一种激光雷达与IMU的外参标定方法、装置及设备与流程

一种激光雷达与imu的外参标定方法、装置及设备
技术领域
1.本技术实施例涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种激光雷达与imu的外参标定方法、装置及设备。


背景技术：

2.高精度地图是实现无人驾驶车辆车道级别导航与监控的地理信息数据的基础和必要条件。高精度地图主要依赖于惯性测量单元(inertial measuring unit，imu)、卫星导航系统(global navigation satellite system，gnss)、激光雷达等传感器进行采集制作。为了将不同传感器的数据在同一个坐标系中表示，需要对不同传感器之间的外参值进行标定。
3.目前，采集车辆上的激光雷达通常平行车顶安装，在进行标定时，利用激光雷达扫描到的相邻两帧的共同特征物的点云数据，采用帧间匹配算法，例如迭代最近点(iterative closest point，icp)算法计算采集车辆的位姿变化，得到激光雷达的轨迹，进而结合组合导航系统，给出imu的轨迹。然后，采用最小二乘法即可完成激光雷达相对imu的外参标定。
4.然而，为提高地面特征识别准确度，在采集高精度地图时，采集车辆中的雷达可以倾斜安装，但倾斜安装的激光雷达在单位时间内扫描到的特征物范围缩小，能够扫描到的特征物主要为地面、车辆两侧和车顶斜上方的特征物，而采集车辆前方的特征物不能被扫描到，从而导致相邻帧间扫描到的特征物减少，使得帧间匹配误差较大，影响外参标定准确率。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种激光雷达与imu的外参标定方法、装置及设备，用于解决现有技术中帧间匹配算法不适用于倾斜安装的激光雷达的外参标定的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供一种激光雷达与imu的外参标定方法，应用于标定装置，所述激光雷达与所述imu均固定安装于待标定车辆上，所述方法包括：
7.获取激光雷达采集的第一点云数据，所述第一点云数据用于表征所述待标定车辆行驶在目标路径上采集的所述待标定车辆周围的特征物在激光雷达坐标系中的位置；
8.在当前次调整中，根据待优化的外参值，将所述第一点云数据从所述激光雷达坐标系转换为imu坐标系得到第二点云数据，所述待优化的外参值用于指示所述激光雷达坐标系和所述imu坐标系之间的第一相对转换关系；
9.根据所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系，将所述第二点云数据转换到所述参考坐标系得到第三点云数据；所述第二相对转换关系是根据所述待标定车辆行驶在所述目标路径的过程中所述imu采集的待标定车辆的位置和姿态获得的；
10.根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满
足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对所述待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
11.通过上述设计，标定装置将激光雷达采集的点云数据，从激光雷达坐标系转换至参考坐标系，根据参考坐标系下的点云数据对待优化的外参值进行迭代优化，直至当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，避免受激光雷达的安装角度的影响导致外参标定结果的准确率、效率低，实现自动化外参标定，提高外参标定效率和准确率。
12.一种可能的设计中，所述第一点云数据是所述激光雷达在n个第一采集时刻采集的，获取所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系，包括：获取所述imu在m个第二采集时刻采集的测量数据，所述测量数据包括所述待标定车辆行驶在所述目标路径的过程中所述imu采集的所述待标定车辆的线加速度和角速度；根据所述测量数据，得到分别在m个第二采集时刻的第二相对转换关系，所述第二采集时刻的第二相对转换关系用于表征在所述第二采集时刻，所述imu坐标系与所述参考坐标系之间的相对转换关系。
13.通过上述设计，标定装置根据imu采集的代标定车辆的线加速度和角速度，得到分别在m个第二采集时刻，imu坐标系和参考坐标系的相对转换关系，提高外参标定准确率。
14.一种可能的设计中，根据所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系，将所述第二点云数据转换到所述参考坐标系得到第三点云数据，包括：根据分别在m个第二采集时刻的第二相对转换关系，获得分别在所述n个第一采集时刻的第三相对转换关系，所述第一采集时刻的第三相对转换关系用于表征在所述第一采集时刻，所述imu坐标系与所述参考坐标系之间的相对转换关系；根据第i个第一采集时刻的第三相对转换关系，分别将第i个第一采集时刻的第二点云数据，转换到所述参考坐标系，得到第i个第一采集时刻的点云数据，i取遍小于或者等于n的正整数，以得到n个第一采集时刻的点云数据构成所述第三点云数据。
15.通过上述设计，标定装置根据分别在m个第二采集时刻，imu坐标系和参考坐标系的相对转换关系，可以得到分别在n个第一采集时刻，imu坐标系和参考坐标系的相对转换关系，实现将n个第一采集时刻的第二点云数据，从imu坐标系转换到参考坐标系，提高激光雷达与imu的外参标定效率和准确率。
16.一种可能的设计中，所述第三点云数据用于表征x个特征物在所述参考坐标系的三维坐标，x为正整数；
17.根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，包括：若当前次调整中x个特征物的误差参数之和与上一次调整中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述参考坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
18.通过上述设计，根据x个特征物的误差参数之和，判断待优化的外参值能否使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满
足预设条件，也可以理解为待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中重叠或基本重叠，提高外参标定效率，同时对第一次待优化的外参值(即初始外参值)不敏感，收敛性好。
19.一种可能的设计中，所述第三点云数据用于表征x个特征物在所述参考坐标系的三维坐标，x为正整数；
20.根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，包括：若当前次调整中x个特征物的误差参数与上一次调整中x个特征物的误差参数的差值均小于第二门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述参考坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
21.通过上述设计，根据x个特征物的误差参数，判断待优化的外参值能否使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，提高外参标定准确率，且对初始外参值不敏感，收敛性好，提高外参标定效率。
22.一种可能的设计中，所述第三点云数据用于表征x个特征物在所述参考坐标系的三维坐标，x为正整数；
23.根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，包括：若当前次调整中x个特征物的误差参数之和与上一次调整中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限，且当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的差值小于第三门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述参考坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
24.通过上述设计，根据x个特征物的误差参数之和，以及根据相邻两次调整中的待优化的外参值，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，同时保证外参标定准确率和标定效率。
25.一种可能的设计中，所述第三点云数据用于表征x个特征物在所述参考坐标系的三维坐标，x为正整数；
