车载激光雷达标定的方法与制作流程
自动驾驶环境感知技术之激光雷达标定介绍课件
实时性要求
01
激光雷达标定需要实 时处理大量数据
02
实时性要求高，标定 过程需要快速完成
03
实时性要求高，标定 结果需要及时反馈
04
实时性要求高，标定过 程需要适应环境变化
标定精度要求
激光雷达标定精度直接影响自 动驾驶系统的性能和可靠性
标定精度要求高，需要精确测 量激光雷达的各个参数
标定精度要求与自动驾驶系统 的应用场景和需求相关
自动驾驶环境感知技术之激光雷达标定介绍课 件
演讲人
目录
01. 激光雷达标定的重要性 02. 激光雷达标定的方法 03. 激光雷达标定的挑战 04. 激光雷达标定的发展趋势
激光雷达标定的重要 性
提高感知精度
激光雷达标定可以提高自动驾驶系统的感知精度，从 而提高自动驾驶的安全性和可靠性。
激光雷达标定可以减少传感器误差，提高测量精度， 从而提高自动驾驶系统的感知能力。
率
04
标定准确可以 确保系统在复 杂环境下的稳 定性和可靠性
优化自动驾驶性能
提高定位精度：激 光雷达标定有助于 提高自动驾驶车辆 的定位精度，从而 提高自动驾驶性能。
减少误差：激光雷 达标定可以减少自 动驾驶车辆在感知 环境中的误差，从 而提高自动驾驶性 能。
提高安全性：激光 雷达标定有助于提 高自动驾驶车辆的 安全性，减少交通 事故的发生。
多激光雷达标定：通过多个激光 雷达的数据融合，实现高精度的
物体检测和识别。
激光雷达标定的挑战
复杂环境
环境变化：天 气、光照、道 路状况等因素 的变化
01
遮挡与干扰： 其他车辆、行 人、建筑物等 遮挡和干扰
03
02
目标识别：不 同类型、大小、 形状的目标识 别困难
激光雷达 标定
激光雷达标定激光雷达（Lidar）是一种高精度、高分辨率的测量设备，可以用于三维建模、遥感、自动驾驶等领域。
在激光雷达应用中，标定是非常重要的一步，它可以确保激光雷达测量结果的准确性和可靠性。
本文将介绍激光雷达的标定方法及其应用。
一、激光雷达的标定激光雷达的标定是指确定激光雷达的内部参数和外部参数，以使激光雷达能够正确地测量目标的位置和姿态。
内部参数包括激光雷达的光电特性、扫描角度和分辨率等，而外部参数则包括激光雷达的位置和朝向等。
激光雷达的标定通常分为两种类型：内部标定和外部标定。
内部标定是指通过测量激光雷达自身的光电特性、扫描角度和分辨率等参数来确定内部参数。
外部标定则是通过测量激光雷达与目标之间的相对位置和朝向来确定外部参数。
二、激光雷达的内部标定激光雷达的内部标定是指确定激光雷达的光电特性、扫描角度和分辨率等内部参数。
内部标定通常需要使用特定的标定板和软件来完成。
以下是激光雷达的内部标定步骤：1. 制作标定板：标定板通常是一个具有特殊图案的平面板，用于测量激光雷达的扫描角度和分辨率等参数。
标定板的图案可以是一些特定的几何形状，如圆形、方形、三角形等。
标定板的大小、形状和颜色等特性也需要根据激光雷达的类型和要求进行选择。
2. 安装标定板：将标定板放置在一个稳定的平面上，并将其与激光雷达保持一定的距离和角度。
标定板的位置和朝向需要根据激光雷达的要求进行调整，以确保所有的扫描线都能够覆盖到标定板上。
3. 运行标定软件：启动激光雷达标定软件，并按照软件的操作提示进行操作。
标定软件会自动识别标定板上的图案，并记录下每个扫描线的位置和角度等参数。
4. 分析标定数据：标定软件会生成一个标定文件，其中包含了激光雷达的内部参数。
可以使用标定文件来校正激光雷达的数据，以确保其测量结果的准确性和可靠性。
三、激光雷达的外部标定激光雷达的外部标定是指确定激光雷达与目标之间的相对位置和朝向等外部参数。
外部标定通常需要使用一些特定的标定工具和软件来完成。
激光雷达的标定方法
激光雷达的标定方法激光雷达（Lidar）的标定是指通过确定激光雷达传感器的内外参数，将激光雷达返回的点云数据与实际场景进行对齐的过程。
标定是激光雷达应用的关键步骤之一，正确的标定可以提高激光雷达的精度和稳定性。
下面将介绍几种常见的激光雷达标定方法。
