用于具有多LiDAR传感器的自动驾驶车辆的再校准确定系统技术方案

本文描述了用于在ADV处于运动中时实时地识别安装在ADV上的LiDAR传感器中的误校准，并通知用户需要再校准LiDAR传感器的各种实施例。示例性方法包括：计算来自第一LiDAR传感器和第二LiDAR传感器的云点数据之间的重叠云点的初始数目；以及用多个再校准参数集替换第二LiDAR传感器的现有校准参数集，以计算点云数据之间的重叠云点的多个修订数目。当重叠云点的初始数目小于重叠云点的至少一个修订数目时，可在第一LiDAR传感器或第二LiDAR传感器中检测到潜在误校准。通过在每次重复之后的一段时间内重复上述操作多次，可验证潜在误校准。

【技术实现步骤摘要】
用于具有多LiDAR传感器的自动驾驶车辆的再校准确定系统
本公开的实施例总体上涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施例涉及光检测和测距(LiDAR)传感器再校准确定。
技术介绍
自动驾驶车辆(ADV)是以自动驾驶模式运行(例如，无人驾驶)的车辆。ADV可将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式运行时，可使用车载传感器将车辆导航到各个位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在没有任何乘客的一些情况下行进。ADV可包括多个传感器，例如，LiDAR传感器、惯性测量单元(IMU)和摄像机。需要校准传感器，以使得这些传感器以高精确度安置在ADV上，这允许ADV将来自多个传感器的数据带入用于环境感知的公共坐标系中。例如，由于ADV在颠簸道路上行进时传感器所经历的振动，校准良好的传感器可能随时间而变得误校准。
技术实现思路
本申请的一个方面提供了这样一种识别自动驾驶车辆中的光检测和测距传感器中的误校准的计算机实现的方法，方法包括以下操作：计算来自第一光检测和测距传感器和第二光检测和测距传感器的云本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.识别自动驾驶车辆中的光检测和测距传感器中的误校准的计算机实现的方法，所述方法包括以下操作：/n计算来自第一光检测和测距传感器和第二光检测和测距传感器的云点数据之间的重叠云点的初始数目；/n用多个再校准参数集替换所述第二光检测和测距传感器的现有校准参数集；/n对于所述多个再校准参数集中的每一个集，计算来自所述第一光检测和测距传感器和所述第二光检测和测距传感器的点云数据之间的重叠云点的修订数目；/n将重叠云点的所述初始数目与重叠云点的每个修订数目进行比较；以及/n当重叠云点的所述初始数目小于重叠云点的至少一个修订数目时，确定所述第一光检测和测距传感器或所述第二光检测和测距传感器中存在潜在误校准...

【技术特征摘要】
20200814 US 16/994,2681.识别自动驾驶车辆中的光检测和测距传感器中的误校准的计算机实现的方法，所述方法包括以下操作：
计算来自第一光检测和测距传感器和第二光检测和测距传感器的云点数据之间的重叠云点的初始数目；
用多个再校准参数集替换所述第二光检测和测距传感器的现有校准参数集；
对于所述多个再校准参数集中的每一个集，计算来自所述第一光检测和测距传感器和所述第二光检测和测距传感器的点云数据之间的重叠云点的修订数目；
将重叠云点的所述初始数目与重叠云点的每个修订数目进行比较；以及
当重叠云点的所述初始数目小于重叠云点的至少一个修订数目时，确定所述第一光检测和测距传感器或所述第二光检测和测距传感器中存在潜在误校准。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
重复所述操作预定次数，每次重复后具有预定的时间间隔；
确定在多次重复期间仍存在所述潜在误校准；以及
发送通知消息，所述通知消息指示需要再校准所述第一光检测和测距传感器和所述第二光检测和测距传感器。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，计算重叠云点的所述初始数目和重叠云点的每个修订数目还包括：
将所述第一光检测和测距传感器的原始点云数据从世界坐标系转换到第一局部坐标系，并将所转换的点云数据放置到所述第一局部坐标系中的第一3D网格；
将所述第二光检测和测距传感器的原始点云数据从所述世界坐标系转换到第二局部坐标系，并将所转换的点云数据放置到所述第二局部坐标系中的第二3D网格；
计算所述第一3D网格和所述第二3D网格中的每对对应体素之间的重叠空间中的重叠云点的数目；以及
通过总结所述第一3D网格和所述第二3D网格中的不同对对应体素之间的重叠云点的数目，获得所述第一3D网格与所述第二3D网格之间的重叠云点的总数目。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一局部坐标系使用所述第一光检测和测距传感器的中心作为原点，以及所述第二局部坐标系使用所述第二光检测和测距传感器的中心作为原点。


5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述现有校准参数和所述第二光检测和测距传感器的所述多个再校准参数集的每一个集包括：杠杆臂偏移集；以及安装在所述自动驾驶车辆上的惯性测量单元与所述第二光检测和测距传感器之间的相对航向。


6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
执行多个操作，以识别所述第一光检测和测距传感器和第三光检测和测距传感器或第四光检测和测距传感器中的潜在误校准；以及
重复所述多个操作预定次数，每次重复后具有预定的时间间隔；
确定在重复所述多个操作期间仍存在所述潜在误校准；
发送通知消息，所述通知消息为需要再校准所述第一光检测和测距传感器和所述第三光检测和测距传感器或需要再校准所述第四光检测和测距传感器。


7.根据权利要求1所述的方法，其中，从距离超过预定阈值处的对象收集来自所述第一光检测和测距传感器和所述第二光检测和测距传感器的所述云点数据。


8.存储有指令的非暂时性机器可读介质，用于识别自动驾驶车辆中的光检测和测距传感器中的误校准，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行操作，所述操作包括：
计算来自第一光检测和测距传感器和第二光检测和测距传感器的云点数据之间的重叠云点的初始数目；
用多个再校准参数集替换所述第二光检测和测距传感器的现有校准参数集；
对于所述多个再校准参数集中的每一个集，计算来自所述第一光检测和测距传感器和所述第二光检测和测距传感器的点云数据之间的重叠云点的修订数目；
将重叠云点的所述初始数目与重叠云点的每个修订数目进行比较；以及
当重叠云点的所述初始数目小于重叠云点的至少一个修订数目时，确定所述第一光检测和测距传感器或所述第二光检测和测距传感器中存在潜在误校准。


9.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述操作还包括：
重复所述操作预定次数，每次重复后具有预定的时间间隔；
确定在多次重复期间仍存在所述潜在误校准；以及
发送通知消息，所述通知消息指示需要再校准所述第一光检测和测距传感器和所述第二光检测和测距传感器。


10.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，计算重叠云点的所述初始数目和重叠云点的每个修订数目还包括：
将所述第一光检测和测距传感器的原始点云数据从世界坐标系转换到第一局部坐标系，并将所转换的点云数据放置到所述第一局部坐标系中的第一3D网格；
将所述第二光检测和测距传感器的原始点云数据从所述世界坐标系转换到第二局部坐标系，并将所转换的点云数据放置到所述第二局部坐标系中的第二3D网格；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱帆，许珂诚，
申请(专利权)人：百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US