26.根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，包括：若当前次调整中x个特征物的误差参数与上一次调整中x个特征物的误差参数的差值均小于第二门限，且当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的差值小于第三门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述参考坐标系的
三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
27.通过上述设计，根据x个特征物的误差参数，以及根据相邻两次调整中的待优化的外参值，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，同时保证外参标定准确率和标定效率。
28.一种可能的设计中，根据所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系，将所述第二点云数据转换到所述参考坐标系得到第三点云数据，包括：根据所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系，将所述第二点云数据从所述imu坐标系转换为所述参考坐标系，得到第四点云数据；将运动补偿后的第四点云数据作为所述第三点云数据，所述运动补偿后的第四点云数据是根据所述待标定车辆行驶在所述目标路径的过程中所述imu采集的所述待标定车辆的位置、姿态和速度进行的运动补偿。
29.通过上述设计，根据待标定车辆的位姿和速度，对点云数据进行运动补偿，消除车体运动带来的运动误差，提高外参标定准确率。
30.第二方面，本技术实施例提供一种激光雷达与imu的外参标定方法，应用于标定装置，所述激光雷达与所述imu均固定安装于待标定车辆上。所述方法包括：
31.获取激光雷达采集的第一点云数据，所述第一点云数据用于表征所述待标定车辆行驶在目标路径上采集的所述待标定车辆周围的特征物在激光雷达坐标系中的位置；
32.在当前次调整中，根据待优化的外参值，将所述第一点云数据从所述激光雷达坐标系转换为imu坐标系得到第二点云数据，所述待优化的外参值用于指示所述激光雷达坐标系和所述imu坐标系之间的第一相对转换关系；
33.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对所述待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
34.通过上述设计，标定装置可以在获取到激光雷达采集的点云数据后，将点云数据从激光雷达坐标系转换到imu坐标系，直接根据imu坐标系下的点云数据，对待优化的外参值进行迭代调整，直至当前次调整使用的待优化的外参值能够使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在imu坐标系中重叠或部分重叠，避免外参标定结果受激光雷达的安装角度的影响，提高激光雷达的外参标定效率和准确率。
35.一种可能的设计中，所述第二点云数据用于表征x个特征物在所述imu坐标系的三维坐标，x为正整数；
36.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，包括：若当前次调整中x个特征物的误差参数之和与上一次调整中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述imu坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
37.通过上述设计，根据x个特征物的误差参数之和，判断待优化的外参值能否使得激
光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，提高外参标定效率。
38.一种可能的设计中，所述第二点云数据用于表征x个特征物在所述imu坐标系的三维坐标，x为正整数；
39.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，包括：若当前次调整中x个特征物的误差参数与上一次调整中x个特征物的误差参数的差值均小于第二门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述imu坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
40.通过上述设计，根据x个特征物的误差参数，判断待优化的外参值能否使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，提高外参标定准确率。
41.一种可能的设计中，所述第二点云数据用于表征x个特征物在所述imu坐标系的三维坐标，x为正整数；
42.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，包括：若当前次调整中x个特征物的误差参数之和与上一次调整中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限，且当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的差值小于第三门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述imu坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
43.通过上述设计，根据x个特征物的误差参数之和，以及根据相邻两次调整中的待优化的外参值，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，同时保证外参标定准确率和标定效率。
44.一种可能的设计中，所述第二点云数据用于表征x个特征物在所述imu坐标系的三维坐标，x为正整数；
45.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，包括：若当前次调整中x个特征物的误差参数与上一次调整中x个特征物的误差参数的差值均小于第二门限，且当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的差值小于第三门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述imu坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
46.通过上述设计，根据x个特征物的误差参数，以及根据相邻两次调整中的待优化的
外参值，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件，同时保证外参标定准确率和标定效率。
47.第三方面，本技术实施例提供一种激光雷达与imu的外参标定方法，应用于标定装置，所述激光雷达与所述imu均固定安装于待标定车辆上。所述方法包括：获取激光雷达采集的第一点云数据，所述第一点云数据用于表征所述待标定车辆行驶在目标路径上采集的所述待标定车辆周围的特征物在激光雷达坐标系中的位置；在当前次调整中，根据待优化的外参值，以及根据imu坐标系与参考坐标系的第二相对转换关系，得到激光雷达坐标系与参考坐标系的第四相对转换关系，所述待优化的外参值用于指示所述激光雷达坐标系和所述imu坐标系之间的第一相对转换关系，所述imu坐标系与参考坐标系的第二相对转换关系是根据所述待标定车辆行驶在所述目标路径的过程中所述imu采集的所述待标定车辆的位置和姿态获得的；根据所述激光雷达坐标系与所述参考坐标系的第四相对转换关系，将所述第一点云数据从所述激光雷达坐标系转换到所述参考坐标系得到第二点云数据；根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对所述待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
48.通过上述设计，标定装置可以在获取到激光雷达采集的点云数据后，将点云数据从激光雷达坐标系直接转换到参考坐标系，根据参考坐标系下的点云数据，对待优化的外参值进行迭代调整，直至当前次调整使用的待优化的外参值能够使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在imu坐标系中重叠或部分重叠，避免外参标定结果受激光雷达的安装角度的影响，提高激光雷达的外参标定效率和准确率。