一、外标定外标定指的是确定激光雷达的位置和方向参数。
常用的外标定方法有靶标法和特征匹配法。
1.靶标法：这是一种基于测量标定板的方法。
首先在场景中放置一个标定板，然后使用激光雷达采集到标定板上的点云数据。
通过分析点云数据，可以计算出激光雷达与标定板之间的相对位置和方向关系。
这种方法需要在标定板上放置多个标定点，通过多个标定点的测量结果来提高标定的精度。
2.特征匹配法：这是一种基于特征点的方法。
在场景中放置一些具有明显特征的物体，比如建筑物的角点或窗户等。
然后使用激光雷达采集到这些物体上的点云数据。
通过提取物体上的特征点并与实际场景进行匹配，可以计算出激光雷达的位置和方向参数。
这种方法对场景中的特征要求较高，需要有足够明显的特征点才能进行标定。
二、内标定内标定指的是确定激光雷达传感器的内部参数，主要包括激光雷达的内外参数和畸变参数。
常用的内标定方法有角度标定法和距离标定法。
1.角度标定法：这是一种通过计算角度值来确定内部参数的方法。
首先将激光雷达放在一个已知的位置上，然后在不同的角度下采集点云数据。
通过分析点云数据中的角度信息，可以得到激光雷达的内部参数，比如水平和垂直角度分辨率等。
2.距离标定法：这是一种通过计算距离值来确定内部参数的方法。
首先将激光雷达放在一个已知的距离上，然后在不同的距离下采集点云数据。
通过分析点云数据中的距离信息，可以得到激光雷达的内部参数，比如最大探测距离和距离分辨率等。
三、联合标定联合标定是指将内标定和外标定结合起来进行的标定方法。
通过同时确定激光雷达的内部参数和外部参数，可以提高标定的精度和鲁棒性。
联合标定常用的方法有多视图几何标定法和捆绑调整法。
激光雷达的安装与标定
项目二激光雷达的安装与标定一、实验目的：1．掌握激光雷达的拆卸与安装方法；2．了解激光雷达的标定方法；3．学会对激光雷达的数据及信号显示结果进行分析，从而判断故障。
二、实验要求：1．实验前认真阅读实验指导书；2．严格按照指导教师的指导进行操作。
三、实验设备：1．实物：智能网联汽车传感器实验台；2．教具：专用装卸工具、位姿调整装置等。
四、知识准备：2.1 激光雷达传感器的概念无人驾驶汽车怎么实现自动驾驶呢？这背后一个关键技术就是LIDAR，即激光雷达传感器，俗称光达，如图2-1，它也被称为无人驾驶汽车的眼睛。
图2-1 车载激光雷达零件分解图激光雷达，英文全称为Light Detection And Ranging，简称LIDAR，即光探测与测量，是一种集激光、全球定位系统（GPS）和IMU（Inertial MeasurementUnit，惯性测量装置）三种技术于一身的系统，用于获得数据并生成精确的DEM （数字高程模型）。
这三种技术的结合，可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑，测距精度可达厘米级，激光雷达最大的优势就是“精准”和“快速、高效作业”。
它是一种用于精确获得三维位置信息的传感器，其在机器中的作用相当于人类的眼睛，能够确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。
LIDAR通过测量激光信号的时间差、相位差确定距离，通过水平旋转扫描或相控扫描测角度，并根据这两个数据建立二维的极坐标系；再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。
高频激光可在一秒内获取大量(106-107数量级)的位置点信息(称为点云)，并根据这些信息进行三维建模。
除了获得位置信息外，它还可通过激光信号的反射率初步区分不同材质，如图2-2所示。
图2-2 RS-LIDAR-32点云效果图2.2 激光雷达传感器的类型激光雷达按有无机械旋转部件分类，分为机械激光雷达和固态激光雷达。
如图2-3和图2-4所示，机械激光雷达带有控制激光发射角度的旋转部件，而固态激光雷达则依靠电子部件来控制激光发射角度，无需机械旋转部件。
智能汽车的激光雷达标定
