Calibration de radar de véhicule intelligent - Salle de calibration automobile à fusion multi-capteurs

La calibration des véhicules autonomes est une étape cruciale dans les technologies de conduite autonome et de robotique. En termes simples, la calibration établit les relations géométriques et mathématiques entre les différents capteurs du véhicule autonome, ainsi qu'entre les capteurs et le système de coordonnées du véhicule. Une calibration inexacte entraînera une mauvaise évaluation ou un déport du véhicule, conduisant à des échecs de navigation, voire à des collisions.

La calibration des véhicules autonomes se divise principalement en trois catégories : la calibration des paramètres intrinsèques des capteurs, la calibration des paramètres extrinsèques des capteurs (calibration conjointe) et la calibration du châssis/cinématique.

1. Calibration des paramètres intrinsèques des capteurs

La calibration des paramètres intrinsèques concerne la précision du capteur lui-même et est généralement effectuée indépendamment en usine ou avant l'installation.

① Objectif de la calibration intrinsèque de la caméra :Obtenir la distance focale, le point principal et les paramètres de distorsion de la caméra (pour éliminer la distorsion en barillet et en coussinet des lentilles fisheye ou ordinaires).

Méthode courante :Méthode de calibration de Zhang Zhengyou (utilisation d'un damier ou d'une carte de calibration à points, prise de plusieurs photos sous différents angles).

② Objectif de la calibration intrinsèque de l'IMU (Unité de Mesure Inertielle) :Déterminer le biais, le facteur d'échelle et le bruit de l'accéléromètre et du gyroscope.

Méthode courante :Analyse de la variance d'Allen statique, tests de rotation multi-positions.

2. Calibration des paramètres extrinsèques des capteurs

La calibration des paramètres extrinsèques concerne les relations de position entre les capteurs et entre les capteurs et la carrosserie du véhicule (moment de rotation relatif spatial R et vecteur de translation T), ce qui constitue la base de la fusion multi-capteurs.

① Caméra et LiDAR

Objectif : Aligner le nuage de points 3D du LiDAR avec les dimensions en pixels de l'image 2D de la caméra, réalisant ainsi le "coloriage du nuage de points" ou "l'ajout de profondeur à l'image".

Méthode : Calibration basée sur des cibles : Une carte de calibration est placée dans la scène, et les coins du damier dans l'image et les plans de bord dans le nuage de points sont extraits. Les paramètres extrinsèques sont résolus à l'aide d'algorithmes d'optimisation.

Calibration sans cible (en ligne) : Les bords et les lignes de bâtiments dans l'environnement naturel sont utilisés pour faire correspondre le gradient de l'image avec l'intensité des bords du nuage de points.

② LiDAR et Navigation Inertielle/Carrosserie du Véhicule

Objectif : Convertir les données mesurées par le LiDAR au centre du véhicule (généralement le centre de l'essieu arrière ou le centre de l'IMU) pour s'assurer que la cartographie et la localisation ne dérivent pas.

Méthode : Le véhicule effectue des cercles en forme de huit, des déplacements en ligne droite ou des rotations sur place dans l'horizon ou sur un terrain spécifique. La pose relative est calculée en faisant correspondre les caractéristiques du nuage de points avec la trajectoire intégrale de l'IMU.

③ Calibration Multi-LiDAR

Objectif : Lorsque le véhicule dispose de plusieurs LiDAR (par exemple, un LiDAR principal + deux LiDAR d'angle mort), assembler leurs nuages de points pour former une vue complète à 360°.

Méthode : Extraire des caractéristiques communes (par exemple, le sol, les murs) des zones de chevauchement et utiliser l'algorithme ICP (Iterative Closest Point) pour l'enregistrement.

3. Calibration du châssis et de la cinématique

La calibration du châssis concerne la précision des actionneurs et des odomètres de roue, empêchant le véhicule de "croire qu'il a parcouru un mètre alors qu'il n'a parcouru qu'un demi-mètre".

Calibration du diamètre des roues et de la voie : Calibrer le rayon effectif réel r des deux roues motrices et la distance réelle W entre les roues de chaque côté.

Paramètres extrinsèques de l'odomètre et de l'IMU/LiDAR

Méthode : Faire parcourir au véhicule une distance droite ou le faire tourner à 360° sur place, comparer les données enregistrées par l'odomètre de roue avec le déplacement absolu et l'angle mesurés par le LiDAR/INS, et corriger le facteur d'échelle de l'odomètre de roue.