49.第四方面，本技术实施例提供一种激光雷达与imu的外参标定方法，该方法可以由标定装置或标定装置中的芯片或芯片系统来执行，以实现上述第一方面、第二方面或第三方面中标定装置执行的任一种可能实现方式中的方法。
50.第五方面，本技术提供一种激光雷达与imu的外参标定装置，该标定装置包括执行上述第一方面、第二方面或第三方面中任一种可能实现方式中的方法的模块/单元。这些模块/单元可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。
51.第六方面，本技术提供一种标定装置，包括处理器和存储器，其中，存储器用于存储一个或多个计算机程序；当存储器存储的一个或多个计算机程序被处理器执行时，使得该标定装置能够实现上述第一方面、第二方面或第三方面中任一种可能实现方式中的方法。
52.第七方面，本技术提供一种计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面、第二方面或第三方面中任一种可能实现方式中的方法。
53.第八方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机执行时，使得所述计算机执行上述第一方面、第二方面或第三方面中任一种可能实现方式中的方法。
54.第九方面，本技术提供一种芯片，所述芯片用于读取存储器中存储的计算机程序，执行上述第一方面、第二方面或第三方面中任一种可能实现方式中的方法。
55.第十方面，本技术实施例还提供一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于支持计算机装置实现上述第一方面、第二方面或第三方面中任一种可能实现方式中的方法。在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器用于保存该计算机装置必要的程序和数据。该芯片系统可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件。
56.上述第四方面至第十方面中任一可能的技术方案可以达到的技术效果请参照上述第一方面、第二方面或第三方面中任一种可能实现方式中的方法可以达到的技术效果描述，这里不再重复赘述。
附图说明
57.图1为本技术实施例中提供的一种可能的标定场景示意图；
58.图2为本技术实施例中提供的一种可能的激光雷达与采集车辆之间的位置示意图；
59.图3a为本技术实施例中提供的一种可能的标定场地示意图；
60.图3b为本技术实施例中提供的另一种可能的标定场地示意图；
61.图4为本技术实施例中提供的一种可能的采集路线示意图；
62.图5为本技术实施例中提供的第一种可能的激光雷达与imu的外参标定方法的流程示意图；
63.图6为本技术实施例中提供的一种可能的激光雷达与imu的外参标定方法的流程示意图；
64.图7为本技术实施例中提供的另一种可能的激光雷达与imu的外参标定方法的流程示意图；
65.图8为本技术实施例中提供的第二种可能的激光雷达与imu的外参标定方法的流程示意图；
66.图9为本技术实施例中提供的第三种可能的激光雷达与imu的外参标定方法的流程示意图；
67.图10为本技术实施例中提供的一种可能的标定装置的结构示意图；
68.图11为本技术实施例中提供的另一种可能的标定装置的结构示意图。
具体实施方式
69.为了使本技术更容易被理解，下面首先对本技术实施例涉及的一些基本概念进行解释。需要说明的是，这些解释是为了让本技术实施例更容易被理解，而不应该视为对本技术所要求的保护范围的限定。
70.1、公共坐标系。
71.公共坐标系，又称为世界坐标系或者全局坐标系，其坐标原点是空间中一个固定不变的点。公共坐标系是绝对坐标系，空间中所有物体都可以公共坐标系为基准来确定该物体的位置。示例性的，公共坐标系可以是以东、北、天为x轴、y轴、z轴的世界坐标系。
72.2、外参。
73.通常，影响激光雷达性能的参数分为两种：内参和外参。内参在激光雷达制造时即确定，内参可以包括但不限于每束激光水平和垂直的角度以及距离校正值等。外参是指激
光雷达相对于imu的偏移距离和偏移角度。比如，激光雷达相对于imu的偏移距离是指，将激光雷达看成一个质点，该质点在imu坐标系o-x1y1z1下的坐标(x，y，z)即可指示激光雷达相对于imu的偏移距离；再比如，以激光雷达的质心为原点建立激光雷达坐标系o-x2y2z2，假设将激光雷达坐标系o-x2y2z2，绕x2轴、y2轴和z2轴分别旋转θ1、θ2和θ3这三个角度后，x1轴与x2轴在三维空间中的方向相同、y1轴与y2轴在三维空间中的方向相同，且z1轴与z2轴在三维空间中的方向相同，那么，θ1、θ2和θ3可视为激光雷达相对于imu的偏移角度。
74.图1为本技术实施例中提供的一种可能的标定场景示意图，包含采集车辆(采集车辆也可称为待标定车辆)、激光雷达和imu，激光雷达和imu均固定安装于采集车辆上。采集车辆按照采集路线进行行驶的过程中，激光雷达可获取采集路线周围的特征物的点云数据，imu可获取采集车辆的线加速度和角速度。示例性的，该采集车辆中还包含卫星导航系统(global navigation satellite system，gnss)，gnss用于实现激光雷达与imu之间的时钟同步，以及提供公共坐标系下采集车辆的三维位置。
75.图2为本技术实施例中提供的一种可能的激光雷达与采集车辆之间的位置示意图，激光雷达与采集车辆之间的倾斜角为设定角度，作为一种示例，激光雷达倾斜安装于采集车辆，即倾斜角为第一设定角度，比如，第一设定角度可以为32
°
。在采集高精度地图的过程中，当采集车辆按照采集路线行驶时，倾斜安装的激光雷达的反射强度更高，获取到的路面点云密集，提高路面高精度地图的采集效率和精度。作为另一种示例，激光雷达也可以平行安装于采集车辆，即倾斜角为第二设定角度，比如，第二设定角度可以为1
°
。
76.下面结合附图对本技术实施例中的数据采集要求进行说明。
77.1)标定场地要求：参阅图3a、图3b所示，以采集车辆顶部设置的卫星导航天线为中心，将半径r米，仰角α度以上，无遮挡物的场地作为标定场地。例如，以车辆顶部设置的卫星导航天线为中心，将半径20米，仰角45度以上，无遮挡物的场地作为标定场地。示例性的，卫星导航接收设备的收星数大于30颗，定位精度衰减因子(pdop)值小于1.5，以保证获取到的采集车辆在公共坐标系下的位置更加准确，提高测量精度。其中，卫星导航天线和卫星导航接收设备均为gnss中的设备。
78.2)特征物要求：特征物包括平面特征物和高空特征物。其中，平面特征物可以为设定面积的平整地面，比如，平面特征物为1平方的地面，该1平方的地面相对平整，无上坡和坑洼。高空特征物为距离地面的高度达到设置高度的物体，比如，高空特征物可以是距离地面3米的路灯的灯头，又比如，高空特征物可以是距离地面3米的指示牌。
79.3)采集路线要求：比如，采集车辆可以在行驶过程中正反向经过同一特征物，再比如，采集车辆行驶过程中激光雷达可以多次扫描到特征物。采集路线也可称为目标路径。参阅图4所示，图4中包含地面、路灯的灯头两个特征物，l1、l2、l3、l4为不同的行驶路线，采集车辆的采集路线可以为a
→
l1
→b→
l2
→c→a→
l3
→b→
l4
→c→
l4
→b→
l3
→a→c→
l2
→b→
l1
→
a。进一步的，为提高外参标定的精度和准确度，当采集车辆沿采集路线进行数据采集时，采集车辆的行驶速度小于设定阈值，比如，采集车辆的行驶速度小于10km/h。
80.当采集车辆按照采集路线在标定场地中行驶时，激光雷达采集特征物的点云数据，imu获取采集车辆的线加速度和角速度。在进行外参标定时，标定装置可以根据待优化的外参值，将激光雷达采集的点云数据转换至imu坐标系；根据imu采集的采集车辆的线加速度和角速度，得到imu坐标系与参考坐标系的之间的相对转换关系；根据imu坐标系与参
考坐标系的之间的相对转换关系，将点云数据从imu坐标系转换至参考坐标系；根据参考坐标系的点云数据对待优化的外参值进行调整，从而得到目标外参值。通过将激光雷达采集的点云数据转换至参考坐标系，基于参考坐标系下的点云数据对待优化的外参值进行优化调整，实现自动化标定，提高外参标定效率。
81.下面结合附图介绍本技术实施例提供的技术方案。
82.参阅图5所示，图5为本技术实施例中提供的一种可能的激光雷达与imu的外参标定方法，该方法可由标定装置执行，也可以由标定装置中的芯片或芯片系统执行。下文中，以s501-s504的执行主体为标定装置为例。
83.s501、标定装置获取激光雷达采集的第一点云数据，该第一点云数据用于表征采集车辆行驶在目标路径上采集的特征物在激光雷达坐标系中的位置。下文中，将激光雷达坐标系简称为雷达坐标系。
84.第一点云数据包括激光雷达在n个采集时刻采集到的n帧点云数据。