智能汽车的激光雷达标定智能汽车就是在普通车辆的基础上增加先进的传感器，比如雷达、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换使汽车具备智能的环境感知能力。
本文概述了激光雷达外部安装参数的标定以及单个激光雷达数据的数据转换，为激光雷达标定的进一步研究提供参考。
标签：智能汽车，激光雷达，参數标定激光雷达与车体为刚性连接，两者间的相对姿态和位移固定不变。
为了建立各个激光雷达之间的相对坐标关系。
需要对激光雷达的安装进行简单的标定，并将激光雷达数据从激光雷达坐标系统转换至车体坐标系上。
1.激光雷达外部安装参数的标定激光雷达外部安装参数的标定通常采用等腰直角三角标定板和正方形标定板来完成。
需要标定的激光雷达的安装参数为激光雷达的俯仰角与侧倾角。
首先用正方形标定激光雷达的侧倾角。
如图1所示，正方形ABCD为标定板，边长已知，激光雷达在位置O，则Y为激光雷达的侧倾角。
∠FOE，LOE 和LOF可由激光雷达测得，因此由余弦定理可得到∠EF，由此可得：标定得到激光雷达的侧倾角后，采用等腰直角三角标定板标定激光雷达的俯仰角。
如图2所示。
首先把标定板放于Al位置。
其中，∠B1是直角，∠F1OE1，LOE和LOF可由激光雷达测得，则可计算出∠FlEl。
根据计算出的激光雷达侧倾角，∠RD1=LEIF1×cosy，因此，等腰三角形中∠DIBl=∠BICl-∠DIE1。
把标定板移至42处，同理可得LD282。
由此可知激光雷达的俯仰角δ为：2.单个激光雷达数据的数据转换2.1建立激光雷达基准坐标系如图3所示，建立车辆质心坐标系Gxvyvzv，雷达基准坐标系，以及车头雷达坐标系O。
其中，YL沿车头雷达的扫射平面中心线方向。
激光雷达返回的数据是极坐标数据（i，d、转换为笛卡尔坐标（X，YL，ZL）为：图1激光雷达侧倾角的标定图2激光雷达俯仰角的标定式中：di为扫描距离;bn为激光雷达扫描起始角;A是设计采样步距;i是激光雷达数据序列号。
激光雷达测量技术的操作方法和数据处理流程
激光雷达测量技术的操作方法和数据处理流程随着科技的不断进步，激光雷达测量技术在各个领域得到了广泛应用。
它具有高精度、高分辨率和高速扫描等优点，被广泛用于地理测绘、无人驾驶、机器人导航等领域。
本文将介绍激光雷达测量技术的操作方法和数据处理流程。
一、激光雷达测量技术的操作方法激光雷达是利用激光束进行距离测量的一种设备。
当激光束发射出去后，它会以光的速度传播，并在遇到物体表面时发生反射。
通过测量激光束从发射到接收的时间，可以计算出距离。
激光雷达测量技术的操作方法主要包括设置测量参数、安装设备和进行精确测量。
在设置测量参数时，需要确定激光雷达的工作模式、角度范围和扫描速度等。
这些参数根据具体的应用需求进行选择，并通过仪器上的控制界面进行设置。
安装设备是测量的关键步骤。
为了保证测量精度，激光雷达需要被安装在一个稳定的位置，并且需要固定好以防止移动。
同时，还需要调整激光雷达的角度，使其能够扫描到区域的所有目标。
进行精确测量时，需要根据具体的应用场景选择合适的扫描模式。
一般情况下，激光雷达会以一定的角度范围进行扫描，并记录下每个角度点的距离数据。
通过对这些数据的处理和分析，可以获取目标物体的形状、位置和尺寸等信息。
二、激光雷达测量数据的处理流程激光雷达测量得到的数据一般为点云数据，即由大量的三维坐标点构成的数据集合。
为了对这些数据进行有效的分析和应用，需要进行数据处理和处理流程设计。
首先，在数据处理前需要对原始数据进行预处理。
这一步骤主要包括数据去噪和数据配准等操作。
数据去噪是为了消除由于测量环境噪声和系统误差引起的异常点。
数据配准是将多次测量的点云数据进行对齐，使其在同一坐标系下进行比较和分析。
接下来，需要进行特征提取和分析。
特征提取是从点云数据中提取有用的特征信息，例如物体的边缘、表面轮廓等。
通过对这些特征的分析，可以得到物体的形状和结构等信息。
然后，进行目标提取和识别。
