传感器稳定控制方法、装置、稳定器和介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种传感器稳定控制方法、装置、稳定器和介质，该方法应用于稳定器，稳定器固定在自动驾驶设备上，自动驾驶设备上的传感器由稳定器支撑，稳定器具有至少两个可转动连接的驱动轴组件，稳定器上还配备有与传感器连接的惯性测量单元，该方法包括：获取惯性测量单元测量的传感器姿态信息；接收自动驾驶设备的至少一种设备行驶信息，并根据至少一种设备行驶信息与传感器姿态信息进行融合计算，得到稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的姿态调整信息；按照姿态调整信息控制每个驱动轴组件的转动，使稳定器上支撑的传感器位置稳定。本发明专利技术实施例通过多种信息的融合计算，得到更加精确的姿态解算结果，继而通过稳定器提高传感器的稳定性。

Sensor Stability Control Method, Device, Stabilizer and Media

【技术实现步骤摘要】
传感器稳定控制方法、装置、稳定器和介质
本专利技术实施例涉及自动驾驶
，尤其涉及一种传感器稳定控制方法、装置、稳定器和介质。
技术介绍
自动驾驶技术中，例如在无人车、无人船或无人机等智能设备上，通常会利用各种传感器来实现对智能设备的定位或进行车道线、障碍物等目标的识别、感知功能，例如搭载感知相机、毫米波雷达或惯性导航装置等。然而，当环境状况或设备行驶状况不稳定时，如路面颠簸或较大行驶速度时，会造成智能设备上传感器的抖动或震动，从而影响传感器的成像质量或测量精度，造成定位不准确或引起感知的识别障碍，从而影响行驶安全。现有技术中，一方面可以通过装载成本更加高昂的传感器设备来解决上述问题，但是这种价值昂贵的传感器的普适性较差，无法在更多种类的智能设备上推广使用。另一方面，可以通过软件算法的改进来解决上述问题，例如现有的增加感知稳定性的方法可以通过增加模型的宽容性，在模型训练时加入暗光场景下的模糊样本等，然而，这种方法增加感知稳定性的效果有限，仍然无法满足目前对自动驾驶智能设备上感知稳定性的需求。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种传感器稳定控制方法、装置、稳定器和介质，以解决现有技术中无法满足目前对自动驾驶智能设备上感知稳定性的需求的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种传感器稳定控制方法，应用于稳定器，该稳定器固定在自动驾驶设备上，自动驾驶设备上的传感器由所述稳定器支撑，所述稳定器具有至少两个可转动连接的驱动轴组件，所述稳定器上还配备有与所述传感器连接的惯性测量单元，其中，所述方法包括：获取所述惯性测量单元测量的传感器姿态信息；接收所述自动驾驶设备的至少一种设备行驶信息，并根据所述至少一种设备行驶信息与所述传感器姿态信息进行融合计算，得到所述稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的姿态调整信息；按照所述姿态调整信息控制每个驱动轴组件的转动，使所述稳定器上支撑的传感器位置稳定。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种传感器稳定控制装置，配置于稳定器，该稳定器固定在自动驾驶设备上，自动驾驶设备上的传感器由所述稳定器支撑，所述稳定器具有至少两个可转动连接的驱动轴组件，所述稳定器上还配备有与所述传感器连接的惯性测量单元，其中，所述装置包括：传感器姿态信息获取模块，用于获取所述惯性测量单元测量的传感器姿态信息；融和计算模块，用于接收所述自动驾驶设备的至少一种设备行驶信息，并根据所述至少一种设备行驶信息与所述传感器姿态信息进行融合计算，得到所述稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的姿态调整信息；转动控制模块，用于按照所述姿态调整信息控制每个驱动轴组件的转动，使所述稳定器上支撑的传感器位置稳定。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种稳定器，该稳定器固定在自动驾驶设备上，自动驾驶设备上的传感器由所述稳定器支撑，所述稳定器包括：至少两个可转动连接的驱动轴组件；与所述传感器连接的惯性测量单元；一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术任一实施例所述的传感器稳定控制方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任一实施例所述的传感器稳定控制方法。本专利技术实施例将稳定器用于自动驾驶设备上，起到支撑和稳定自动驾驶设备上的传感器的作用，具体而言，不仅利用稳定器上的惯性测量单元测量得到的传感器姿态信息，还将自动驾驶设备上的至少一种设备行驶信息与传感器姿态信息进行融和计算，得到稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的姿态调整信息，按照该姿态调整信息控制每个驱动轴组件的转动，补偿在路面颠簸或大机动操作下造成的车体旋转，使得稳定器上支撑的传感器位置稳定。而且，通过多种信息的融合计算，能够得到更加精确的姿态解算结果，继而通过稳定器提高传感器的稳定性，满足目前对自动驾驶智能设备上感知稳定性的需求。附图说明图1为本专利技术实施例一中的传感器稳定控制方法的流程图；图2是本专利技术实施例二中的传感器稳定控制方法的流程图；图3是本专利技术实施例三中的传感器稳定控制装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例四中的稳定器的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的传感器稳定控制方法的流程图，本实施例可适用于通过稳定器稳定自动驾驶设备上的传感器的情况，该方法可以由传感器稳定控制装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可配置在稳定器上。具体的，所述稳定器固定在自动驾驶设备上，自动驾驶设备上的传感器由所述稳定器支撑，例如相机或雷达等。所述稳定器具有至少两个可转动连接的驱动轴组件，包括俯仰驱动轴组件、滚转驱动轴组件和/或偏航驱动轴组件。所述稳定器上还配备有与所述传感器连接的惯性测量单元，用于对传感器的实时姿态进行测量。其中，如图1所示，所述方法具体包括：S101、获取所述惯性测量单元测量的传感器姿态信息。例如，当稳定器用于稳定相机时，可以将惯性测量单元安装在相机的镜头附近，或者与镜头固连，以获取镜头对地的三轴角度，也即相机的姿态信息。S102、接收所述自动驾驶设备的至少一种设备行驶信息，并根据所述至少一种设备行驶信息与所述传感器姿态信息进行融合计算，得到所述稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的姿态调整信息。所述自动驾驶设备例如可以是无人车或者无人机等。当是无人车时，设备行驶信息例如可以包括车辆的GPS定位信息、相机光流、相机图像、方向盘转角或车速等与车辆行驶有关或者在车辆行驶过程中获取的各种信息。这里需要说明的是，虽然在获取传感器姿态信息后就可以依据该姿态信息，通过控制稳定器各个驱动轴组件的转动，以对传感器进行反向调节，从而达到稳定传感器的目的。然而，由于车辆行驶过程中的路况未知，当遇到大颠簸路面时，传感器姿态信息的精确度无法得到保障，继而无法精确地对稳定器的各个驱动轴进行调整，以使得传感器稳定在一个相对不变的位置上。因此，在本专利技术实施例中，除了惯性测量单元测量的传感器姿态信息之外，还需要考虑自动驾驶设备的至少一种设备行驶信息，通过两种信息的融合计算，得到稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上更精确的姿态调整信息。例如，通过GPS定位信息可以了解设备实时的位置，继而获取实时位置对应的地形或道路等信息；通过相机光流可以结算出稳定器三轴的旋转，例如稳定器偏航轴的转动，也即设备前进(heading)方向的偏移；利用相机图像，可以通过深度学习识别图像中的语义信息，获得例如车道线、路标等标记相对车身位置的信息，进而获得车速及姿态等信息；而方向盘转角、车速等信息可以计算出设备的离心加速度，从而在确定设备姿态时消除离心加速度的影响。因此，通过至少一种设备行驶信息与所述传感器姿态信息的融合计算，可以在惯性测量单元测量的传感器姿态信息的基础上，进一步进行优化，得到更加精确的传感器姿态，进一步得到稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的姿态调整信息。此外，这里还需要说明的是，上述列举的设备行驶信息只是一种示例，本专利技术实施例对此不作任何限定。S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传感器稳定控制方法，其特征在于，应用于稳定器，该稳定器固定在自动驾驶设备上，自动驾驶设备上的传感器由所述稳定器支撑，所述稳定器具有至少两个可转动连接的驱动轴组件，所述稳定器上还配备有与所述传感器连接的惯性测量单元，其中，所述方法包括：获取所述惯性测量单元测量的传感器姿态信息；接收所述自动驾驶设备的至少一种设备行驶信息，并根据所述至少一种设备行驶信息与所述传感器姿态信息进行融合计算，得到所述稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的姿态调整信息；按照所述姿态调整信息控制每个驱动轴组件的转动，使所述稳定器上支撑的传感器位置稳定。