85.第一点云数据可以是根据数据采集阶段激光雷达采集的激光雷达数据得到的，该激光雷达数据包括激光雷达的反射强度、扫描角度和扫描方向等中的任一项或多项。在采集车辆进行数据采集的过程中，激光雷达采集激光雷达数据。在进行激光雷达与imu的外参标定时，标定装置可以根据内参，对激光雷达数据进行解析，得到激光雷达采集的第一点云数据。示例性的，第一点云数据可以采用点云数据(point cloud data，pcd)格式进行存储。示例性的，数据采集过程中，激光雷达采集到激光雷达数据之后，可以将采集到的激光雷达数据存储到存储区域中。进一步的，在进行外参标定时，标定装置可以从存储区域中获取到激光雷达数据。
86.s502、标定装置在当前次调整中，根据待优化的外参值，将第一点云数据从激光雷达坐标系转换为imu坐标系，得到第二点云数据，待优化的外参值用于指示激光雷达坐标系和imu坐标系之间的第一相对转换关系。
87.第一次调整中的待优化的外参值也可以称为初始外参值，初始外参值包括雷达坐标系和imu坐标系之间的偏移距离，和\或，雷达坐标系和imu坐标系之间的偏移角度。初始外参值可以是根据imu和激光雷达在采集车辆中的安装位置预估得到的。
88.标定装置可以根据初始外参值，对第一点云数据进行直角坐标变换，将第一点云数据从雷达坐标系转换到imu坐标系。示例性的，标定装置根据初始外参值中包含的偏移距离，对第一点云数据进行位移变换，以及根据初始外参值中包含的偏移角度，对第一点云数据进行转轴变换，得到imu坐标系下的第二点云数据。
89.s503、标定装置根据imu坐标系与参考坐标系的第二相对转换关系，将第二点云数据转换到参考坐标系得到第三点云数据，imu坐标系与参考坐标系的相对转换关系是根据采集车辆行驶在目标路径的过程中imu采集的采集车辆的位置和姿态获得的。
90.其中，imu坐标系与参考坐标系的第二相对转换关系可以是标定装置通过以下方式获取的：标定装置获取imu在m个第二采集时刻采集的测量数据，测量数据包括采集车辆行驶在目标路径的过程中imu采集的采集车辆的线加速度和角速度；根据测量数据，得到分别在m个第二采集时刻的第二相对转换关系，第二采集时刻的第二相对转换关系用于表征在第二采集时刻，imu坐标系与参考坐标系之间的相对转换关系。
91.标定装置根据分别在m个第二采集时刻的第二相对转换关系，获得分别在n个第一
采集时刻的第三相对转换关系，第一采集时刻的第三相对转换关系用于表征在第一采集时刻，imu坐标系与参考坐标系之间的相对转换关系；根据第i个第一采集时刻的第三相对转换关系，分别将第i个第一采集时刻的第二点云数据，转换到参考坐标系，得到第i个第一采集时刻的点云数据，i取遍小于或者等于n的正整数，以得到n个第一采集时刻的点云数据构成所述第三点云数据。
92.示例性的，标定装置根据分别在m个第二采集时刻的第二相对转换关系，获得分别在n个第一采集时刻的第三相对转换关系的过程中，以单帧点云数据为例，单帧点云数据为第二点云数据中的任意一帧点云数据。作为一种可能的情况，m个第二采集时刻中存在单帧点云数据的采集时刻，根据分别在m个第二采集时刻的imu坐标系与参考坐标系之间的相对转换关系，直接获得在单帧点云数据的采集时刻的第三相对转换关系，即获得在单帧点云数据的采集时刻的imu坐标系与参考坐标系之间的相对转换关系。
93.作为另一种可能的情况，m个第二采集时刻中不存在单帧点云数据的采集时刻，标定装置可以根据分别在m个第二采集时刻的第二相对转换关系，采用插值算法，获得单帧点云数据的采集时刻的第三相对转换关系。插值算法可以采用线性插值算法、抛物线插值算法、拉格朗日插值算法、牛顿插值算法中的任一项。插值算法可以根据采集车辆的运动变化剧烈程度、设定的插值精度、设定的计算实时性要求等中的一项或多项进行选择。
94.作为一种可能的实施方式，参考坐标系可以是指公共坐标系。当参考坐标系为公共坐标系时，imu坐标系与公共坐标系的第二相对转换关系的确定方式，具体参见实施例一。
95.作为另一种可能的实施方式，参考坐标系也可以是指局部坐标系，局部坐标系包括固定时刻的雷达坐标系、固定时刻的imu坐标系或者自定义坐标系，比如，0秒(s)时刻的雷达坐标系，再比如，0s时刻的imu坐标系。当参考坐标系为局部坐标系时，imu坐标系与局部坐标系的第二相对转换关系的确定方式，具体参见实施例二。
96.示例性的，采集时刻可以采用gnss时间表示。在采集车辆进行数据采集前，可以通过gnss对imu和激光雷达进行时钟同步。示例性的，gnss可以将gnss秒脉冲信号和推荐最小数据量的全球定位系统(global positioning system，gps)信息(gprmc)数据帧输入到激光雷达相应的数据接口，激光雷达接收到gnss秒脉冲信号后，根据gprmc数据帧中包含的标准时间，对激光雷达的时钟进行校准。完成imu与激光雷达的时间同步后，imu和激光雷达均可以将数据的采集时刻转换成gnss时间。
97.s504、标定装置根据第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
98.作为一种可能的实现方式，第三点云数据用于表征x个特征物在参考坐标系的三维坐标，x为正整数。标定装置直接根据第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
99.作为另一种可能的实现方式，为了提高标定效率及标定准确率，标定装置获取到
第三点云数据后，还可以对第三点云数据进行特征物提取。进一步的，标定装置根据提取出的各个特征物的特征点云集合，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
100.示例性的，若标定场地中存在x个特征物，标定装置根据x个参考坐标范围，从第三点云数据中，提取出x个特征点云集合，x个参考坐标范围为x个特征物在参考坐标系中的参考坐标范围。作为一种举例，标定装置对参考坐标系下的第三点云数据，先进行点云拼接，再进行特征物提取。示例性的，标定装置对参考坐标系下的第三点云数据中包含的n帧点云数据进行点云拼接，得到拼接后的第三点云数据；对拼接后的第三点云数据进行特征物提取，得到x个特征物的特征点云集合。其中，点云拼接是指将不同角度不同时间点采集到的数据统一到同一个坐标系下的过程。例如，第三点云数据中包含点云数据1、点云数据2和点云数据3，标定装置对点云数据1、点云数据2和点云数据3进行点云拼接后，得到拼接后的第三点云数据。标定场地中包含特征物a，根据特征物a的参考坐标范围，从拼接后的第三点云数据中，提取出特征物a的特征点云集合。
101.作为另一种举例，标定装置对参考坐标系下的第三点云数据，先进行特征物提取，再进行点云拼接。示例性的，标定装置对参考坐标系下的第三点云数据中包含的n帧点云数据分别进行特征物提取，得到x个特征物的各帧特征数据；分别针对x个特征物，对相应的n帧特征数据进行点云拼接，得到拼接后的第三点云数据。以第三点云数据中包含的点云数据1为例，标定装置可以根据各个特征物的参考坐标范围，针对单帧点云数据进行特征物提取，参考坐标范围的测量精度可以为米级。标定场地中包含特征物a，标定装置根据特征物a的参考坐标范围，在参考坐标系下，从点云数据1中，提取出特征物a的参考坐标范围内的点云数据，作为特征物a的一帧特征点云。在参考坐标系下，采用上述单帧点云数据中的特征物提取方法，对第三点云数据中包含的n帧点云数据进行特征物提取，可以得到特征物a的n帧特征点云，对特征物a的n帧特征点云进行点云拼接，可以得到特征物a的特征点云集合。
102.示例性的，标定装置可以通过但不限于以下两种可能的实现方式，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件：
103.第一种可能的实现方式：标定装置确定满足第一迭代停止条件时，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件。
104.示例性的，标定装置根据提取出的各个特征物的特征点云集合，采用迭代优化算法，对待优化的外参值进行调整，直至满足第一迭代停止条件时，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件。迭代优化算法可以采用但不限于高斯牛顿法、共轭梯度法、梯度下降法等中的任一项。
105.标定装置采用迭代优化算法时，将误差参数作为目标函数，将待优化的外参值作为优化变量。标定装置可以根据各个特征物的特征点云集合，计算得到各个特征物的误差参数。其中，一个特征物的误差参数用于表示一个特征物在参考坐标系的三个维度的坐标
分别对应的方差之和。
106.第一迭代停止条件可以采用但不限于固定迭代次数法、固定时间法、前后作差法中的任一项。固定循环次数法是指迭代次数达到次数门限时停止迭代。固定时间法是指迭代时长达到时长门限时停止迭代。
