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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：一种用于激光雷达‑惯导标定的运动可观性量化方法，涉及LiDAR‑IMU数据融合技术领域。收集数据并计算IMU和LiDAR的姿态，在姿态序列中寻找在同一采集时刻的姿态对，构建外参标定问题，并通过考虑多组测量采用优化的方式求解LiDAR和IMU坐标系之间的旋转矩阵，将所有的标定数据划分为等长度的若干片段，根据标定问题构建每个片段的信息矩阵，对信息矩阵进行奇异值分解，计算每个片段的信息指数η，使用最小奇异值来表示单个片段的信息度量，设定阈值η0，选取η≥η0的片段进行外参标定。能够减少无效信息和错误信息的干扰，在提高标定算法收敛性和鲁棒性的同时，降低了计算成本。

主权项：1.一种用于激光雷达-惯导标定的运动可观性量化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：收集标定数据，包括IMU数据MI,i，i＝1,...,NI和LiDAR数据ML,j，j＝1,...,NL，其中i为IMU数据的采集时刻，NI为IMU数据采集的终止时刻，j为LiDAR数据的采集时刻，NL为LiDAR数据采集的终止时刻；步骤二：分别通过MI,i和ML,j计算IMU和LiDAR的姿态，IMU在i时刻的姿态为RI,i，LiDAR在j时刻的姿态为RL,j；步骤三：在姿态序列中寻找IMU和LiDAR在同一采集时刻的姿态对：RI,k和RL,k，其中k∈i∩j；步骤四：构建外参标定问题如下： 式中，表示LiDAR和IMU坐标系之间的旋转矩阵，为待求解的变量，为k-1时刻与k时刻之间的IMU的相对姿态变化，为k-1时刻与k时刻之间的LiDAR的相对姿态变化，通过下式计算得到： 式中，RI,k-1和RL,k-1分别表示k-1时刻IMU和LiDAR的姿态；步骤五：外参标定问题通过考虑多组测量采用优化的方式进行求解如下： 式中，表示对应的右乘四元数矩阵，表示对应的左乘四元数矩阵；步骤六：将所有的标定数据划分为等长度的若干片段，根据步骤五的标定问题构建每个片段的信息矩阵Ξ如下： 对信息矩阵Ξ进行奇异值分解如下：Ξ＝VΣVT5式中，Σ＝diagσ1,σ2,σ3,σ4为按降序排列的奇异值对角矩阵，V＝[u1,u2,u3,u4]为正交矩阵；步骤七：计算每个片段的信息指数η，使用最小奇异值来表示单个片段的信息度量，表示如下：η＝minσ1,σ2,σ3,σ46步骤八：设定信息指数的阈值η0，仅选取η≥η0的片段来进行外参标定。

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