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本文主要解决的技术问题是提供一种激光雷达的标定方法，能够在不同生产批次以及同一批次的激光雷达上具有通用性，且测量精度高。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种激光雷达的标定方法。所述标定方法包括：

利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的标定物体的距离测量值以及对应的反射率测量值；

按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组；

按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组；

根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。

本发明的有益效果是：本发明提供一种激光雷达的标定方法，利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的距离测量值以及对应的反射率测量值；按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组；按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组；根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。通过上述方式，本发明能够在不同生产批次以及同一批次的激光雷达具有通用性，又能提高测量精度，从而进一步降低生产成本。

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针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法:基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的儿种模式识别技术:统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及***网络

模式识别方法。后分析了问题的可能解决思路。

雷达目标识别技术回顾及发展现状

雷达目标识别的研究始于"20世纪50年代，早期雷达目标特***号的研究工作主要是研究达目标的有效散射截面积。但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。

雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在中发挥了极其重要的作用。但随着进攻装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基木功能之一。目标识别技术是指:利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。

无人驾驶汽车之所以无需人工操作，是因为它能代替人的感官去自动识别道路信息和行人，然后控制汽车完成壁障等功能。 而代替人的眼睛和听觉进行环境感知的部分我们称作传感器。目前，激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段。 而在探测精度、探测距离、稳定性和对周围环境适应性等关键性能上，激光雷达都有着明显优势。它通过成对的和，发射和接收 激光束 来绘制周围环境的点云图像，和接受器越多，激光束越密集，对周围环境的感知就越。我们常说的64线激光雷达，就是指有64组发射和。

激光雷达（LIDAR）目前主要分为普通的机械式旋转雷达、混合固态雷达和不旋转固态雷达。

传统的机械式旋转LIDAR在地图领域的使用较为成熟，从发明出来到现在持续了10年左右的时间，但是由于价格极其昂贵，算是品，暂时给主机厂量产的可能性较低；而固态激光雷达，市场上普遍的认识就是没有机械旋转的就是固态LIDAR，其优点有：数据采集速度快，分辨率高，对于温度和振动的适应性强，而且价格低廉，性能稳定，通过波束控制，探测点（点云）可以任意分布，例如在高速公路主要扫描前方远处，对于侧面稀疏扫描但并不完全忽略，在十字路口加强侧面扫描，而只能匀速旋转的机械式激光雷达是无法执行这种精细操作的，但是相对来讲，固态激光雷达的技术还不成熟，还在探索研发中。