目标提取是从点云数据中提取出具有特定形状的目标物体。
激光雷达的标定流程
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激光雷达车载标定方法研究与优化
激光雷达车载标定方法研究与优化激光雷达技术作为自动驾驶系统中不可或缺的关键组成部分，在实现车辆感知和环境感知方面起着至关重要的作用。
激光雷达的精准标定是确保其测量结果准确性和可靠性的关键步骤之一。
在车载环境中，由于车辆震动、温度变化等因素的影响，激光雷达的标定会面临一些挑战。
因此，研究和优化激光雷达车载标定方法成为提高自动驾驶系统性能的重要手段。
一、激光雷达车载标定问题分析车载激光雷达标定的目标是确定坐标系转换的参数，将激光雷达坐标系与车身坐标系之间的关系确定下来。
标定问题主要包括外参数标定和内参数标定两个方面。
1. 外参数标定外参数标定是确定激光雷达相对车辆的位置和姿态，主要包括激光雷达在车身坐标系中的平移和旋转参数。
这些参数的准确性直接影响到激光雷达感知结果的准确性。
常用的外参数标定方法有基于特征点匹配的方法、基于平面约束的方法等。
2. 内参数标定内参数标定是确定激光雷达的内部参数，主要包括波束角度、传感器畸变等。
内参数标定对于准确的数据处理和物体定位非常重要。
常用的内参数标定方法有基于球面校正板的标定方法、基于标定板的标定方法等。
二、激光雷达车载标定方法研究与优化1. 基于特征点匹配的标定方法特征点匹配是一种常用的外参数标定方法。
该方法通过提取激光雷达点云中的特征点，并与车辆上的传感器进行配准，得到激光雷达与车身坐标系之间的转换关系。
为了提高匹配的准确性，可以采用滤波算法去除噪声、建立匹配模型等手段。
此外，通过引入惯性测量单元（IMU）的信息，可以进一步优化匹配结果。
特征点匹配方法在实际应用中具有较好的可靠性和适用性。
2. 基于平面约束的标定方法平面约束法是一种较为精确的激光雷达车载标定方法。
该方法基于车辆周围环境中存在的平面结构，通过标定平面与车体坐标系之间的关系来确定激光雷达的外参数。
这种方法适用于城市道路等平面结构较为明显的场景。
在标定过程中，需要利用车辆行进过程中激光雷达扫描到的平面特征，通过最小二乘法估计出标定参数。
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一种车载激光雷达标定的方法，属于汽车自动驾驶领域。
汽车自动驾驶技术中涉及的多传感器之间的融合技术不足。
一种车载激光雷达标定的方法，设置一块标定板，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，对激光雷达的标定的步骤。
本技术具有精确将自动驾驶车辆之间的多传感器融合的优点。
权利要求书1.一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一块标定板，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。
2.根据权利要求1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体坐标系下的XYZ三维数据；步骤一二、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；最后，设定距离X轴的最大角度和最小角度，以及距离激光雷达前方的最大距离和最小距离，在此范围内计算包含标定板在内的点，并对该区域进行筛选，将筛选出的符合条件的点存入新的指针中；步骤一三、提取标定板：在切割后的区域内，利用PCL中的RANSAC算法，使用平面参数模型并设置迭代阀值提取标定板的平面；之后，在提取标定板后，使用参数化方程将标定板投影到其所在平面上；参数化方程为：AX+BY+CZ+D=0，式中，A、B、C表示系数，D为常数，来自RANSAC提取平面后的参数；其中，所述的RANSAC全称为Random Sample Consesus，中文含义是随机采样一致性，是利用一组包含异常数据的样本数据集计算得到数学模型参数的方法；步骤一四、提取标定板的边缘点：在上一步提取后的标定板中，计算每条横线角度差最大的两个点作为标定板的边缘点；步骤一五、计算标定板的四个角点：循环步骤一四提取标定板的边缘点的过程，再使用RANSAC算法在所有边缘点中，提取出四条直线，即标定板的四条边，并计算四条边的交点作为标定板的四个角点，并记录四个角点的坐标。