107.当采用前后作差法时，作为一种示例，第一迭代停止条件可以是当前次迭代中x个特征物的误差参数与上一次迭代中x个特征物的误差参数的差值均小于第二门限。
108.以两个特征物，特征物a和特征物b为例，标定装置采用迭代优化算法，对待优化的外参值进行迭代优化的过程中，在参考坐标系o-xyz下，统计特征物a的特征点云集合在x轴上的方差1、在y轴上的方差2、在z轴上的方差3，根据统计得到的方差1、方差2和方差3，得到特征物a的特征点云集合在参考坐标系的各轴向上的方差之和，即得到特征物a的误差参数，标定装置在参考坐标系o-xyz下，统计特征物b的特征点云集合在x轴上的方差4、在y轴上的方差5、在z轴上的方差6，根据统计得到的方差4、方差5和方差6，得到特征物b的特征点云集合在参考坐标系的各轴向上的方差之和，即得到特征物b的误差参数。当特征物a的误差参数小于第二门限，且特征物b的误差参数小于第二门限时，停止迭代，输出调整后的外参值。
109.作为另一种举例，第一迭代停止条件也可以为当前次迭代中x个特征物的误差参数之和与上一次迭代中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限。
110.仍以特征物a和特征物b为例，标定装置采用迭代优化算法，对待优化的外参值进行迭代优化的过程中，在参考坐标系o-xyz下，统计特征物a的特征点云集合在x轴上的方差1、在y轴上的方差2、在z轴上的方差3，得到特征物a的特征点云集合在参考坐标系的各轴向上的方差之和，即得到特征物a的误差参数，在参考坐标系o-xyz下，统计特征物b的特征点云集合在x轴上的方差4、在y轴上的方差5、在z轴上的方差6，得到特征物b的特征点云集合在参考坐标系的各轴向上的方差之和，即得到特征物b的误差参数，然后，标定装置将特征物a的误差参数和特征物b的误差参数进行加和，得到特征物a和特征物b的误差参数之和。当特征物a和特征物b的误差参数之和小于第一门限时，停止迭代，输出调整后的外参值。
111.采用迭代优化算法，对待优化的外参值进行迭代优化过程中，若不满足第一迭代停止条件，则根据设定步长，对待优化的外参值进行调整。设定步长包括偏移距离的步长和偏移角度的步长，比如，偏移距离的步长可以为0.1cm，再比如，偏移角度的步长可以为0.01
°
。
112.作为第二种可能的实现方式，标定装置确定满足第一迭代停止条件和第二迭代停止条件时，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件。
113.第二迭代停止条件也可以采用但不限于固定迭代次数法、固定时间法、前后作差法中的任一项。
114.以第二迭代停止条件采用前后作差法为例，第二迭代停止条件可以是当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的差值小于第三门限。
115.示例性的，第三门限包括距离门限和角度门限，标定装置判断当前次调整使用的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的偏移距离的差值是否小于距离门限，以及判断当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的偏
移角度的差值是否小于角度门限。
116.若当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的偏移距离的差值小于距离门限，且当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的偏移角度小于角度门限，则将当前次调整使用的待优化的外参值作为目标外参值。
117.进一步的，为消除采集车辆运动带来的点云重影误差，标定装置在对第三点云数据进行特征物提取之前，还可以根据imu采集的采集车辆的位置、姿态和速度，对第一点云数据、第二点云数据或第三点云数据进行运动补偿。运动补偿是一种描述相邻帧差别的方法，用于消除采集车辆的速度、线加速度或角速度中的任一项带来的运动影响。
118.实施例一：以参考坐标系为公共坐标系为例。
119.图6为本技术实施例中提供的一种可能的激光雷达与imu的外参标定方法，该方法可由标定装置执行，也可以由标定装置中的芯片或芯片系统执行。
120.s601、标定装置获取imu采集的测量数据，并根据imu采集的测量数据，得到imu在公共坐标系的位姿信息集合，位姿信息包括三维位置、三维速度、三维姿态角中的一项或多项，下文中将三维位置、三维速度、三维姿态角简称为位置、速度、姿态角。imu在公共坐标系的位姿信息用于描述imu坐标系与公共坐标系之间的相对转换关系。
121.位姿信息集合中包括imu在m个采集时刻采集的位姿信息。
122.imu采集的测量信息包括线加速度和角速度。在采集车辆行驶在采集路线的过程中，imu可以采集到采集车辆在n个采集时刻的线加速度和角速度。进一步的，imu采集到测量信息后可以将测量信息存储到存储区域，例如，存储区域可以是采集车辆中配置的硬盘、便携笔记本等。在进行激光雷达与imu的外参标定时，标定装置可以从存储区域中，获取到存储的imu采集的测量信息。
123.示例性的，采集车辆中可以配置有惯性导航系统(inertial navigation system，ins)，ins中包含imu。标定装置获取到imu的测量信息后，通过惯性导航系统(inertial navigation system，ins)，对imu采集的测量信息进行惯性导航计算，得到ins导航信息，该ins导航信息包括采集车辆在imu坐标系下的三维位置、三维速度、三维姿态角中的一项或多项。采集车辆中还配置有gnss，在采集车辆行驶在采集路线的过程中，gnss可以采集到gnss测量信息，gnss测量信息包括采集车辆在公共坐标系下的三维位置、三维速度、三维姿态角中的一项或多项。标定装置采用惯性导航算法和融合滤波算法，对ins导航信息和gnss测量信息进行融合，可以得到imu在公共坐标系的位姿信息集合。
124.s602、标定装置获取激光雷达采集的点云数据。激光雷达采集的点云数据中包括激光雷达在n个采集时刻采集到的n帧点云数据。
125.s603、标定装置根据第m组外参值，将点云数据从雷达坐标系转换到imu坐标系，得到imu坐标系下的点云数据。m为自然数。
126.当m的取值为0时，第0组外参值也可称为初始外参值，初始外参值包括雷达坐标系和imu坐标系之间的偏移距离和偏移角度。
127.s604、标定装置根据点云数据的采集时刻对应的位姿信息，将imu坐标系下的点云数据，投影到公共坐标系，得到公共坐标系下的点云数据。
128.以单帧点云数据为例，单帧点云数据为imu坐标系下的点云数据中的任意一帧点
云数据。
129.作为一种可能的情况，单帧点云数据的采集时刻和位姿信息集合中的一个位姿信息的采集时刻相同。标定装置可以确定单帧点云数据的采集时刻对应的位姿信息为上述一个位姿信息。
130.作为另一种可能的情况，单帧点云数据的采集时刻和位姿信息集合中的位姿信息的采集时刻不相同。标定装置可以采用插值算法，计算出采集时刻为单帧点云数据的采集时刻时对应的位姿信息，作为目标位姿信息，目标位姿信息用于表示单帧点云数据的采集时刻对应的位姿信息。进一步的，标定装置根据目标位姿信息，将imu坐标系下的单帧点云数据投影到公共坐标系下。比如，单帧点云数据的gnss时间为第15秒，位姿信息1的gnss时间为第14秒，位姿信息2的gnss时间为第16秒，采用线性插值算法，计算得到第15秒的位姿信息为位姿信息1和位姿信息2的平均值，作为目标位姿信息。
131.进一步的，为消除采集车辆运动带来的点云重影误差，标定装置在将imu坐标系下的点云数据，投影到公共坐标系后，根据位姿信息和/或imu的测量数据，对公共坐标系下的点云数据进行运动补偿。
132.s605、标定装置对公共坐标系下的点云数据进行特征物提取，得到各个特征物的特征点云集合。
133.s606、标定装置采用迭代优化算法，对第m组外参值进行迭代优化，直至满足第一迭代停止条件，得到第m 1组外参值，具体参见s504。
134.标定装置采用迭代优化算法时，将误差参数作为目标函数，将第m组外参值作为优化变量。标定装置可以根据各个特征物的特征点云集合，计算得到各个特征物的误差参数。以第一迭代停止条件采用前后作差法为例，第一迭代停止条件可以为当前次迭代中各个特征物的误差参数与上一次迭代中各个特征物的误差参数的差值均小于第一误差门限。
135.s607、标定装置判断是否满足第二迭代停止条件，若是，执行s609，否则，执行s608。
136.以第二迭代停止条件采用前后作差法为例，标定装置判断第m 1组外参值与第m组外参值之间的偏移距离的差值是否小于距离门限，以及判断第m 1组外参值与第m组外参值之间的偏移角度的差值是否小于角度门限。
