Calibrage du véhicule logistique autonome sans pilote

L'étalonnage des véhicules autonomes est une étape cruciale dans la conduite autonome et la technologie robotique.L'étalonnage consiste à établir des relations géométriques et mathématiques entre les différents capteurs du véhicule autonome.Si l'étalonnage est inexact, le véhicule peut "voir des objets déformés" ou "dévier de la trajectoire",conduisant à des défaillances de navigation ou même des collisions.

L'étalonnage des véhicules autonomes se divise principalement en trois catégories: l'étalonnage intrinsèque des capteurs, l'étalonnage extrinsèque des capteurs (étalonnage conjoint) et l'étalonnage châssis/kinématique.
1. Étalonnage des paramètres intrinsèques du capteur
L'étalonnage de référence interne aborde la question de la précision des capteurs et est généralement effectué indépendamment avant l'expédition ou l'installation.
①Le but de l'étalonnage des paramètres intrinsèques de la caméra est d'obtenir la distance focale, le point principal,et les paramètres de distorsion (pour éliminer les distorsions du canon et du coussin d'épingle d'un œil de poisson ou d'une lentille normale) de l'appareil photo.

Méthode commune: méthode d'étalonnage Zhang Zhengyou (en utilisant un échiquier noir et blanc ou un tableau d'étalonnage en points, en prenant plusieurs photos sous différents angles).

②Le but de l'étalonnage des paramètres internes de l'IMU (Inertial Measurement Unit) est de déterminer le biais zéro, le facteur d'échelle et le bruit de l'accéléromètre et du gyroscope.

Les méthodes courantes sont l'analyse statique de la variance d'Allen, l'essai de rotation à plusieurs positions.

2. Étalonnage des paramètres externes du capteur

L'étalonnage extérieur porte sur les relations de position entre les capteurs et entre les capteurs et la carrosserie du véhicule (matrice de rotation relative spatiale R et vecteur de traduction T),qui constitue le fondement de la fusion multi-capteurs.

①Caméra et LiDAR

Objectif: Aligner le nuage de points 3D du LiDAR avec les pixels de l'image 2D de la caméra, permettant de "colorer le nuage de points" ou "ajouter de la profondeur à l'image".

Méthode: étalonnage de la cible: placer une planche d'étalonnage dans la scène, en extraisant simultanément les coins de l'image et les plans des bords du nuage de points,et résoudre pour les paramètres extrinsèques en utilisant un algorithme d'optimisation.

Étalonnage sans cible (en ligne): Utilisation des bords dans l'environnement naturel, tels que les lignes de bâtiment, pour faire correspondre les bords des gradients d'image et les intensités des nuages ponctuels.

2 LiDAR et système de navigation par inertie/carrosserie du véhicule

Objectif: Convertir les données mesurées par le lidar vers le centre de la voiture (généralement le centre de l'essieu arrière ou le centre de l'IMU) pour s'assurer que le bâtiment de la carte et le positionnement ne dérivent pas.

Méthode: La voiture effectue un mouvement circulaire en forme de "8", une conduite en ligne droite ou une rotation en place à l'horizon ou dans un champ spécifique.En faisant correspondre les caractéristiques des nuages de points à la trajectoire intégrée de l'UIM, la pose relative est calculée.

3 Étalonnage multi-LIDAR

Objectif: Lorsqu'un véhicule est équipé de plusieurs lidar (par exemple, un lidar principal et deux lidar de compensation du point mort),les nuages de points de ces lidars doivent être cousus ensemble pour former une vue complète à 360°.

Méthode: extraire les caractéristiques communes (telles que les surfaces du sol et des murs) dans la zone de chevauchement et utiliser l'algorithme ICP (Iterative Closest Points) pour enregistrer.

3. Étalonnage du châssis et de la cinématique

L'étalonnage du châssis permet de résoudre les problèmes de précision des actionneurs et des compteurs de kilomètres, empêchant le robot de "penser qu'il a parcouru un mètre alors qu'en réalité il n'a déménagé que d'un demi-mètre".

Étalonnage du diamètre de la roue et de la voie: étalonnage du rayon effectif réel r des deux roues motrices et de l'espacement réel W entre les roues des deux côtés.

Département de mesure de la longueur d'onde et référence externe de l'IMU/laser

Méthode: laisser la voiture se déplacer en ligne droite sur une certaine distance ou faire pivoter 360° en place,comparer les données enregistrées par le compteur de kilomètres avec le déplacement absolu et l'angle mesurés par le système de navigation LiDAR/inertie, et corrigez le facteur d'échelle du compteur de kilomètres.

4. Chaînes communes d'outils d'étalonnage open source

Dans le développement pratique, il n'est généralement pas nécessaire d'écrire des algorithmes à partir de zéro, car il existe un grand nombre d'outils open source matures disponibles dans l'industrie:

5. Conseils pour mettre en œuvre l'étalonnage

Fixation rigide: l'installation du capteur doit être absolument rigide. Si des vibrations mineures pendant le déplacement du chariot provoquent un déplacement du capteur, l'étalonnage devient invalide.

D'abord à l'intérieur, puis à l'extérieur:Il est nécessaire d'assurer l'exactitude des paramètres intrinsèques de chaque capteur avant de procéder à l'étalonnage conjoint des paramètres extrinsèques entre les capteurs..

Sélection de l'environnement: pour l'étalonnage statique, il est recommandé de choisir des environnements intérieurs ou fermés avec un éclairage uniforme et des caractéristiques géométriques riches (par exemple, murs et piliers).Pour étalonnage dynamique, un environnement avec de bons signaux GNSS (GPS) et une interférence dynamique minimale (comme les piétons et les véhicules qui passent) est requis.