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人工智能与数据科学给汽车工业带来了革命性的进步，智能驾驶技术得到了充分的发展。现有的导航定位系统通常使用gnss/ins(卫星导航系统/惯性导航系统)组合系统进行导航定位，卫星导航系统通过卫星信号在全球坐标系内提供速度和位置信息，惯性导航器件通常分为加速度计和陀螺仪，可以提供载体的方向加速度和角加速度。但gnss与ins组合导航系统仍有其缺点，当gnss在城市峡谷或者隧道中行驶时，天线信号受到遮挡或因多路径效应导致gnss无法定位时，单一依靠惯性器件的系统误差会随着时间延续而累积，导致载体偏离规划路径。

随着激光雷达三维扫描成像技术的发展，现在越来越多的研究者在导航系统中加入激光雷达，激光雷达具有厘米级精度，测距距离大，抗干扰能力强，根据线束的多少可以测量不同的垂直角度，现今大多数研究是利用激光雷达的数据进行障碍物聚类分类，环境感知，辅助定位等。但激光雷达获取的雷达数据是定义于激光雷达坐标系内，大多数应用必须结合其他系统如卫星导航系统/惯性导航系统。传感器安装位姿关系的确定对多传感器空间信息融合有直接影响，是研究多源融合导航定位算法的基础。为了加强导航定位系统的总体质量和jingque性，校正并标定各个传感器之间的安装位置关系具有重要意义。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的jingque度低的缺陷而提供一种激光雷达的安装标定方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种激光雷达的安装标定方法，该方法包括以下步骤：

步骤s1：获取激光雷达相对于惯性导航系统的初始安装位移向量(x,y,z)和欧拉角(α,β,γ)；

步骤s2：获取行驶场景数据包，所述行驶场景数据包包括激光雷达坐标系数据、惯性导航系统的惯导坐标系数据和卫星导航系统的大地坐标系数据；

步骤s3：将激光雷达坐标系数据转换至大地坐标系下，获得目标物点云数据在大地坐标系下的位置；

步骤s4：将目标物点云数据在大地坐标系下的位置进行密度聚类，将相邻帧目标物点云在大地坐标系下的位置进行重合度判定，对初始参数(x,y,z,α,β,γ)进行迭代；

步骤s5：利用达到重合度要求的(x,y,z,α,β,γ)的迭代结果进行激光雷达的安装标定。

所述的欧拉角(α,β,γ)＝(0°,0°,90°)。

所述的行驶场景为具有明显特征平面的场景。

所述的将坐标系数据转换至大地坐标系下，获得目标物点云数据在大地坐标系下的位置rim(t)的计算公式为：

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