安裝多個朝向不同的二維激光雷達，實現(xiàn)了在較低的轉(zhuǎn)速下實現(xiàn)類似的數(shù)據(jù)更新率。本文以三個二維激光雷達的一種具體實現(xiàn)舉例，但本設(shè)計和相關(guān)方法完全可以支持2個、三個、四個甚至更多的二維激光雷達。圖1所示的實施例中展示了整個裝置，即本文描述的一種三維激光雷達的外觀。整個裝置上部署了三個SICKLMS-151激光掃描激光雷達，它們是二維的激光雷達。這三個激光雷達被安置在一個最快2.0赫茲頻率旋轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)盤上。系統(tǒng)還配置了一個12線的滑環(huán)集電環(huán)為旋轉(zhuǎn)的激光激光雷達提供動力及以太網(wǎng)，以及一個微處理器(中央處理器)，用于編碼讀取到的數(shù)據(jù)及作為轉(zhuǎn)盤的電動機控制器。所有的二維雷達必須平均地分布在360度的各個方向上(及雷達之間的夾角為360/N度，N為雷達的數(shù)量)。這樣做除了保證輸出的測量數(shù)據(jù)(點云)在各個方向上密度均勻一致，還大大增加了旋轉(zhuǎn)時上層旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性，減少不利的機械振動。這種設(shè)計比起比起HDL-64E，還可以減少配重的結(jié)構(gòu)。較低的轉(zhuǎn)速也有利于簡化機械的結(jié)構(gòu)，減少上層旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)動時候的振動/擺動。增加二維激光雷達的數(shù)量的好處是可以降低轉(zhuǎn)速，或者提高數(shù)據(jù)更新的頻率，但這里面有個取舍，更多的二維雷達會增加系統(tǒng)中時鐘同步的難度。下文會涉及不同部件之間時間同步的解決算法。每個方向上安裝的都是同一型號的二維激光雷達。出于成本考慮，本文給出的具體實施例中使用了測距范圍為50米的SICKLMS-151二維激光雷達。SICK激光雷達擁有的非常大的掃描角度(270度)，角度分辨率為0.5度，內(nèi)置的激光器發(fā)射的頻率為50赫茲。因此每個SICK雷達每秒能進行27050次測量，而整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸出率為每秒生成81150個測量。依靠大掃描角度的二維激光雷達，整個裝置能提供全方位覆蓋和幾乎完整的球形視野－唯一不能觀察到的區(qū)域是垂直于轉(zhuǎn)盤的一個圓柱體。雖然說這個裝置系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸出率不如HDL-64E，但是相比之下，這個裝置在成本更低的情況下，卻擁有更好的視野和更優(yōu)越的測量精確度。然而，這種設(shè)計存在幾個挑戰(zhàn)：1.由于采集過程中激光雷達是不斷旋轉(zhuǎn)運動的(頻率達到1到2赫茲)，需要依靠一種算法準(zhǔn)確推斷某一特定時刻，每個激光雷達的旋轉(zhuǎn)角度(下文用lambda表示)；2.幾個激光雷達以及微處理器因為是獨立的器件，之間不像HDL-64E那樣存在硬件層面的同步(如時間同步、位置同步等)。這帶來了某一特定時刻，不同部件賦予數(shù)據(jù)的時間戳不同。為了解決上述問題，輸出高質(zhì)量精確的激光點云，這個雷達的軟件算法包括：1.時間校準(zhǔn)：利用莫恩算法和凸包算法，模擬恢復(fù)不同裝置時鐘間的頻率差與時間差，以校準(zhǔn)由于時鐘脈沖相位差和時鐘偏差引起的誤差。2.幾何校準(zhǔn)：對所有的自由幾何參數(shù)進行優(yōu)化得到它們的最佳估計值，并利用這些值對點云的脆度(點云質(zhì)量的測量)進行最終的優(yōu)化。二、雷達測量/數(shù)據(jù)采集的數(shù)學(xué)模型2.1系統(tǒng)參數(shù)化及利用運動鏈(KinematicChain)對原始傳感器數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化在這一部分我們把整個系統(tǒng)參數(shù)化，概述了用來將原始傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到世界坐標(biāo)體系的變換。