1.一种基于点云配准的多源传感器参数估计方法，包括以下步骤：步骤一：在多源传感器融合定位的系统下，有局部传感器与全局传感器，局部传感器采集的点云数据包含多个时刻的定位结果，每个时刻的定位结果包含该时刻局部传感器的时间戳以及局部传感器估计的目标位置信息，利用定位结果，分别构建局部传感器点云信息L G矩阵S(t)与全局传感器点云信息矩阵S(t)；

L G

步骤二：根据S (t)与S (t)进行最大似然估计，将最大似然函数问题转化为更简单的最优化问题；

步骤三：将三个优化变量 的最优化问题化简为两个变量 的最优化问题；

步骤四：利用余弦定理近似替换步骤三中的两变量最优化问题的目标函数，减小待优化变量的数目，求解出近似优化问题的最优估计值步骤五：利用步骤四中得到的最优估计 带入步骤三的最优化问题，利用目标函数的特殊性，将先前的最优化问题转化为线性代数问题，求解出最优估计值步骤六：利用步骤四中得到的最优估计 以及步骤五得到的最优估计 带入步骤三的结论，求得最优估计 为全局传感器与局部传感器的时间戳差值的最大似然估计， 为全局坐标系下坐标转换到局部坐标系坐标的旋转矩阵的最大似然估计， 为全局坐标系下坐标转换到局部坐标系坐标的平移向量的最大似然估计。

2.根据权利要求1所述的一种基于点云配准的多源传感器参数估计方法，所述步骤四，利用余弦定理近似替换步骤三中的两变量最优化问题的目标函数，减小待优化变量数目，求解出近似优化问题的最优估计值 包括以下步骤：假设 是优化问题的最优解，则优化问题：

求得的最优解 与原最小值优化问题相等，设：

其中， 为全局传感器在时间戳为 时目标的位置到全局传感器点云质心的距离向量，也可以表示全局传感器在时间戳为 时以全局传感器点云质心为坐标原点的位置向量， 为局部传感器在时间戳为 时目标的位置到局部传感器点云质心的距离向量，也可以表示局部传感器在时间戳为 时以局部传感器点云质心为坐标原点的位置向量。

当传感器实际误差较小且td较小时， 可以视为与 平行，两向量内积等于两向量模的乘积

将上式带入Ft：

因为 交矩阵与向量相乘，乘积的模

等于向量的模：

将求最优解 的最小值优化问题简化为：

现在，优化问题只存在一个优化变量，且该变量为标量，过一维遍历搜索找到使目标函数最小的td，该td为最优估计