传感器配置方案确定方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本公开实施例提供了一种传感器配置方案确定方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取多个待筛选的传感器配置方案；确定每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据；一个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据为该传感器配置方案中的传感器所测量到的目标物体的数据；基于每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据，确定该传感器配置方案的条件熵；一个待筛选的传感器配置方案的条件熵用于表征该传感器配置方案中的传感器的测量结果在该传感器配置方案对应的仿真测量数据下的稳定性；基于确定的各个待筛选的传感器配置方案的条件熵，从所述多个待筛选的传感器配置方案中，确定目标传感器配置方案。

【技术实现步骤摘要】
传感器配置方案确定方法、装置、计算机设备及存储介质
本公开涉及智能驾驶
，具体而言，涉及一种传感器配置方案确定方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着科学技术的发展，自动驾驶技术也发展越来越迅速。自动驾驶车辆在行驶过程中主要依靠自动驾驶车辆上安装的各个传感器(如雷达、相机等)进行车辆控制，例如利用传感器的检测结果进行障碍物识别。传感器的选型以及安装位置，直接影响到了障碍物识别的精度。相关技术中，在确定自动驾驶车辆上安装的传感器的位置以及型号时，一般主要依靠人为经验和规则，然而这种方法需要进行反复调整，在进行传感器部署时效率较低。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种传感器配置方案确定方法、装置、计算机设备及存储介质。第一方面，本公开实施例提供了一种传感器配置方案确定方法，包括：获取多个待筛选的传感器配置方案；确定每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据；一个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据为该传感器配置方案中的传感器所测量到的目标物体的数据；基于每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据，确定该传感器配置方案的条件熵；一个带筛选的传感器配置方案的条件熵用于表征该传感器配置方案中的传感器的测量结果在该传感器配置方案对应的仿真测量数据下的稳定性；基于确定的各个待筛选的传感器配置方案的条件熵，从所述多个待筛选的传感器配置方案中，确定目标传感器配置方案。一种可能的实施方式中，所述传感器配置方案为自动驾驶装置中的传感器的部署方案；所述传感器配置方案包括传感器安装信息和传感器内参信息；所述传感器安装信息包括多个传感器在预先定义的感知空间中的安装位置以及安装朝向；其中，所述感知空间为所述自动驾驶装置周围需要被感知的区域范围。一种可能的实施方式中，所述获取多个待筛选的传感器配置方案，包括：获取多个传感器的初始安装位置；对各个传感器的初始安装位置按照设置的偏移量进行偏移，得到多个待筛选的安装位置；将不同传感器的多个待筛选的安装位置进行组合，得到多个待筛选的传感器配置方案。通过这种方式，可以实现对于传感器配置方案的自动搜索，这样再通过搜索出的不同传感器配置方案对应的条件熵，实现对于最优配置方案的选择。一种可能的实施方式中，在所述传感器包括图像采集装置的情况下，所述仿真测量数据包括所述目标物体在所述图像采集装置拍摄的图像中所占的面积。一种可能的实施方式中，在所述传感器包括激光雷达的情况下，所述仿真测量数据包括由所述目标物体反射得到的点云点的个数。不同类型的传感器，对应不同的仿真测量数据，这样通过不同类型的仿真测量数据，可以实现对于多种类型的传感器的传感器配置方案的确定。一种可能的实施方式中，所述确定每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据，包括：将在预先定义的感知空间内的目标物体进行体素化处理，得到所述目标物体对应的多个体素；针对每个待筛选的传感器配置方案，基于该传感器配置方案以及所述目标物体对应的多个体素在所述感知空间中的位置坐标，确定该传感器配置方案对应的仿真测量数据。这样，在将目标物体进行体素化之后，可以直接根据目标物体的体素的位置坐标，确定仿真测量数据，这样可以加快仿真测量数据的计算速度。一种可能的实施方式中，在所述传感器配置方案包括激光雷达的安装位置，以及激光雷达的垂直角分辨率和水平角分辨率的情况下，基于该传感器配置方案以及所述目标物体对应的多个体素在所述感知空间中的位置坐标，确定该传感器配置方案对应的仿真测量数据，包括：基于所述激光雷达的安装位置、垂直角分辨率和水平角分辨率，确定所述激光雷达的任一束激光光束对应的旋转矩阵，所述旋转矩阵用于表示所述激光光束的发射方向；基于所述任一束激光光束对应的旋转矩阵，和所述目标物体对应的多个体素在所述感知空间中的位置坐标，确定由在所述目标物体反射得到的点云点的个数。一种可能的实施方式中，在所述传感器配置方案包括图像采集装置的安装信息和图像采集装置的内参矩阵的情况下，基于该传感器配置方案以及所述目标物体对应的多个体素在所述感知空间中的位置坐标，确定该传感器配置方案对应的仿真测量数据，包括：基于所述图像采集装置的安装信息和所述内参矩阵，将所述目标物体对应的多个体素在所述感知空间中的位置坐标转换到所述图像采集装置对应的图像坐标系下，得到所述多个体素对应的目标像素点；将所述目标像素点构成的位置区域的面积，作为所述目标物体在所述图像采集装置拍摄的图像中所占的面积。一种可能的实施方式中，采用以下方法确定每个传感器配置方案的条件熵：在一个待筛选的传感器配置方案中仅包括激光雷达情况下，基于该传感器配置方案中每个激光雷达的仿真测量数据，确定该传感器配置方案对应的目标仿真测量数据；基于所述目标仿真测量数据，确定该传感器配置方案的条件熵。一种可能的实施方式中，采用以下方法确定每个传感器配置方案的条件熵：针对任一个待筛选的传感器配置方案，基于该传感器配置方案中的任一个传感器的仿真测量数据，确定该传感器的检测到的对象所服从的高斯分布的标准方差；将该传感器配置方案中多个传感器对应的所述标准方差进行融合，得到目标标准方差；基于所述目标标准方差，确定该传感器配置方案的条件熵。不同类型的传感器，可以采用不同的数据融合方法，进而基于融合后的数据(这里指目标仿真测量数据或目标标准方差)确定传感器配置方案的条件熵，因此可以选择出测量效果最优的传感器配置方案。第二方面，本公开实施例还提供一种传感器配置方案确定装置，包括：获取模块，用于获取多个待筛选的传感器配置方案；第一确定模块，用于确定每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据；一个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据为该传感器配置方案中的传感器所测量到的目标物体的数据；第二确定模块，用于基于每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据，确定该传感器配置方案的条件熵；一个待筛选的传感器配置方案的条件熵用于表征该传感器配置方案中的传感器的测量结果在该传感器配置方案对应的仿真测量数据下的稳定性；选择模块，用于基于确定的各个待筛选的传感器配置方案的条件熵，从所述多个待筛选的传感器配置方案中，确定目标传感器配置方案。一种可能的实施方式中，所述传感器配置方案为自动驾驶装置中的传感器的部署方案；所述传感器配置方案包括传感器安装信息和传感器内参信息；所述传感器安装信息包括多个传感器在预先定义的感知空间中的安装位置以及安装朝向；其中，所述感知空间为所述自动驾驶装置周围需要被感知的区域范围。一种可能的实施方式中，所述获取模块，在获取多个待筛选的传感器配置方案时，用于：获取多个传感器的初始安装位置；对各个传感器的初始安装位置按照设置的偏移量进行偏移，得到多个待筛选的安装位置；将不同传感器的多个待筛选的安本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传感器配置方案确定方法，其特征在于，包括：/n获取多个待筛选的传感器配置方案；/n确定每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据；一个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据为该传感器配置方案中的传感器所测量到的目标物体的数据；/n基于每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据，确定该传感器配置方案的条件熵；一个待筛选的传感器配置方案的条件熵用于表征该传感器配置方案中的传感器的测量结果在该传感器配置方案对应的仿真测量数据下的稳定性；/n基于确定的各个待筛选的传感器配置方案的条件熵，从所述多个待筛选的传感器配置方案中，确定目标传感器配置方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种传感器配置方案确定方法，其特征在于，包括：
获取多个待筛选的传感器配置方案；
确定每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据；一个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据为该传感器配置方案中的传感器所测量到的目标物体的数据；
基于每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据，确定该传感器配置方案的条件熵；一个待筛选的传感器配置方案的条件熵用于表征该传感器配置方案中的传感器的测量结果在该传感器配置方案对应的仿真测量数据下的稳定性；
基于确定的各个待筛选的传感器配置方案的条件熵，从所述多个待筛选的传感器配置方案中，确定目标传感器配置方案。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器配置方案为自动驾驶装置中的传感器的部署方案；
所述传感器配置方案包括传感器安装信息和传感器内参信息；
所述传感器安装信息包括多个传感器在预先定义的感知空间中的安装位置以及安装朝向；其中，所述感知空间为所述自动驾驶装置周围需要被感知的区域范围。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个待筛选的传感器配置方案，包括：
获取多个传感器的初始安装位置；
对各个传感器的初始安装位置按照设置的偏移量进行偏移，得到多个待筛选的安装位置；
将不同传感器的多个待筛选的安装位置进行组合，得到多个待筛选的传感器配置方案。


