传感器校正方法、装置、可移动载体及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种传感器校正方法、装置、可移动载体及存储介质，属于自动化技术领域。本发明专利技术通过获取目标可移动载体的型号信息，以及至少一个目标雷达传感器处于所述目标可移动载体上的位置信息，然后基于所述型号信息以及位置信息判断所述目标雷达传感器是否存在盲区，最后根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点，由于会对目标雷达传感器的目标分帧起点进行校正，能够尽量避免同一对象在点云数据中被分割，能够提高自动驾驶的精确度。

【技术实现步骤摘要】
传感器校正方法、装置、可移动载体及存储介质
本专利技术涉及自动化
，尤其涉及一种传感器校正方法、装置、可移动载体及存储介质。
技术介绍
随着目前自动化技术的进步，可移动载体(例如：汽车、具有运载能力的机器人，或飞行器等具有运载能力的设备)的自动驾驶也越来越普及，为了实现对可移动载体的自动驾驶控制，需要通过设置于可移动载体上的雷达传感器来采集点云数据。对于所述点云数据而言，通常需要进行分帧处理，而雷达传感器通常是360度连续转动的，分帧起点设置在120度，假设雷达传感器在t时刻达到119.8度，此时会将其归为第n帧点云数据，并且在很短的时间dt后达到120.2度，由于经过了分帧起点，此时会开启新的一帧，即会将其归为第n+1帧点云数据，若某一对象正好在t时刻横跨雷达传感器的[118度，122度]，那么这个对象的点云数据会被一分为二，分别位于前后相邻两帧中，导致同一对象在点云数据中被分割，不利于后续的数据分析处理，从而影响自动驾驶控制的精确度。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种传感器校正方法、装置、可移动载体及存储介质，旨在解决现有技术中同一对象在点云数据中被分割，从而影响自动驾驶控制的精确度的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种传感器校正方法，所述传感器校正方法包括以下步骤：获取目标可移动载体的型号信息，以及至少一个目标雷达传感器处于所述目标可移动载体上的位置信息；基于所述型号信息以及位置信息判断所述目标雷达传感器是否存在盲区；根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点。可选地，所述根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点的步骤，具体包括：在所述判断结果为所述目标雷达传感器具有盲区时，从所述盲区的角度范围中选取角度作为所述目标雷达传感器的目标分帧起点。可选地，所述目标雷达传感器的数量为多个；所述在所述判断结果为所述目标雷达传感器具有盲区时，从所述盲区的角度范围中选取角度作为所述目标雷达传感器的目标分帧起点的步骤，具体包括：在所述判断结果为所述目标雷达传感器具有盲区时，将各目标雷达传感器的转动角度设为具有预设转动角度差，并且从各目标雷达传感器的盲区范围中分别选取角度作为各目标雷达传感器的目标分帧起点。可选地，所述根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点的步骤，具体包括：在所述判断结果为所述目标雷达传感器不具有盲区时，预测所述目标雷达传感器设置不同分帧起点分别对应的对象分割概率；基于各分帧起点分别对应的对象分割概率校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点。可选地，所述在所述判断结果为所述目标雷达传感器不具有盲区时，预测所述目标雷达传感器设置不同分帧起点分别对应的对象分割概率的步骤，具体包括：在所述判断结果为所述目标雷达传感器不具有盲区时，查找与所述型号信息和位置信息对应的目标概率预测模型；通过所述目标概率预测模型预测所述目标雷达传感器设置不同分帧起点分别对应的对象分割概率。可选地，所述在所述判断结果为所述目标雷达传感器不具有盲区时，查找与所述型号信息和位置信息对应的目标概率预设模型的步骤之前，所述传感器校正方法还包括：获取设于不同样本型号信息和不同样本位置信息的样本雷达传感器设置不同分帧起点分别采集的样本点云数据和样本图像数据；对所述样本型号信息和样本位置信息进行遍历；将遍历到的样本型号信息和样本位置信息作为当前样本型号信息和当前样本位置信息，并将设于所述当前样本型号信息和当前样本位置信息的当前样本雷达传感器设置不同分帧起点分别采集的样本点云数据和样本图像数据作为当前样本点云数据和当前样本图像数据；基于所述当前样本图像数据对不同分帧起点分别对应的当前样本点云数据进行对象分割识别；统计各分帧起点分别对应的对象分割次数，并根据对象分割次数计算各分帧起点分别对应的对象分割概率；基于所述各分帧起点分别对应的对象分割概率对初始预测模型进行训练，以获得所述当前样本型号信息和当前样本位置信息对应的概率预测模型。可选地，所述基于各分帧起点分别对应的对象分割概率校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点的步骤，具体包括：从各分帧起点分别对应的对象分割概率中查找最小值；将最小值对应的分帧起点作为所述目标雷达传感器的目标分帧起点。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种传感器校正装置，所述传感器校正装置包括：信息获取模块，用于获取目标可移动载体的型号信息，以及至少一个目标雷达传感器处于所述目标可移动载体上的位置信息；盲区判断模块，用于基于所述型号信息以及位置信息判断所述目标雷达传感器是否存在盲区；起点确定模块，用于根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种可移动载体，所述可移动载体包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的传感器校正程序，所述传感器校正程序配置为实现如上所述的传感器校正方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有传感器校正程序，所述传感器校正程序被处理器执行时实现如上所述的传感器校正方法的步骤。本专利技术通过获取目标可移动载体的型号信息，以及至少一个目标雷达传感器处于所述目标可移动载体上的位置信息，然后基于所述型号信息以及位置信息判断所述目标雷达传感器是否存在盲区，最后根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点，由于会对目标雷达传感器的目标分帧起点进行校正，能够尽量避免同一对象在点云数据中被分割，能够提高自动驾驶的精确度。附图说明图1为本专利技术传感器校正方法第一实施例的流程示意图；图2为本专利技术实施例中目标雷达传感器安装于目标可移动载体上的示意图；图3为本专利技术实施例中目标雷达传感器设于目标可移动载体的顶部时的盲区示意图；图4为本专利技术实施例中目标雷达传感器设于目标可移动载体的四角时的盲区示意图；图5为本专利技术传感器校正方法第二实施例的流程示意图；图6为本专利技术实施例中两个目标雷达传感器之间存在干扰的示意图；图7为本专利技术传感器校正方法第三实施例的流程示意图；图8为本专利技术传感器校正装置一实施例的结构框图；图9是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的可移动载体结构示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。参照图1，图1为本专利技术传感器校正方法第一实施例的流程示意图。在第一实施例中，所述传感器校正方法包括以下步骤：S10：获取目标可移动载体的型号信息，以及至少一个目标雷达传感器处于所述目标可移动载体上的位置信息。需要说明的是，本实施例的执行主体为设于所述目标可移动载体上的处理器，可移动载体有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传感器校正方法，其特征在于，所述传感器校正方法包括以下步骤：/n获取目标可移动载体的型号信息，以及至少一个目标雷达传感器处于所述目标可移动载体上的位置信息；/n基于所述型号信息以及位置信息判断所述目标雷达传感器是否存在盲区；/n根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点。/n