3.根据权利要求2所述一种车载激光雷达标定的方法，其特征在于：所述的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包括：步骤二一、获取角点的物理坐标：使用卷尺、铅垂线和激光水平仪辅助工具，测量计算标定板四个角点在车体坐标系下的物理坐标；步骤二二、计算旋转平移矩阵：使用PCL中的SVD算法，计算步骤一中激光雷达提取的角点到手工测量的角点的变换矩阵；其中，向SVD算法中输入若干组点，以保证计算结果的精确。
4.根据权利要求3所述一种车载激光雷达标定的方法，其特征在于：所述的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包括：利用步骤一至步骤二的方法分别提取一号激光雷达和二号激光雷达的角点，再使用SVD算法，计算一号激光雷达到二号激光雷达的旋转平移矩阵，利用该矩阵将一号激光雷达的数据做矩阵变换，变换到二号激光雷达的坐标系下，即完成两台激光雷达数据的拼接。
5.根据权利要求4所述一种车载激光雷达标定的方法，其特征在于：还在每辆无人驾驶汽车上放置多台激光雷达，拼接一辆车辆上的多台激光雷达的数据，从而得到一个全局的360°的点云图，以减少激光雷达的盲区。
技术说明书一种车载激光雷达标定的方法技术领域本技术涉及一种车载激光雷达标定的方法。
背景技术自动驾驶领域目前是全球热门的研究领域。
自动驾驶车辆依赖各个传感器，包括摄像头（camera）、激光雷达（lidar）和毫米波雷达等。
在这些车载传感器中，激光雷达扮演者不可缺少的角色。
激光雷达的工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对目标进行探测、跟踪和识别。
激光雷达的优势在于其探测范围更广，探测精度更高。
但是，激光雷达的缺点也很明显：在雨雪雾等极端天气下性能较差，采集的数据量过大，价格十分昂贵。
由于单一的传感器有各自的优点与缺点，为了提高自动驾驶的可靠性与稳定性，主流技术通常采用多传感器融合的方案。
在进行多传感器融合之前，首先就是要对各个传感器进行标定。
所谓标定，就是各个传感器协同工作时，需要统一坐标系，需要估计各个传感器的外参，即旋转平移变换矩阵，通常包括三个旋转参数和三个平移参数。
针对激光雷达标定的问题，本文提出了一种基于标定板（一块2米×2米的正方形木板）的标定方法，通过提取标定板的四个角点，和测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，计算得到旋转平移矩阵后，再对激光雷达数据进行坐标转换，转换到各个传感器共同的车体坐标系下，即可实现对激光雷达的标定。
技术内容本技术的目的是为了解决汽车自动驾驶技术中涉及的多传感器之间的融合技术不足，而提出一种车载激光雷达标定的方法。
一种车载激光雷达标定的方法，所述方法包括：在自动驾驶车辆前设置一块标定板，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。
本技术的有益效果为：本技术设计的一种车载激光雷达标定的方法，只需要借助一个简单的标定板，即可实现标定。
利用计算得到的旋转平移矩阵，可将激光雷达的数据转换到各个传感器统一的车体坐标系下，或者利用计算的旋转平移矩阵，拼接多台激光雷达的数据。
本方法简单方便，成本低，适用于大多数车载激光雷达的标定。
附图说明图1为本技术的流程图。