137.当第m 1组外参值与第m组外参值之间的偏移距离的差值小于距离门限，且第m 1组外参值与第m组外参值之间的相对偏角的偏移角度小于角度门限时，执行s609，即将第m 1组外参值作为目标外参值，否则执行s608。
138.s608、标定装置采用第m 1组外参值替换第m组外参值，执行s603。
139.s609、标定装置将第m组外参值作为目标外参值。
140.实施例二：以参考坐标系为局部坐标系为例。图7为本技术实施例中提供的一种可能的激光雷达与imu的外参标定方法，该方法可由标定装置执行，也可以由标定装置中的芯片或芯片系统执行。下文中，以s701-s709的执行主体为标定装置为例。
141.s701、标定装置获取imu采集的测量数据，并根据imu采集的测量数据，得到分别在m个采集时刻的imu坐标系与局部坐标系的相对转换关系。
142.作为一种举例，局部坐标系为固定时刻的imu坐标系，比如，固定时刻的imu坐标系为0s时刻的imu坐标系。以固定时刻的imu坐标系为0s时刻的imu坐标系为例，imu采集的测
量信息中包含imu在m个采集时刻采集的采集车辆的线加速度和角速度。标定装置获取imu采集的测量信息后，根据m个采集时刻采集的线加速度和角速度，通过积分计算，可以得到m个采集时刻的imu坐标系与0s时刻的imu坐标系之间的相对转换关系。比如，imu采集的测量数据中包含imu在0s时刻采集的线加速度和角速度，以及包含imu在1s时刻采集的线加速度和角速度，标定装置可以根据0s时刻和1s时刻采集的线加速度和角速度，通过积分计算，得到1s时刻的imu坐标系与0s时刻的imu坐标系之间的相对转换关系。
143.作为另一种举例，局部坐标系为固定时刻的雷达坐标系，比如，固定时刻的imu坐标系为0s时刻的雷达坐标系。以固定时刻的imu坐标系为0s时刻的雷达坐标系为例，标定装置获取imu采集的测量信息后，根据m个采集时刻采集的线加速度和角速度，通过积分计算，可以得到m个采集时刻的imu坐标系与0s时刻的imu坐标系之间的相对转换关系。标定装置根据初始外参值，可以得到m个采集时刻的imu坐标系与0s时刻的雷达坐标系之间的相对转换关系。
144.s702、标定装置获取激光雷达采集的点云数据，具体参见s501。
145.s703、标定装置根据第m组外参值，将点云数据从雷达坐标系转换到imu坐标系，得到imu坐标系下的点云数据，具体参见s502。
146.s704、标定装置根据imu坐标系与局部坐标系的相对转换关系，将imu坐标系下的点云数据，转换到局部坐标系，得到局部坐标系下的点云数据，具体参见s503。
147.s705、标定装置对局部坐标系下的点云数据进行特征物提取，得到各个特征物的特征点云集合，具体参见s504。
148.s706、标定装置采用迭代优化算法，对第m组外参值进行迭代优化，直至满足第一迭代停止条件，得到第m 1组外参值，具体参见s504。
149.s707、标定装置判断是否满足第二迭代停止条件，若是，执行s709，否则，执行s708。
150.s708、标定装置采用第m 1组外参值替换第m组外参值，执行s703。
151.s709、标定装置将第m组外参值作为目标外参值。
152.通过上述方法，通过待优化的外参值以及imu与局部坐标系的相对转换关系，将激光雷达采集到的点云数据转换到局部坐标系下，并对局部坐标系下的点云数据进行特征物提取，得到各个特征物的特征点云数据。然后根据各个特征物的特征点云数据对待优化的外参值进行迭代优化，实现激光雷达与imu坐标系之间的自动化标定，提高激光雷达与imu坐标系的标定效率，且避免激光雷达的安装角度对标定精度的影响。
153.基于相同构思，本技术实施例中提供第二种可能的激光雷达与imu的外参标定方法。本技术实施例中，标定装置获取激光雷达采集的第一点云数据；标定装置在当前次调整中，根据待优化的外参值，以及根据imu坐标系与参考坐标系的第二相对转换关系，得到激光雷达坐标系与参考坐标系的第四相对转换关系，待优化的外参值用于指示激光雷达坐标系和imu坐标系之间的第一相对转换关系；其中，imu坐标系与参考坐标系的第二相对转换关系的确定方式参见实施例一、实施例二所示；标定装置根据激光雷达坐标系与参考坐标系的第四相对转换关系，将第一点云数据从激光雷达坐标系转换到参考坐标系得到第二点云数据；根据第二点云数据对待优化的外参值进行调整；标定装置根据第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在
imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
154.以参考坐标系为局部坐标系为例，图8为本技术实施例中提供的第二种可能的激光雷达与imu的外参标定方法，该方法可由标定装置执行，也可以由标定装置中的芯片或芯片系统执行。下文中，以s801-s808的执行主体为标定装置为例。
155.s801、标定装置获取imu采集的测量数据，并根据imu采集的测量数据，得到分别在m个采集时刻imu坐标系与局部坐标系的相对转换关系。其中，m个采集时刻，imu坐标系与局部坐标系的相对转换关系的确定方式参见s701。
156.s802、标定装置获取激光雷达采集的点云数据，具体参见s501。
157.s803、标定装置根据第m组外参值，以及根据分别在m个采集时刻imu坐标系与局部坐标系的相对转换关系，得到分别在n个采集时刻雷达坐标系与局部坐标系的相对转换关系。
158.示例性的，根据分别在m个采集时刻，imu坐标系与局部坐标系的相对转换关系，采用插值算法，获得分别在n个采集时刻，imu坐标系与局部坐标系的相对转换关系；根据第m组外参值，以及根据分别在n个采集时刻，imu坐标系与局部坐标系的相对转换关系，可以得到分别在n个采集时刻，雷达坐标系与局部坐标系的相对转换关系。
159.s804、标定装置根据分别在n个采集时刻，雷达坐标系与局部坐标系的相对转换关系，将雷达坐标系下的点云数据，转换到局部坐标系，得到局部坐标系下的点云数据。
160.s805、标定装置对局部坐标系下的点云数据进行特征物提取，得到各个特征物的特征点云集合，具体参见s504。
161.s806、标定装置采用迭代优化算法，对第m组外参值进行调整，直至满足第一迭代停止条件，得到第m 1组外参值，具体参见s504。
162.s807、标定装置判断是否满足第二迭代收敛条件，若是，执行s809，否则，执行s808。
163.s808、标定装置采用第m 1组外参值替换第m组外参值，执行s803。
164.s809、标定装置将第m 1组外参值作为目标外参值。
165.基于相同构思，本技术实施例中提供第三种可能的激光雷达与imu的外参标定方法。本技术实施例中，标定装置获取激光雷达采集的第一点云数据，第一点云数据用于表征待标定车辆行驶在目标路径上采集的待标定车辆周围的特征物在激光雷达坐标系中的位置；在当前次调整中，标定装置根据待优化的外参值，将第一点云数据从激光雷达坐标系转换为imu坐标系得到第二点云数据，待优化的外参值用于指示激光雷达坐标系和imu坐标系之间的第一相对转换关系；标定装置根据第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
166.参阅图9所示，图9为本技术实施例中提供的第三种可能的激光雷达与imu的外参标定方法，该方法可由标定装置执行，也可以由标定装置中的芯片或芯片系统执行。
167.s901、标定装置获取激光雷达采集的点云数据，具体参见s501。
168.s902、标定装置根据第m组外参值，将点云数据从雷达坐标系转换到imu坐标系，得到imu坐标系下的点云数据，具体参见s502。
169.s903、标定装置对imu坐标系下的点云数据进行特征物提取，得到各个特征物的特征点云集合。标定装置对imu坐标系下的点云数据进行特征物提取的过程，与s504中对第三点云数据进行特征物提取的过程类似，在此不再赘述。
170.s904、标定装置采用迭代优化算法，对第m组外参值进行迭代优化，直至满足第一迭代停止条件，得到第m 1组外参值。
171.s905、标定装置判断是否满足第二迭代收敛条件，若是，执行s907，否则，执行s906。
172.s906、标定装置采用第m 1组外参值替换第m组外参值，执行s902。
173.s907、标定装置将第m组外参值作为目标外参值。
174.通过上述方法，根据待优化的外参值将激光雷达采集的点云数据从雷达坐标系转换到imu坐标系后，可以直接根据imu坐标系下的点云数据对待优化的外参值进行优化，提高外参标定效率，且避免激光雷达的安装角度对标定精度的影响。
175.基于上述实施例，本技术实施例中还提供的一种多个激光雷达之间的外参标定方法，在进行多个激光雷达之间的外参标定时，可以根据图5-图9中任一种可能的方法，分别得到各个激光雷达与imu之间的外参值，根据各个激光雷达与imu之间的外参值，得到多个激光雷达之间的外参值。