【技术特征摘要】
1.一种传感器稳定控制方法，其特征在于，应用于稳定器，该稳定器固定在自动驾驶设备上，自动驾驶设备上的传感器由所述稳定器支撑，所述稳定器具有至少两个可转动连接的驱动轴组件，所述稳定器上还配备有与所述传感器连接的惯性测量单元，其中，所述方法包括：获取所述惯性测量单元测量的传感器姿态信息；接收所述自动驾驶设备的至少一种设备行驶信息，并根据所述至少一种设备行驶信息与所述传感器姿态信息进行融合计算，得到所述稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的姿态调整信息；按照所述姿态调整信息控制每个驱动轴组件的转动，使所述稳定器上支撑的传感器位置稳定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驱动轴组件包括俯仰驱动轴组件、滚转驱动轴组件和/或偏航驱动轴组件。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备行驶信息至少包括GPS和相机光流；相应的，根据所述至少一种设备行驶信息与所述传感器姿态信息进行融合计算，得到所述稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的姿态调整信息，包括：对所述设备行驶信息中的每个信息和所述传感器姿态信息通过预积分，得到每个信息对应的姿态结果；利用预先构建的残差模型，将所述各姿态结果作为残差模型的输入，并通过迭代求解残差使残差最小，得到模型参数，所述模型参数返回到残差模型，得到残差模型的输出即为融合结果，并作为所述姿态调整信息；其中，所述姿态结果至少包括GPS定位信息和根据所述相机光流解算出的稳定器在每个驱动轴组件的轴方向上的角度和角速度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述设备行驶信息还包括：方向盘转角、轮速和相机图像，其中，所述方向盘转角、轮速和相机图像中包含的车身相对位置的语义信息用于通过预积分得到对应的姿态结果，该姿态结果作为所述残差模型的输入进行融合计算；相应的，所述姿态结果还包括自动驾驶设备的离心加速度。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述稳定器的每个驱动轴组件上还配备有角度传感器，并且在初始状态下，稳定器的各轴与自动驾驶设备在各轴方向上的坐标对齐；相应的，所述方法还包括：获取所述角度传感器采集的稳定器每个驱动轴组件的旋转角度；根据所述旋转角度获取每个驱动轴组件与初始状态时在各轴方向上的补偿量，其中，所述补偿量用于确定传感器的外参或对传感器进行标定。6.一种传感器稳定控制装置，其特征在于，配置于稳定器，该稳定器固定在自动驾驶设备上，自动驾驶设备上的传感器由所述稳定器支撑，所述稳定器具有至少两个可转动连接的驱动轴组件，所述稳定器上还配备有与所述传感器连接的惯性测量单元，其中，所述装置包括：传感器姿态信息获取模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙伟，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11