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摘要
车载激光雷达结合惯性测量单元是无人驾驶领域中主流的多传感器数据融合方案，而传感器外参标定的结果直接影响着融合效果。针对车辆在近似平面运动时，退化的传感器数据难以标定外参的问题，所提出了一种高鲁棒性两阶段LiDAR-IMU外参在线标定算法。标定算法包括剔除外点的解析解初值计算和非线性滑窗在线迭代优化两个阶段。第一阶段剔除预数据集中的外点，以滑动窗口的形式多次求解只包含旋转分量的手眼标定模型，并改进解析解筛选的条件，多解加权旋转外参的SVD解析解。第二阶段最小化包含外参的残差函数，以旋转解析解为初值滑动窗口迭代优化六自由度外参，使外参快速收敛，并在退化运动和错误历史约束过大时固定外参，避免外参退化。与原始算法对比，该算法对退化的传感器数据具有鲁棒性，可在无外参初值的情况下实现精准鲁棒的在线标定外参。
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