176.以第一激光雷达和第二激光雷达之间的外参标定过程为例，参见s501-s504，可以得到第一激光雷达和imu之间的第一外参值，以及得到第二激光雷达和imu之间的第二外参值。根据第一外参值和第二外参值之间的相对关系，得到第一激光雷达和第二激光雷达之间的外参值。
177.以第一激光雷达、第二激光雷达、第三激光雷达之间的外参标定过程为例，参见s501-s504，可以得到第一激光雷达和imu之间的第一外参值、第二激光雷达和imu之间的第二外参值、以及第三激光雷达和imu之间的第三外参值。根据第一外参值和第二外参值之间的相对关系，可以得到第一激光雷达和第二激光雷达之间的外参值。根据第一外参值和第三外参值之间的相对关系，可以得到第一激光雷达和第三激光雷达之间的外参值。根据第二外参值和第三外参值之间的相对关系，可以得到第二激光雷达和第三激光雷达之间的外参值。
178.基于相同的技术构思，本技术还提供了一种激光雷达与imu的外参标定装置，该标定装置的结构如图10所示，包括通信单元1001和处理单元1002。所述标定装置1000可以应用于图5-图9所示的标定方法中的标定装置。下面对标定装置1000中的各个单元的功能进行介绍。
179.所述通信单元1001，用于接收和发送数据。
180.所述标定装置1000应用于标定装置时，所述通信单元601又可以称为物理接口、通信模块、通信接口、输入输出接口。
181.在一种可能的应用场景中，标定装置1000包括通信单元1001和处理单元1002，
182.通信单元1001，用于获取激光雷达采集的第一点云数据，所述第一点云数据用于表征所述待标定车辆行驶在目标路径上采集的所述待标定车辆周围的特征物在激光雷达
坐标系中的位置；
183.处理单元1002，用于在当前次调整中，根据待优化的外参值，将所述第一点云数据从所述激光雷达坐标系转换为imu坐标系得到第二点云数据，所述待优化的外参值用于指示所述激光雷达坐标系和所述imu坐标系之间的第一相对转换关系；根据所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系，将所述第二点云数据转换到所述参考坐标系得到第三点云数据；所述第二相对转换关系是根据所述待标定车辆行驶在所述目标路径的过程中所述imu采集的待标定车辆的位置和姿态获得的；以及，根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对所述待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
184.在一种可能的设计中，所述第一点云数据是所述激光雷达在n个第一采集时刻采集的，所述通信单元1001还用于获取所述imu在m个第二采集时刻采集的测量数据，所述测量数据包括所述待标定车辆行驶在所述目标路径的过程中所述imu采集的所述待标定车辆的线加速度和角速度；
185.获取所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系时，所述处理单元1002用于：根据所述测量数据，得到分别在m个第二采集时刻的第二相对转换关系，所述第二采集时刻的第二相对转换关系用于表征在所述第二采集时刻，所述imu坐标系与所述参考坐标系之间的相对转换关系。
186.在一种可能的设计中，根据所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系，将所述第二点云数据转换到所述参考坐标系得到第三点云数据时，所述处理单元1002用于：
187.根据分别在m个第二采集时刻的第二相对转换关系，获得分别在所述n个第一采集时刻的第三相对转换关系，所述第一采集时刻的第三相对转换关系用于表征在所述第一采集时刻，所述imu坐标系与所述参考坐标系之间的相对转换关系；
188.根据第i个第一采集时刻的第三相对转换关系，分别将第i个第一采集时刻的第二点云数据，转换到所述参考坐标系，得到第i个第一采集时刻的点云数据，i取遍小于或者等于n的正整数，以得到n个第一采集时刻的点云数据构成所述第三点云数据。
189.在一种可能的设计中，所述第三点云数据用于表征x个特征物在所述参考坐标系的三维坐标，x为正整数；
190.根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，所述处理单元1002用于：
191.若当前次调整中x个特征物的误差参数之和与上一次调整中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述参考坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
192.在一种可能的设计中，所述第三点云数据用于表征x个特征物在所述参考坐标系
的三维坐标，x为正整数；
193.根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，所述处理单元1002用于：
194.若当前次调整中x个特征物的误差参数与上一次调整中x个特征物的误差参数的差值均小于第二门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述参考坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
195.在一种可能的设计中，所述第三点云数据用于表征x个特征物在所述参考坐标系的三维坐标，x为正整数；
196.根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，所述处理单元1002用于：
197.若当前次调整中x个特征物的误差参数之和与上一次调整中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限，且当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的差值小于第三门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述参考坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
198.在一种可能的设计中，所述第三点云数据用于表征x个特征物在所述参考坐标系的三维坐标，x为正整数；
199.根据所述第三点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，所述处理单元1002用于：
200.若当前次调整中x个特征物的误差参数与上一次调整中x个特征物的误差参数的差值均小于第二门限，且当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的差值小于第三门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述参考坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述参考坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
201.在一种可能的设计中，根据所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系，将所述第二点云数据转换到所述参考坐标系得到第三点云数据时，所述处理单元1002用于：
202.根据所述imu坐标系与所述参考坐标系的第二相对转换关系，将所述第二点云数据从所述imu坐标系转换为所述参考坐标系，得到第四点云数据；
203.将运动补偿后的第四点云数据作为所述第三点云数据，所述运动补偿后的第四点云数据是根据所述待标定车辆行驶在所述目标路径的过程中所述imu采集的所述待标定车辆的位置、姿态和速度进行的运动补偿。
204.在另一种可能的应用场景中，标定装置1000包括通信单元1001和处理单元1002，
205.通信单元1001，用于获取激光雷达采集的第一点云数据，所述第一点云数据用于表征所述待标定车辆行驶在目标路径上采集的所述待标定车辆周围的特征物在激光雷达坐标系中的位置；
206.处理单元1002，用于在当前次调整中，根据待优化的外参值，将所述第一点云数据从所述激光雷达坐标系转换为imu坐标系得到第二点云数据，所述待优化的外参值用于指示所述激光雷达坐标系和所述imu坐标系之间的第一相对转换关系；以及，根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对所述待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
207.在一种可能的设计中，所述第二点云数据用于表征x个特征物在所述imu坐标系的三维坐标，x为正整数；