在圖2所示的實施例中，介紹了一種二維低成本雷達組成的三維激光雷達的探測方法，一種三維雷達測量方法，所述方法應(yīng)用于由兩個以上二維激光雷達組成的測量工具中，該測量工具還包括轉(zhuǎn)盤和中央處理器，轉(zhuǎn)盤上設(shè)置有激光雷達，所述方法包括模型構(gòu)建步驟和時間校準(zhǔn)步驟，所述模型構(gòu)建步驟包括，步驟S200獲取傳感器測量輸出數(shù)據(jù)；S202根據(jù)測量輸出數(shù)據(jù)構(gòu)建傳感器模型；根據(jù)傳感器模型得到反傳感器模型，S204用反傳感器模型根據(jù)測量輸出數(shù)據(jù)估計被測量點的位置，得到第一點云數(shù)據(jù)；將多時段的第一點云數(shù)據(jù)合并成第二點云數(shù)據(jù)，將多個傳感器的第二點云數(shù)據(jù)合并，得到最終的三維點云；在一些具體的實施例中，現(xiàn)在考慮一個激光雷達Li，在轉(zhuǎn)盤的控制下進行掃射掃描，對環(huán)境中的一系列位置Xi＝{x1…xm}進行了一系列對應(yīng)的測量，得到測量輸出Zi＝{z1…zm}。每一個測量輸出zj＝[rj,θj,φj]T由距離測量j，激光雷達的反射鏡角θj，和轉(zhuǎn)盤的位置φj組成。我們的傳感器模型hi是zj＝hi(xj；Θi)，如圖3所示這里Θi＝[λi,τi,αi]T是激光雷達Li的一系列外部校準(zhǔn)參數(shù)。我們用反傳感器模型根據(jù)測量輸出值去估計被測量點的位置，得到一個運動鏈(即上述的第一點云數(shù)據(jù))：這里R{x,y,z}和T{x,y,z}分別代表了關(guān)于特定軸的旋轉(zhuǎn)和平移。通過將一段時間內(nèi)激光雷達Li測量輸出合并起來，我們就可以生成一個三維的點云，把三個激光雷達的測量輸出Z＝{Z1,Z2,Z3}合并起來得到最終的點云在圖3所示的實施例中，介紹了一些外部參數(shù)的關(guān)系，激光雷達Li在轉(zhuǎn)盤上的位置由三個參數(shù)決定：τi是激光束發(fā)射點到轉(zhuǎn)盤中心的距離，αi是掃描屏幕和轉(zhuǎn)盤的正切向量之間的夾角，而λi則代表了，鏈接激光束發(fā)射點到轉(zhuǎn)盤中心這個半徑，與鏈接第一束激光束發(fā)射點到轉(zhuǎn)盤中心這個半徑，之間的逆時針方向的夾角。為了方便我們通常都會把λ1設(shè)置為0。在利用優(yōu)化步驟去最大化點云質(zhì)量的時，我們能自動取得這些外部參數(shù)。三、時間校準(zhǔn)為了追求更好的三維掃描質(zhì)量，時間校準(zhǔn)和幾何校準(zhǔn)都是關(guān)鍵。時間校準(zhǔn)是針對由于時間標(biāo)記誤差導(dǎo)致的誤差，舉個例子來說，一個15毫秒時間標(biāo)記誤差(典型的個人電腦時鐘準(zhǔn)確度誤差)對于一個以1赫茲的頻率旋轉(zhuǎn)的激光雷達來說，如果我們要對一個距離10米的位置進行距離測量，會產(chǎn)生幾乎1米的系統(tǒng)誤差。此外，我們要特別注意的是激光雷達距離測量輸出和傳感器的方向測量輸出之間的同時同步性。要達到這兩個數(shù)據(jù)輸出的同步性，我們需要去模擬估計所有相關(guān)傳感器跟處理器的時鐘脈沖相位差和時鐘偏差。而除了時間校準(zhǔn)，我們還要仔細(xì)地考慮如何決定系統(tǒng)的幾何結(jié)構(gòu)，并針對幾何結(jié)構(gòu)進行幾何校準(zhǔn)，以避免系統(tǒng)的測量性能下降。