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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種魯棒的激光雷達-慣導標定方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114325664B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111626145.9，技術領域涉及：G01S7/497；該發明授權一種魯棒的激光雷達-慣導標定方法是由項志宇;王凌軒設計研發完成，并于2021-12-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種魯棒的激光雷達-慣導標定方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種魯棒的激光雷達?慣導聯合標定方法。首先對慣導和激光雷達采集的數據分別進行預處理后分別獲得慣導和激光雷達的初始位姿估計結果，再進行位姿對齊，獲得激光雷達與慣導之間的初始外參矩陣；接著對激光雷達采集的數據進行去畸變處理，獲得去畸變后的點云，再從去畸變后的點云中提取線特征點云，基于去畸變后的點云和線特征點云分別構建面片地圖和線特征地圖；最后分別對去畸變后的點云與面片地圖、線特征點云與線特征地圖進行迭代優化配準，優化估計激光雷達與慣導之間的外參以及慣導的內參。本發明能夠有效地保證激光雷達?慣導聯合標定方法的魯棒性，在各個場景下實現高精度的參數標定，為多傳感器融合的自動駕駛技術提供了基礎。

本發明授權一種魯棒的激光雷達-慣導標定方法在權利要求書中公布了：1.一種魯棒的激光雷達-慣導聯合標定方法，其特征在于，包括如下步驟：1對慣導和激光雷達采集的數據分別進行預處理后，分別獲得慣導和激光雷達的初始位姿估計結果，再對慣導和激光雷達的位姿估計結果進行位姿對齊，獲得激光雷達與慣導之間的初始外參矩陣；2基于慣導的初始位姿估計結果以及激光雷達與慣導之間的初始外參矩陣對激光雷達采集的數據進行去畸變處理，獲得去畸變后的點云，再從去畸變后的點云中提取線特征點云，基于去畸變后的點云和線特征點云分別構建面片地圖和線特征地圖；3根據慣導的初始位姿估計結果以及激光雷達與慣導之間的初始外參矩陣分別對去畸變后的點云與面片地圖、線特征點云與線特征地圖進行迭代優化配準，優化估計激光雷達與慣導之間的外參以及慣導的內參；所述步驟3具體為：3.1根據激光雷達與慣導之間的當前外參矩陣和慣導的當前位姿估計結果，將去畸變后的點云投影到地圖坐標系中，獲得地圖坐標系下的去畸變后的點云，再利用最近鄰尋找方法構建地圖坐標系下的去畸變后的點云與當前面片地圖的匹配對關系，再基于匹配對關系獲得當前面片殘差項；3.2根據激光雷達與慣導之間的當前外參矩陣和慣導的當前位姿估計結果，將線特征點云投影到地圖坐標系中，獲得地圖坐標系下的線特征點云，再利用最近鄰尋找方法構建地圖坐標系下的線特征點云和當前線特征地圖的匹配對關系，再基于匹配對關系獲得當前線特征殘差項；3.3基于慣導的加速度計和陀螺儀的偏移量對慣導采集的數據進行預積分處理，獲得慣導的當前預積分增量，基于慣導的當前位姿估計結果與慣導的當前預積分增量計算獲得當前慣導預積分殘差項；3.4基于當前面片殘差項和慣導預積分殘差項，利用第一階段的優化算法估計當前標定參數，標定參數包括激光雷達與慣導之間的外參矩陣慣導各幀相對于第0幀的位姿增量、激光雷達和慣導之間的時延Δt、慣導的加速度計的偏移量ba以及慣導的陀螺儀的偏移量bω； 其中，x表示標定參數，包括激光雷達與慣導之間的外參矩陣慣導的更新后的位姿估計結果中第0幀到第k幀的位姿增量慣導的加速度計的偏移量ba、慣導的陀螺儀的偏移量bω以及激光雷達和慣導之間的時延Δt，K為總幀數，k為幀序號，表示第k幀的當前各個面片殘差，表示第k幀的當前慣導預積分殘差項；tk表示第k幀的時刻，為tk+Δt時刻的預積分函數，ak表示慣導第k幀的加速度計測量值，ωk表示慣導第k幀的陀螺儀測量值，ba和bω分別為慣導加速度計測量值和陀螺儀測量值的偏移量；3.5根據步驟3.4中估計得到的激光雷達與慣導之間的外參矩陣和慣導各幀相對于第0幀的位姿增量以及激光雷達和慣導之間的時延Δt，更新慣導的位姿估計結果，接著基于慣導的更新后的位姿估計結果以及激光雷達與慣導之間的更新后的外參矩陣對激光雷達采集的數據進行去畸變處理，獲得更新后的去畸變后的點云，再基于慣導的更新后的位姿估計結果以及激光雷達與慣導之間的更新后的外參矩陣，獲得激光雷達的更新后的位姿估計結果，進而更新線特征地圖和面片地圖；3.6重復步驟3.1以及步驟3.3～3.5進行第一階段的迭代優化，直至收斂，收斂條件為激光雷達與慣導之間的外參矩陣慣導更新后的位姿估計結果中第0幀到第k幀的位姿增量慣導的加速度計的偏移量ba、慣導的陀螺儀的偏移量bω以及激光雷達和慣導之間的時延Δt更新變化后的值與更新變化前的值之間的差值小于對應的第一階段的預設閾值；3.7基于當前線特征殘差項、面片殘差項和慣導預積分殘差項，利用第二階段的優化算法估計當前標定參數； 其中，表示第k幀的當前各個線特征殘差；3.8根據步驟3.7中估計得到的激光雷達與慣導之間的外參矩陣和慣導各幀相對于第0幀的位姿增量以及激光雷達和慣導之間的時延Δt，更新慣導的位姿估計結果，接著基于慣導的更新后的位姿估計結果以及激光雷達與慣導之間的更新后的外參矩陣對激光雷達采集的數據進行去畸變處理，獲得更新后的去畸變后的點云，再基于慣導的更新后的位姿估計結果以及激光雷達與慣導之間的更新后的外參矩陣，獲得激光雷達的更新后的位姿估計結果，進而更新線特征地圖和面片地圖；3.9重復步驟步驟3.1～3.3以及步驟3.7進行第二階段的迭代優化，直至收斂，收斂條件為激光雷達與慣導之間的外參矩陣慣導更新后的位姿估計結果中第0幀到第k幀的位姿增量慣導的加速度計的偏移量ba、慣導的陀螺儀的偏移量bω以及激光雷達和慣導之間的時延Δt更新變化后的值與更新變化前的值之間的差值小于對應的第二階段的預設閾值；由最終的激光雷達與慣導之間的外參矩陣和時延Δt構成激光雷達與慣導之間的外參，最終的慣導的加速度計的偏移量ba、慣導的陀螺儀的偏移量bω構成慣導的內參。

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