208.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，所述处理单元1002用于：
209.若当前次调整中x个特征物的误差参数之和与上一次调整中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述imu坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
210.在一种可能的设计中，所述第二点云数据用于表征x个特征物在所述imu坐标系的三维坐标，x为正整数；
211.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，所述处理单元1002用于：
212.若当前次调整中x个特征物的误差参数之和与上一次调整中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述imu坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
213.在一种可能的设计中，所述第二点云数据用于表征x个特征物在所述imu坐标系的三维坐标，x为正整数；
214.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，所述处理单元1002用于：
215.若当前次调整中x个特征物的误差参数与上一次调整中x个特征物的误差参数的差值均小于第二门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条
件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述imu坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
216.在一种可能的设计中，所述第二点云数据用于表征x个特征物在所述imu坐标系的三维坐标，x为正整数；
217.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，所述处理单元1002用于：
218.若当前次调整中x个特征物的误差参数之和与上一次调整中x个特征物的误差参数之和的差值小于第一门限，且当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的差值小于第三门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述imu坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
219.在一种可能的设计中，所述第二点云数据用于表征x个特征物在所述imu坐标系的三维坐标，x为正整数；
220.根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，所述处理单元1002用于：
221.若当前次调整中x个特征物的误差参数与上一次调整中x个特征物的误差参数的差值均小于第二门限，且当前次调整使用的待优化的外参值与上一次调整使用的待优化的外参值之间的差值小于第三门限，则确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件；其中，第一特征物的误差参数为第一特征物在所述imu坐标系的三个维度的坐标分别对应的方差之和，所述第一特征物为所述x个特征物中的任一个。
222.在又一种可能的应用场景中，标定装置1000包括通信单元1001和处理单元1002，
223.通信单元1001，用于获取激光雷达采集的第一点云数据，所述第一点云数据用于表征所述待标定车辆行驶在目标路径上采集的所述待标定车辆周围的特征物在激光雷达坐标系中的位置；
224.处理单元1002，用于在当前次调整中，根据待优化的外参值，以及根据imu坐标系与参考坐标系的第二相对转换关系，得到激光雷达坐标系与参考坐标系的第四相对转换关系，所述待优化的外参值用于指示所述激光雷达坐标系和所述imu坐标系之间的第一相对转换关系，所述imu坐标系与参考坐标系的第二相对转换关系是根据所述待标定车辆行驶在所述目标路径的过程中所述imu采集的所述待标定车辆的位置和姿态获得的；根据所述激光雷达坐标系与所述参考坐标系的第四相对转换关系，将所述第一点云数据从所述激光雷达坐标系转换到所述参考坐标系得到第二点云数据；以及，根据所述第二点云数据，确定当前次调整使用的待优化的外参值使得所述激光雷达行驶到不同的位置采集的同一特征物在所述imu坐标系中的位置相同或者位置相差满足预设条件时，将当前次的待优化的外参值作为目标外参值，否则，对所述待优化的外参值进行调整，并将调整后的外参值作为下一次调整中的待优化的外参值。
225.基于相同的技术构思，本技术还提供了一种激光雷达与imu的外参标定装置，所述标定装置1100可以实现图5-图9所示的标定方法中的标定装置的功能。参阅图11所示，标定装置1100包括：收发器1101、处理器1102以及存储器1103。其中，所述收发器1101、所述处理器1102以及所述存储器1103之间相互连接。示例性的，处理器1102可以用于执行图5-图9所示的任一实施例中由标定装置所执行的除了获取操作之外的全部操作。
226.示例性的，所述收发器1101、所述处理器1102以及所述存储器1103之间通过总线1104相互连接。所述总线1104可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图11中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
227.所述收发器1101，用于接收和发送数据，实现与其他设备之间的通信交互。
228.可以理解，本技术图11中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddr sdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，dr ram)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
229.基于以上实施例，本技术实施例还提供了一种计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行图5-图9所示的实施例提供的标定方法。
230.基于以上实施例，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，使得计算机执行图5-图9所示的实施例提供的标定方法。其中，存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。以此为例但不限于：计算机可读介质可以包括ram、rom、eeprom、cd-rom或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
231.基于以上实施例，本技术实施例还提供了一种芯片，所述芯片用于读取存储器中存储的计算机程序，实现图5-图9所示的实施例提供的标定方法。
232.基于以上实施例，本技术实施例提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于支持计算机装置实现图5-图9所示的实施例中标定装置所涉及的功能。在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器用于保存该计算机装置必要的程序和数据。该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件。
233.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实
施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
234.本技术是参照根据本技术的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
235.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
236.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
237.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的保护范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。