具体实施方式具体实施方式一：本实施方式的一种车载激光雷达标定的方法，如图1所示的流程图，所述方法包括：在自动驾驶车辆前设置一块标定板，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，即实现对激光雷达的标定的步骤。
具体实施方式二：与具体实施方式一不同的是，本实施方式的一种车载激光雷达标定的方法，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，通常需要在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，即共4*4=16个点，点的个数越多，则计算得到的旋转平移矩阵就越精确；所述的角点数据是指在车体坐标系下的XYZ三维数据；设置的标定板与激光雷达之间的距离方便提取标定板，避免标定板与激光雷达之间的距离过近导致的激光雷达只能打到部分标定板上，避免标定板与激光雷达之间的距离过远时导致的激光雷达打到标定板上的点太少，而不利于提取角点；步骤一二、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；最后，设定距离X轴的最大角度和最小角度，以及距离激光雷达前方的最大距离和最小距离，在此范围内计算包含标定板在内的点，并对该区域进行筛选，将筛选出的符合条件的点存入新的指针中；步骤一三、提取标定板：在切割后的区域内，利用PCL(全称Point Cloud Library，中文含义为点云库）中的RANSAC 算法，使用平面参数模型并设置合适的迭代阀值提取标定板的平面；由于在切割后的区域内，既包含标定板点云，也包含其他多余的噪点数据，所以利用平面参数模型以及设置迭代阀值的操作来提取标定板平面。
之后，因为扫描出的标定板点云不是百分百的直线以及平面，所以在提取标定板后，使用参数化方程将标定板投影到其所在平面上；参数化方程为：AX+BY+CZ+D=0，式中，A、B、C表示系数，D为常数，来自RANSAC提取平面后的参数；其中，所述的RANSAC全称为Random Sample Consesus，中文含义是随机采样一致性，是利用一组包含异常数据的样本数据集计算得到数学模型参数的方法。
即若已知一个数据的数学模型，然后通过采集数据的方式计算模型参数。
采集的数据中存在正确数据（inliers，可以被模型描述的数据）和异常数据（outliers，不符合模型的数据，噪声）。
利用RANSAC算法得到模型参数，且噪声对求解结果的影响比较小。
步骤一四、提取标定板的边缘点：在上一步提取后的标定板中，计算每条横线角度差最大的两个点作为标定板的边缘点；步骤一五、计算标定板的四个角点：循环步骤一四提取标定板的边缘点的过程，再使用RANSAC算法在所有边缘点中，提取出四条直线，即标定板的四条边，并计算四条边的交点作为标定板的四个角点，并记录四个角点的坐标。
具体实施方式三：与具体实施方式一或二不同的是，本实施方式的一种车载激光雷达标定的方法，所述的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包括：步骤二一、获取角点的物理坐标：使用卷尺、铅垂线和激光水平仪等辅助工具，测量计算标定板四个角点在车体坐标系下的物理坐标；步骤二二、计算旋转平移矩阵：使用PCL中的SVD算法，计算步骤一中激光雷达提取的角点到手工测量的角点的变换矩阵；其中，向SVD算法中输入若干组点，以保证计算结果的精确；所述的SVD算法即奇异值分解，SVD算法应用广泛，本技术利用SVD算法计算两组三维空间点数据的变换关系，即旋转平移矩阵。
具体实施方式四：与具体实施方式三不同的是，本实施方式的一种车载激光雷达标定的方法，所述的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，即实现对激光雷达的标定的步骤包括：利用步骤一至步骤二的方法分别提取一号激光雷达和二号激光雷达的角点，再使用SVD算法，计算一号激光雷达到二号激光雷达的旋转平移矩阵，利用该矩阵将一号激光雷达的数据做矩阵变换，变换到二号激光雷达的坐标系下，即完成两台激光雷达数据的拼接。