4.根据权利要求1～3任一所述的方法，其特征在于，在所述传感器包括图像采集装置的情况下，所述仿真测量数据包括所述目标物体在所述图像采集装置拍摄的图像中所占的面积。


5.根据权利要求1～3任一所述的方法，其特征在于，在所述传感器包括激光雷达的情况下，所述仿真测量数据包括由所述目标物体反射得到的点云点的个数。


6.根据权利要求1～5任一所述的方法，其特征在于，所述确定每个待筛选的传感器配置方案对应的仿真测量数据，包括：
将在预先定义的感知空间内的目标物体进行体素化处理，得到所述目标物体对应的多个体素；
针对每个待筛选的传感器配置方案，基于该传感器配置方案以及所述目标物体对应的多个体素在所述感知空间中的位置坐标，确定该传感器配置方案对应的仿真测量数据。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述传感器配置方案包括激光雷达的安装位置，以及激光雷达的垂直角分辨率和水平角分辨率的情况下，基于该传感器配置方案以及所述目标物体对应的多个体素在所述感知空间中的位置坐标，确定该传感器配置方案对应的仿真测量数据，包括：
基于所述激光雷达的安装位置、垂直角分辨率和水平角分辨率，确定所述激光雷达的任一束激光光束对应的旋转矩阵，所述旋转矩阵用于表示所述激光光束的发射方向；
基于所述任一束激光光束对应的旋转矩阵，和所述目标物体对应的多个体素在所述感知空间中的位置坐标，...

【专利技术属性】
技术研发人员：马涛，刘知正，李怡康，
申请(专利权)人：上海商汤临港智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31