一种车载传感器的在线标定方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种车载传感器的在线标定方法，属于自动驾驶领域

【技术实现步骤摘要】
一种车载传感器的在线标定方法及系统


[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，特别是涉及一种车载传感器的在线标定方法及系统
。

技术介绍

[0002]传感器标定是自动驾驶的重要部分，是传感器融合的必要步骤和先决条件，其目的是将两个或者多个传感器变换到统一的坐标系
。
目前车上配备的传感器包括相机
、LiDAR(Laser Detection and Ranging
，激光雷达
)、IMU(Inertial Measurement Unit
，惯性测量单元
)
等
。
[0003]传感器在安装到汽车上之后，需要在产线上对其进行标定
。
同时，在车辆行驶使用过程中，由于震动等原因，会导致传感器位置与原位置产生偏离，即发生了标定参数漂移，因此有必要每隔一定的时间对传感器进行标定校准
。
出厂前的标定可以在可控的产线上稳定进行，标定一般通过专门设定的高精度标板的辅助来进行，因此标定精度较高
。
而出厂后由于车辆使用造成的传感器位置偏离，一种是用户将车辆送回厂商进行标定，尽管可以获得高的标定精度，但过程费时费力
。
另一种是车上配备自动在线标定软件，由系统或用户主动触发在线标定，但在线标定一般依赖多传感器在线的特征检测和轨迹生成，算法难度较高，并且标定精度较低
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的一个目的是要提供一种车载传感器的在线标定方法，以解决现有技术中车辆传感器在线标定时算法难度高，标定精度低的问题
。
[0005]特别地，本专利技术提供了一种车载传感器的在线标定方法，包括以下步骤：
[0006]获取预设区域内的第一高精地图信息；
[0007]在自车经过所述预设区域时，通过车载传感器获取所述预设区域内的道路信息和所述自车的相对位姿；
[0008]根据所述相对位姿将所述道路信息进行拼接得到所述自车在所述预设区域内的观测信息；
[0009]将所述观测信息与所述第一高精地图信息进行匹配，并计算出所述观测信息与所述第一高精地图信息的偏差；
[0010]若所述偏差大于预设值则对所述车载传感器进行修正
。
[0011]进一步地，所述在自车经过预设区域时，通过所述车载传感器获取所述预设区域内的道路信息和所述自车的相对位姿的步骤中还包括：
[0012]获取所述预设区域内的环境信息；
[0013]对所述环境信息进行分割和筛选以得到所述预设区域内的道路特征信息和静态物体信息；
[0014]将所述道路特征信息和所述静态物体信息融合以形成所述道路信息
。
[0015]进一步地，所述相对位姿通过航位推算获取
。
[0016]进一步地，所述根据所述相对位姿将所述道路信息进行拼接得到所述自车在所述预设区域内的观测信息的步骤中包括：
[0017]获取所述道路信息的道路特征以及所述道路特征对应的位姿信息；
[0018]将所述道路特征和所述位姿信息进行融合计算以得到最新道路信息；
[0019]将所有所述最新道路信息累加以得到拼接后的所述观测信息
。
[0020]进一步地，所述将所述观测信息与所述第一高精地图信息进行匹配，并计算出所述观测信息与所述第一高精地图信息的偏差的步骤中包括：
[0021]获取所述车载传感器的预测位姿和外部参数；
[0022]以所述预测位姿为起点，将所述观测信息与所述第一高精地图信息进行匹配计算以得到配准位姿；
[0023]将所述配准位姿通过以下公式计算得到所述外部参数的比对值；
[0024]TS2S1＝
average{TWS2‑
t
i
‑
inverse*TWS1‑
t
i
}
ꢀꢀꢀ
公式二
[0025]其中，
TS2S1为所述车载传感器之间的外部参数；
average}
表示求平均数，
TWS1
‑
ti
为
S1
传感器的第
i
个配准位姿，
TWS2‑
t
i
‑
inverse
为
S2传感器的第
i
个配准位姿的逆矩阵；
[0026]将所述比对值与所述外部参数进行比较，若偏差大于预设值，则所述外部参数需要修正
。
[0027]进一步地，所述以所述预测位姿为起点，将所述观测信息与所述第一高精地图信息进行匹配计算以得到配准位姿的步骤中还包括：