3.1時間校準(zhǔn)－時鐘間的匹配在具體的實施例中，如圖2所示，一種三維雷達探測方法中，所述時間校準(zhǔn)步驟包括，步驟S206運用莫恩算法去確定每一個激光雷達上的時鐘相對于中央處理器時鐘的時鐘脈沖相位差，S208通過靜態(tài)延遲校準(zhǔn)，使用外部參數(shù)校準(zhǔn)每個激光雷達的相對位置標(biāo)記時鐘偏差，所述外部參數(shù)包括激光雷達激光發(fā)射點與旋轉(zhuǎn)中心的距離或激光雷達掃描平面與轉(zhuǎn)動平面正切向量的夾角；S210用所述相對位置標(biāo)記時鐘偏差優(yōu)化外部參數(shù)，S212使用優(yōu)化后的外部參數(shù)計算轉(zhuǎn)盤位置讀數(shù)，用所述轉(zhuǎn)盤位置讀數(shù)、相對位置標(biāo)記時鐘偏差和脈沖相位差進行兩個以上激光雷達間的時鐘匹配。被測量點云的精確度高度取決于外部校準(zhǔn)參數(shù)的質(zhì)量以及轉(zhuǎn)盤旋轉(zhuǎn)度測量數(shù)據(jù)的精確度。其中后者是一個關(guān)于轉(zhuǎn)盤編碼測量和單束激光測量的時間標(biāo)記精確度的方程。理想的狀態(tài)下，我們會用一些方程來對單束激光測量的時間標(biāo)記tj和轉(zhuǎn)盤編碼測量進行匹配，以使得φj∶＝φj(tj)，這就需要所有相關(guān)的裝置對時間的測量是一致的。而事實上，每一個SICKLMS-151激光掃描激光雷達都配置有一個內(nèi)部的時鐘，以用來給數(shù)據(jù)戳上時間標(biāo)記；同樣地，微處理器在標(biāo)記其轉(zhuǎn)盤編碼數(shù)據(jù)的時間時用的也是它內(nèi)部配置的時鐘。圖4就闡釋了這樣一個狀況：如圖4所示，一個激光雷達Li發(fā)出了一束激光束，其距離測量為rj，反射鏡角為θj，而根據(jù)雷達內(nèi)部的時鐘Ci，激光束對應(yīng)的時間標(biāo)記為tj。每一個激光雷達時鐘都有其特定的，相對于中央電腦時鐘的脈沖相位差，以及相對于微處理器時鐘的時鐘偏差。外部參數(shù)τi和αi是通過分析轉(zhuǎn)盤方向數(shù)據(jù)和雷達距離測量數(shù)據(jù)得出的。求解的過程遵循以下的順序：首先通過莫恩算法找到時鐘脈沖相位差，通過靜態(tài)延遲校準(zhǔn)使用外部參數(shù)τi和αi找到ηi。然后利用ηi生成更精確的外部參數(shù)τi和αi。最后，利用這些值去估計λi。消費品級別的裝置上所配置的時鐘一般對溫度的變化都是敏感的，因此無法保證其絕對的準(zhǔn)確性。曾有實驗讓一個SICKLMS-151激光掃描激光雷達不停的運轉(zhuǎn)5天，最后發(fā)現(xiàn)其內(nèi)部的時鐘與精確校準(zhǔn)過的時鐘比差了90秒鐘。這樣誤差程度完全不能滿足我們對點云精確度的要求。一個比較普遍的處理時鐘脈沖相位差的方式是，將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)揭粋€中央電腦上，然后在接受的時刻對數(shù)據(jù)進行時間標(biāo)記。然后，由于不統(tǒng)一的傳遞速度跟緩沖延遲，這樣的方式仍然會帶來一定的噪音誤差，仍然不能滿足我們精確度的要求。于是，為了追求更高的精確度，更少的噪音誤差，我們選擇去學(xué)習(xí)不同裝置的時鐘之間的匹配關(guān)系。我們運用莫恩算法去確定每一個裝置上的時鐘相對于中央電腦時鐘的相對頻率。我們的實現(xiàn)辦法運用了高效的凸包算法，以實現(xiàn)快速的，在線的時鐘相對參數(shù)的估計。假設(shè)我們現(xiàn)在有兩個被會延遲的，且延遲不固定的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)所連接的時鐘，這個算法首先會對兩個時鐘間的單向時鐘偏差運行一個線性規(guī)劃優(yōu)化。這個算法能夠最大程度上修正時鐘偏差，但不包括最低限度的傳輸延遲。這是因為傳輸延遲無法在僅被單向時鐘偏差數(shù)據(jù)體現(xiàn)出來。在將裝置上的時間標(biāo)記匹配與中央電腦的時間標(biāo)記匹配起來后，我們把未知的這個最低限度傳輸延遲設(shè)置為校準(zhǔn)參數(shù)，ηi代表了激光雷達Li的時間標(biāo)記與轉(zhuǎn)盤位置時間標(biāo)記間的時鐘偏差。如果我們能確定這個時鐘偏差，那么從激光雷達Li得到的每一個激光雷達測量都能夠與正確的轉(zhuǎn)盤位置讀數(shù)，通過下列方程匹配起來：φj∶＝φ...