激光slam学习笔记１－－RTK组合惯导、激光雷达传感器一些经验知识分享

前言：跟组合惯导和激光雷达打交道半年了，过程中查找学习了这两方面的资料，这里来个小结。如果有理解错误的，望大佬们不吝赐教。

一、RTK组合惯导

个人理解有两部分组成，一个提供gps信息的rtk，另外一个实时姿态信息的imu。

１、rtk

１）输出gps信号，可获取极高的定位精度（当然是在没有遮挡情况下）

２）rtk的双天线安装在车子上时，一定要进行杆臂值标定，否则不能使用的！！！至于标定方法和标定结果的验证，可以跟供应商的技术支持确认，一般有对应的用户手册

３）驱动输出的数据内容，一定弄清楚数据格式的坐标系！！！若xyz北东天输出，此时正北x为０，北朝东转（x->y）为正，角度范围为０到360度；若xyz东北天，此时正东x为０，东朝北正(x->y)为正，角度范围为(0,180)，东朝南转为负，角度范围为(-180,0)。

若数据集结构含义不吃透，算法输入也就废了！！！

４）rtk数据一定要包含差分数据！！！搞个千寻帐号，接个DTU设备（里面放着一张类似手机卡东西，目的接收差分数据信号的），将差分信号接入rtk中，保证rtk数据，一定包含差分数据。

需要接入差分信息缘由：不接差分信号，rtk的精度也就米级或者分米级，接入差分信号，精度可达厘米级。对于自动驾驶而言，其重要性可想而知！

如果判断是否数据中是否包含差分信号？
一般根据厂商提供的用户手册里面有介绍对应的字段，注意不同厂商一般是不一样的，然后查看对应的topic的status的数值进行确认。使用经验来看，星网宇达的rtk，包含差分数据的数据topic的status为72；北云的rtk，包含差分数据的topic的status数值为56。

５）对于rtk驱动数据输出，可以通过如下方法验证输出的坐标系：

在导航地图中跑一段轨迹，在导航地图中，我们可以清楚车子的方位信息；根据采集到的rtk数据，对比其xyz值内容，进而确认其坐标系具体样式。

2、imu

１）组合惯导，数据输出一般标定到imu模块位置

２）imu种类可分为两类：六轴，xyz三个轴对应的角速度＋线加速度；九轴，对六轴的多了三个轴的转角信息（简化理解，姿态信息，输出使用是四元数表示）

３）imu的偏置和白噪声是不固定的，受环境影响

４）imu的四元数信息，一般来自rtk双天线数据（这一点可能通过打印对比确认）

５）imu的xyz标定输出一定要搞清楚，或者一定要使用标定工具，把数据输出标到我们想要的位置上！

二、激光雷达

这里我主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/102621881这位大佬的和https://www.cxymm.net/article/weixin_41194129/112571437这位大佬的，这里会加入个人理解的内容。

1）水平视场角

激光雷达的水平视场角，激光雷达在水平旋转，旋转一周就是360°

2）垂直视场角

关键点有，一个是视场角的偏置，二是激光雷达光束的分布（个人理解为垂直分辨率）

如，激光雷达的垂直视场角是40°。
视场角的偏置为5°，也就是说激光雷达在水平方向向上的扫描角度为15°，而在水平方向往下扫描的角度为25°。
光束的分布。64线的激光雷达，40°的视场角，那么角度分辨率为40°/64=0.625°。但实际上，激光雷达的光束不是垂直均匀分布的，而是中间密，2边稀疏，还是为了达到既检测到障碍物，同时把激光束集中到中间感兴趣的部分，来更好的检测车辆。

3）周期采集点数

激光雷达采集的点数计算如下，首先看激光雷达的线数，比如32线，则垂直方向上会发出32个激光光束，采集32个点，而64线则是64个点，垂直方向上的点数和激光雷达的线数有关系。
因为激光雷达在旋转扫描，因此水平方向上扫描的点数和激光雷达的扫描频率有一定的关系，快的话点会较少，慢的话点会较多，这个参数也被称为水平分辨率。比如激光雷达的水平分辨率为0.2°，那么扫描的点数为360°/0.2°=1800。

根据下图，可看到扫描频率（转速）为10Hz（一秒转10圈）的时候水平角分辨率为0.2°，在扫描频率为20Hz的时候角分辨率为0.4°（扫描快了，分辨率变低了）。

（疑惑点，为啥频率高了，得到的点越少？由于激光雷达的采样率（可以理解为每秒能采集有效点的数量，也就是点频）固定的，频率越高，每秒的帧数越多，那么一秒内的每帧获得的点个数越少。

4）有效检测距离

激光雷达的有效测量距离和最小垂直分辨率有关系，也就是说角度分辨率越小，则检测的效果越好。如图所示，2个激光光束直接的角度为0.4°，那么当探测距离为200m的时候，2个激光光束之间的距离为200m*tan0.4°≈1.4m。也就是说在200m之后，只能检测到高于1.4m的障碍物了。

如果需要知道障碍物的类型，那么需要采用的点数就需要更多，距离越远，激光雷达采样的点数就越少。分别是激光雷达50m和100m采样到的点数，可以看到100m的时候的点比50m稀疏不少，点数越少，就越难以识别准确的障碍物类型。

5）时间同步

激光雷达提供了时间同步硬件接口，通过GPS提供时钟源给激光雷达，可以保证激光雷达的时间和GPS的时间保持同步，也就是说激光雷达可以保证周期采样的时间非常精准。

通过１）－５）的分析，可知激光雷达的水平视场角为360°，垂直视场角有偏置，线束分布不均匀。激光雷达的有效采样点数和激光雷达的线数、采样频率有关系。最后激光雷达的分辨率和最小垂直分辨率有关系，并且距离越远，采样点数越稀疏。激光雷达还提供了时间同步硬件接口，来保证周期采样的时间非常精准。

６）额外补充理解

扫描频率是转速的意思，10Hz就是一秒转10圈。
激光雷达输出的图像也被称为“点云”图像，相邻两个点之间的夹角就是角分辨率。

一幅点云图像代表一帧，对应到激光雷达内部就是电机旋转一圈完成扫描。帧率即代表一秒钟内激光雷达电机旋转的圈数，也就是每秒钟完成一圈扫描的次数。
由于激光雷达的采样率是一定的，因此帧率越高，角分辨率越低；帧率越低，角分辨率越高。

采样率表示激光雷达每秒钟进行有效采集的次数，可直观理解为一秒内产生的点云数目。采样率可以通过角分辨率和帧率计算：

角分辨率0.08°时，每一帧的点云数目：360°/0.08°= 4500；

每秒10帧，则每秒的点云数目：4500×10=45000

三、小结

上面的，特别是组合惯导，都是基于工程实践得出的一些经验分享，供大家参考。这里还特别强调以下几点：

１）rtk数据一定需要包含差分信号！

２）任何传感器使用之前，一定要先标定，而且要经过验证准确！

３）数据输出的xyz坐标系的含义一定要搞清楚！

４）对应使用组合惯导＋激光雷达套装，时间同步，一定要给激光雷达引线使用gps时间从而实现硬同步，尽量不使用软同步。时间同步做不好，对精度影响极大！

关于标定这一块，是十分重要的，个人感觉重要性不亚于slam框架的搭建优化

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不积硅步，无以至千里
好记性不如烂笔头