无人小车激光雷达标定板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司
—种车载激光雷达标定的方法,其特征是:所述方法包括:
在自动驾驶车辆前设置﹒块标定板，配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤;
测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，结合由激光雷达提取的四个角点计算得到旋转平移矩阵的步骤;
对两个激光雷
无人小车激光雷达标定板
无人小车激光雷达标定板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司
—种车载激光雷达标定的方法,其特征是:所述方法包括:
在自动驾驶车辆前设置﹒块标定板，配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤;
测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，结合由激光雷达提取的四个角点计算得到旋转平移矩阵的步骤;
对两个激光雷达数据之间的进行坐标转换，拼接多台激光雷达，实现对激光雷达的标定的步骤。
根据权利要求l所述一种车载激光雷达标定的方法，其特征在于:所述的提取标定板的四个角点是指提取激光雷达数据中标定板的四个角点，具体包括以下步骤:
步骤一、获取点云数据:
将标定板设置于激光雷达前方6~10m的距离处，标定板的板面垂直于地面，用于承接激光雷达的发射信号:所述的标定板为一块2米×2米的正方形木板;
之后，在6-~-10m的距离之间选取4个距离值分别测量角点数据，得到4组角点数据;所述的角点数据是指在车休坐标系下的XYZ三维数据;
步骤二、切割标定板所在的点云区域:
首先，将激光雷达向前的方向定义为X轴，将获取的点云数据记录的每个点的三维坐标表示为p(x, y, z);
然后，通过下式计算每个点偏离X轴的角度α和距离激光雷达的距离d;
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用于雷达目标识别中的模式识别技术
进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术（模式识别技术）。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的
模式识别方法以及神经网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。
(1）统计模式识别方法
统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用N维特征矢量表征目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种准则下，利用特征矢量的统计知
识来构造判别函数，从而在保证分类误差概率的条件下，对目标进行分类。
近邻域法(29)、相关匹配法(15)(32)(33)(34)、多维相关匹配方法(16)、Bayes似然(35).Bayes分类器(36)、Bayes优化决策规则(36)、似然函数(37)等都被用于了目标特征的分类决策。
(⑵)模糊模式识别方法
在雷达日标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特征信息的随机交迭，目标信息时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。
雷达目标识别技术的回顾与展望
雷达目标识别研究的主体有三个，即雷达、目标及其所处的电磁环境。其中任何一个主体发生改变都会影响RTR系统的性能，甚至可能使系统完全失效，即RTR研究实际上是要找到一种无穷维空间与有限类目标属性之间的映射。
一个成功的RTR系统必定是考虑到了目标、雷达及其所处电磁环境的主要可变因素。就目标而言主要有目标的物理结构、目标相对于雷达的姿态及运动参数、目标内部的运动〈如螺旋桨等)、目标的编队形式、战术使用特点等等;
就雷达而言主要有工作频率、带宽、脉冲重复频率（PRF)、天线方向图、天线的扫描周期等等;环境因素主要有各种噪声（如内部噪声和环境噪声)、杂波〈如地杂波、海杂波和气象杂波〉和人为干扰等。
在研制RTR系统时必须综合考虑这些因素，抽取与目标属性有关的特征，努力消除与目标属性无关的各种不确定因素的影响。
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