本章主要介紹激光雷達的動態外參標定。可以分為以下三個方向：
1、基于道路、標定物的外參標定
這類方法通常假設地面絕對水平，然后對地面進行擬合，并反過來推算雷達相對車體、地面的垂向高度、俯仰角和翻滾角。對于偏航角的標定，可以參考垂直桿狀物或者通過其照射到地面的波形進行推算。
車載3D激光雷達分步自動標定（SSAC）算法在總體上分為兩個階段：1、通過地面點云進行平面擬合，得到水平地面在激光雷達坐標系下的方程，并構造水平度函數，然后利用粒子群優化算法都求得水平度最小時對應激光雷達相對車體的俯仰角pitch，橫滾角roll和高度△Z；2、在車輛直線行駛過程中分析同一個標定標對應的點云特征，具體則是在每一幀中通過聚類獲取標定桿的中心點，而后將我們從多幀中獲取的標定桿中心點連成直線，由該直線與車輛前進方向的夾角計算求解出激光雷達相對 車體的偏航角yaw。
2、基于手眼模型的外參標定
主要使用Navy算法，該算法是由Frank C.Park和Bryan J.Martin在1994年提出的，其針對我們在機器人傳感器標定中遇到的AX=XB等式求解問題，引入了李群、李代數理論，并結合非線性最小二乘法，推導出了手眼模型的封裝解。英偉達DriveWorks的LSC標定方法主要標定激光雷達相對車體的翻滾角roll、俯仰角pitch、偏航角yaw及高度差height。與SSAC算法類似，LSC通過進行地面擬合實現了激光雷達外參中roll、pitch和height的標定。具體來說LSC主要通過對擬合地平面的法向量進行分析來求解這三個參數。LSC采用手眼模型基于激光雷達和車體的運動變化量進行yaw和pitch的標定。隨著車輛行駛，LSC將得到多組標定結果，可根據所標定數據的分布，計算出標定最優值。
3、基于累積點云特征優化的外參標定
基本思想如下：當外參標定正確時，世界坐標系下一個靜止物體的表面，在累積點云地圖中應表現出清晰的邊界特征；而當外參沒有得到正確標定時，在點云地圖中，一個物體的表面會出現模糊、錯層。主要使用AESC-MMS算法，該算法用于激光雷達與位姿估計傳感器的外參標定。其中位姿傳感器可以是IMU\GPS也可以是運行SLAM算法的攝像頭等.AESC-MMS算法基本流程如下：首先結合雷達的初始外參和獲取的多幀激光點云、位姿信息，構建世界坐標系下的累積點云地圖；然后根據當前柵格尺寸參數，對累積點云用體素柵格濾波進行降采樣，以減少點云地圖中點的個數，從而降低后續優化過程的計算開銷；在降采樣后的點云地圖中，對每個激光點及其最近的K個領域點進行幾何特征分析，并利用損失函數量化點云地圖的質量，通過對損失函數進行最小化得到外參的估計值。此外，AESC-MMS算法會在最外層循環中，遞歸地減小體素柵格的尺寸，從而在一定程度上避免內層優化陷入買咗部極值，提升最終外參標定的精度。
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