D2412/0401/402-NV-EH-HA(NOPositioning switches )其中，i表示第i帧，l表示激光雷达坐标系，t表示t时刻，b表示惯导坐标系，rlb为惯导坐标系中心与激光雷达坐标系中心的杆臂量，为目标物点云数据，为惯导坐标系中心对应的大地坐标系数据，为惯导坐标系到导航坐标系的转换矩阵，为导航坐标系转换至大地坐标系的转换矩阵，为激光雷达坐标系转换到惯导坐标系下的角度转换矩阵。

所述的密度聚类为基于kd树Zui近点寻找算法优化的密度聚类算法。

所述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时，重合度越高说明本次迭代的安装标定位置越jingque。

使用分步迭代法对初始参数(x,y,z,α,β,γ)进行迭代。

所述使用分步迭代法对初始参数(x,y,z,α,β,γ)进行迭代时，第一次迭代的步长大于第二次迭代的步长。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)将卫星导航系统/惯性导航系统与激光雷达的安装标定问题转换为相邻帧的点云帧重合度问题，具有高精度和高分辨率等优点。

(2)采用的安装标定方法，克服了传统测量方法中的人为误差，无需人员控制，操作简单，具有高效性和准确性，只需采集完数据程序自动执行输出Zui优标定参数。

(3)采用多线激光雷达与卫星导航系统/惯性导航系统系统，无需其他的测量工具，节省成本，标定结果表明能够减少安装标定位置的误差。

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例

本实施例提供一种基于分步迭代法与kd树优化的密度聚类算法(dbscan)寻求激光雷达Zui优安置参数的一种方法：对激光雷达与gnss/ins初始安装位置进行粗略测量后通过分步迭代法迭代初始参数附近的值，并基于kd树优化的密度聚类算法将转换到大地坐标系下的相邻帧点云集位置重合度进行判定，分步迭代过程中，寻求到第一步所得的局部Zui优参数后，再通过设置第二步的小范围步长，在第一步局部Zui优参数周边寻求全局Zui优解，通过相邻帧目标物点云位置重合度判定得到更为jingque的安置位置。

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