【技术特征摘要】
1.一种传感器校正方法，其特征在于，所述传感器校正方法包括以下步骤：
获取目标可移动载体的型号信息，以及至少一个目标雷达传感器处于所述目标可移动载体上的位置信息；
基于所述型号信息以及位置信息判断所述目标雷达传感器是否存在盲区；
根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点。


2.如权利要求1所述的传感器校正方法，其特征在于，所述根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点的步骤，具体包括：
在所述判断结果为所述目标雷达传感器具有盲区时，从所述盲区的角度范围中选取角度作为所述目标雷达传感器的目标分帧起点。


3.如权利要求2所述的传感器校正方法，其特征在于，所述目标雷达传感器的数量为多个；
所述在所述判断结果为所述目标雷达传感器具有盲区时，从所述盲区的角度范围中选取角度作为所述目标雷达传感器的目标分帧起点的步骤，具体包括：
在所述判断结果为所述目标雷达传感器具有盲区时，将各目标雷达传感器的转动角度设为具有预设转动角度差，并且从各目标雷达传感器的盲区范围中分别选取角度作为各目标雷达传感器的目标分帧起点。


4.如权利要求1所述的传感器校正方法，其特征在于，所述根据判断结果校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点的步骤，具体包括：
在所述判断结果为所述目标雷达传感器不具有盲区时，预测所述目标雷达传感器设置不同分帧起点分别对应的对象分割概率；
基于各分帧起点分别对应的对象分割概率校正所述目标雷达传感器的目标分帧起点。


5.如权利要求4所述的传感器校正方法，其特征在于，所述在所述判断结果为所述目标雷达传感器不具有盲区时，预测所述目标雷达传感器设置不同分帧起点分别对应的对象分割概率的步骤，具体包括：
在所述判断结果为所述目标雷达传感器不具有盲区时，查找与所述型号信息和位置信息对应的目标概率预测模型；
通过所述目标概率预测模型预测所述目标雷达传感器设置不同分帧起点分别对应的对象分割概率。


6.如权利要求5所述的传感器校正方法，其特征在于，所述在所述判断结果为所述目标雷达传感器不具有盲区时，查找与所述型号信息和位置信...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋阳，徐立人，谭君华，韩旭，
申请(专利权)人：广州文远知行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44