[0028]获取所述观测信息中的观测元素和所述第一高精地图中的特征元素；
[0029]对所述观测元素和所述特征元素通过以下公式计算以得到配准位姿；
[0030]Fcost(TWS)
＝
SUM(DistStatic(TWS*E
i
，
N
i
))
ꢀꢀꢀ
公式三
[0031]其中，
TWS
为配准位姿，
E
i
为第
i
个观测元素，
N
i
为第
i
个特征元素，
Fcost()
为代价函数，
DistStatic()
表示观测元素
E
i
与特征元素
N
i
之间的重投影误差，
SUM()
表示对所有观测的重投影误差的和
。
[0032]进一步地，所述若所述偏差大于预设值则对所述车载传感器进行修正的步骤中，若所述偏差大于预设值，则以所述比对值替换原有的所述外部参数
。
[0033]进一步地，所述车载传感器进行标定后还包括以下步骤：
[0034]获取其他预设区域的第二高精地图信息；
[0035]在所述自车经过所述其他预设区域时获取所述观测信息；
[0036]将所述观测信息与所述第二高精地图信息进行匹配，并计算出所述观测信息与所述第二高精地图信息的偏差；
[0037]若所述偏差大于预设值则所述第二高精地图已过期，需要重新建图
。
[0038]本专利技术还公开了一种车载传感器的在线标定系统，包括控制装置，所述控制装置包括存储器和处理器，所述存储器内存储有控制程序，所述控制程序被所述处理器执行时用于实现上述所述的在线标定方法
。
[0039]本专利技术通过该方法通过将传感器采集的环境观测特征，与事先建立的高精地图做配准获取位姿，从而以高精地图为媒介，实现多传感器的在线标定，本专利技术解决了现有技术中车辆传感器在线标定时算法难度较高，标定精度低的问题
。
[0040]进一步地，本专利技术通过一次校验后，由本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种车载传感器的在线标定方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预设区域内的第一高精地图信息；在自车经过所述预设区域时，通过车载传感器获取所述预设区域内的道路信息和所述自车的相对位姿；根据所述相对位姿将所述道路信息进行拼接得到所述自车在所述预设区域内的观测信息；将所述观测信息与所述第一高精地图信息进行匹配，并计算出所述观测信息与所述第一高精地图信息的偏差；若所述偏差大于预设值则对所述车载传感器进行修正
。2.
根据权利要求1所述的在线标定方法，其特征在于，所述在自车经过预设区域时，通过所述车载传感器获取所述预设区域内的道路信息和所述自车的相对位姿的步骤中还包括：获取所述预设区域内的环境信息；对所述环境信息进行分割和筛选以得到所述预设区域内的道路特征信息和静态物体信息；将所述道路特征信息和所述静态物体信息融合以形成所述道路信息
。3.
根据权利要求2所述的在线标定方法，其特征在于，所述相对位姿通过航位推算获取
。4.
根据权利要求3所述的在线标定方法，其特征在于，所述根据所述相对位姿将所述道路信息进行拼接得到所述自车在所述预设区域内的观测信息的步骤中包括：获取所述道路信息的道路特征以及所述道路特征对应的位姿信息；将所述道路特征和所述位姿信息进行融合计算以得到最新道路信息；将所有所述最新道路信息累加以得到拼接后的所述观测信息
。5.
根据权利要求4所述的在线标定方法，其特征在于，所述将所述观测信息与所述第一高精地图信息进行匹配，并计算出所述观测信息与所述第一高精地图信息的偏差的步骤中包括：获取所述车载传感器的预测位姿和外部参数；以所述预测位姿为起点，将所述观测信息与所述第一高精地图信息进行匹配计算以得到配准位姿；将所述配准位姿通过以下公式计算得到所述外部参数的比对值；
TS2S1＝
average{TWS2‑
t
i
‑
inverse*TWS1‑
t
i
}
公式二其中，
TS2S1为所述车载传感器之间的外部参数；
average}
表示求平均数，
TWS1‑
t
i
为
S1传感器的第
i
个配准位姿，
TWS2‑<...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜扬治，
申请(专利权)人：智马达上海机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：