国产无人驾驶标识板—————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
国产无人驾驶标识板
国产无人驾驶标识板—————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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本文主要解决的技术问题是提供一种激光雷达的标定方法，能够在不同生产批次以及同一批次的激光雷达上具有通用性，且测量精度高。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种激光雷达的标定方法。所述标定方法包括：
利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的标定物体的距离测量值以及对应的反射率测量值；
按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组；
按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组；
根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。
本发明的有益效果是：本发明提供一种激光雷达的标定方法，利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的距离测量值以及对应的反射率测量值；按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组；按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组；根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。通过上述方式，本发明能够在不同生产批次以及同一批次的激光雷达具有通用性，又能提高测量精度，从而进一步降低生产成本。
雷达利用目标形状的极化重构识别目标
对低分辨力雷达，不能区分目标上各个散射中心的回波，只能从它们的综合信号中提取极化特征，
因而只能从整体上对简单形体的目标加以粗略的识别。
对高分辨力雷达，目标回波可分解为目标上各个主要散射中心的回波分量。对复杂形状目标的极化重构，就是利用高分辨力雷达区分出各个散射中心的回波，分别提取其极化信息。在对各个散射中心分别作出形状判断(可以利用目标的极化散射矩阵，或利用目标的缪勒矩阵中各个元素同日标形状的关系)后，
依据其相对位置关系，组合成目标的整体形状。后同已知目标数据库相比较，得到识别结果。
Cameron等〔21)给出了用卡车进行识别实验的情况，给出了卡车上各个主要散射中心的识别结果，并按其空间相对位置排列成图。在Pottier(28))对SAR图象进行分析与识别时也用到了任意散射体由几种典型散射机制合成的观点。
3）利用瞬态极化响应识别目标
Chamberlain等(29)将极化信息与冲激响应结合起来，提出了利用目标瞬态极化响应(TPR)进行目标识别。利用TPR识别目标是将极化识别与时（频）域识别相结合的很好范例。
激光雷达与摄像头的融合
激光雷达与摄像头融合，其实相当于是激光雷达发挥激光雷达的优势，摄像头发挥摄像头的优势，他们在某些地方是做得不够好，需要两个传感器甚至多个传感器信息进行底层的融合。
在融合的时候，首先步，标定。比如说左上角（上图），我看到凳子，左下角激光雷达也看到的是凳子，那么我通过标定的方式告诉它，其实两个是同一个物体。
其实摄像头发现同一个物体是非常容易的，比如做人的跟踪或车的跟踪。对于激光雷达而言， 要去识别前后帧是否同一辆车和同一个行人是非常困难的。
激光雷达有一个好处：如果可以通过摄像头告诉它前后两帧是同一个物体，那么通过激光雷达就可以知道物体在这前后两帧间隔内：运动速度和运动位移是多少。这是非常关键的，因为只有做运动物体的跟踪才能做一些预测。
人在驾驶的过程中，他得时刻知道周围物体的运动状态。对于无人驾驶，除了对车辆进行位置的估计以及导航之外，其实还需要对周边物体、运动物体的跟踪和预测，这是非常有意义的。
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