Kalibratie van onbemande autonome logistieke voertuigen

Kalibratie van autonome voertuigen is een cruciale stap in autonoom rijden en robottechnologie. Simpel gezegd omvat kalibratie het vaststellen van geometrische en wiskundige relaties tussen verschillende sensoren van het autonome voertuig, evenals tussen de sensoren en het lichaamscoördinatensysteem van het voertuig. Als de kalibratie onnauwkeurig is, kan het voertuig "dingen scheef zien" of "van het pad afwijken", wat kan leiden tot navigatiefouten of zelfs botsingen.

De kalibratie van autonome voertuigen valt voornamelijk in drie categorieën: intrinsieke sensorkalibratie, extrinsieke sensorkalibratie (gezamenlijke kalibratie) en kalibratie van chassis/kinematica.
1. Intrinsieke parameterkalibratie van de sensor
Interne referentiekalibratie pakt het probleem van de sensornauwkeurigheid aan en wordt doorgaans onafhankelijk voltooid vóór verzending of installatie.
①Het doel van de intrinsieke parameterkalibratie van de camera is het verkrijgen van de brandpuntsafstand, het hoofdpunt en de vervormingsparameters (om ton- en kussenvormige vervormingen van fisheye- of gewone lenzen te elimineren) van de camera.

Gebruikelijke methode: Zhang Zhengyou-kalibratiemethode (met behulp van zwart-wit schaakbord of puntkalibratiebord, waarbij meerdere foto's vanuit verschillende hoeken worden gemaakt).

②Het doel van de interne parameterkalibratie van de IMU (Inertial Measurement Unit) is het bepalen van de nulafwijking, de schaalfactor en de ruis van de versnellingsmeter en gyroscoop.

Gebruikelijke methoden: statische Allen-variantieanalyse, rotatietest met meerdere posities.

2. Kalibratie van externe sensorparameters

Extrinsieke kalibratie richt zich op de positionele relaties tussen sensoren en tussen sensoren en de voertuigcarrosserie (ruimtelijke relatieve rotatiematrix R en translatievector T), die de basis vormt voor multi-sensorfusie.

①Camera en LiDAR

Doel: Het uitlijnen van de 3D-puntenwolk van de LiDAR met de 2D-beeldpixels van de camera, waardoor “het kleuren van de puntenwolk” of “het toevoegen van diepte aan het beeld” mogelijk wordt.

Methode: Doelkalibratie: Plaats een kalibratiebord in de scène, extraheer tegelijkertijd de schaakbordhoeken uit de afbeelding en de randvlakken uit de puntenwolk, en los de extrinsieke parameters op met behulp van een optimalisatiealgoritme.

Doelvrije (online) kalibratie: gebruik maken van randen in de natuurlijke omgeving, zoals lijnen van gebouwen, om de randen van beeldgradiënten en puntenwolkintensiteiten aan te passen.

② LiDAR en traagheidsnavigatiesysteem/carrosserie

Doel: Converteer de gegevens gemeten door de lidar naar het midden van de auto (meestal het midden van de achteras of het IMU-midden) om ervoor te zorgen dat de kaartopbouw en positionering niet afwijken.

Methode: De auto voert een "8"-vormige cirkelvormige beweging uit, rijdt in een rechte lijn of draait ter plaatse aan de horizon of binnen een specifiek veld. Door puntenwolkkenmerken te matchen met het geïntegreerde traject van de IMU, wordt de relatieve pose berekend.

③ Multi-LIDAR-kalibratie

Doel: Wanneer een voertuig is uitgerust met meerdere lidars (zoals één primaire lidar en twee lidars met compensatie voor dode hoeken), moeten de puntenwolken van deze lidars aan elkaar worden gestikt om een ​​volledig 360°-beeld te vormen.

Methode: Extraheer gemeenschappelijke kenmerken (zoals grond- en muuroppervlakken) in het overlappende gebied en gebruik het ICP-algoritme (Iterative Closest Points) voor registratie.

3. Kalibratie van chassis en kinematica

Chassiskalibratie pakt de nauwkeurigheidsproblemen van de actuatoren en kilometertellers aan, waardoor wordt voorkomen dat de robot "denkt dat hij één meter heeft afgelegd, terwijl hij in werkelijkheid maar een halve meter heeft bewogen".

Kalibratie van wieldiameter en spoorbreedte: Kalibreer de werkelijke effectieve straal r van de twee aangedreven wielen en de werkelijke afstand W tussen de wielen aan beide zijden.

Kilometerteller en IMU/Laser externe referentie

Methode: Laat de auto een bepaalde afstand rechtdoor rijden of draai 360° op zijn plaats, vergelijk de gegevens die door de kilometerteller zijn geregistreerd met de absolute verplaatsing en hoek gemeten door het LiDAR/traagheidsnavigatiesysteem en corrigeer de schaalfactor van de kilometerteller.

4. Gemeenschappelijke open-source kalibratietoolketens

Bij praktische ontwikkeling is het over het algemeen niet nodig om algoritmen helemaal opnieuw te schrijven, aangezien er in de branche een groot aantal volwassen open-sourcetools beschikbaar zijn:

5. Tips voor het implementeren van kalibratie

Stijve bevestiging: De sensorinstallatie moet absoluut stijf zijn. Als kleine trillingen tijdens het rijden van de trolley ervoor zorgen dat de sensor verschuift, wordt de kalibratie ongeldig.

Eerst binnen, dan buiten: Het is noodzakelijk om de nauwkeurigheid van de intrinsieke parameters van individuele sensoren te garanderen voordat u verdergaat met de gezamenlijke kalibratie van de extrinsieke parameters tussen sensoren.

Omgevingsselectie: Voor statische kalibratie wordt aanbevolen om binnen- of besloten omgevingen te kiezen met uniforme verlichting en rijke geometrische kenmerken (zoals muren en pilaren). Voor dynamische kalibratie is een omgeving met goede GNSS (GPS)-signalen en minimale dynamische interferentie (zoals voetgangers en passerende voertuigen) vereist.