Ruang Kalibrasi Mobil Fusi Multi-Sensor

Kalibrasi kendaraan otonom adalah langkah krusial dalam teknologi mengemudi otonom dan robotika. Sederhananya, kalibrasi menetapkan hubungan geometris dan matematis antara berbagai sensor kendaraan otonom, serta antara sensor dan sistem koordinat kendaraan. Kalibrasi yang tidak akurat akan menyebabkan kendaraan salah menilai atau keluar jalur, yang mengarah pada kegagalan navigasi atau bahkan tabrakan.

Kalibrasi kendaraan otonom terutama terbagi menjadi tiga kategori: kalibrasi parameter intrinsik sensor, kalibrasi parameter ekstrinsik sensor (kalibrasi gabungan), dan kalibrasi sasis/kinematik.

1. Kalibrasi Parameter Intrinsik Sensor

Kalibrasi parameter intrinsik menangani akurasi sensor itu sendiri dan biasanya dilakukan secara independen di pabrik atau sebelum pemasangan.

Tujuan Kalibrasi Parameter Intrinsik Kamera:Untuk mendapatkan panjang fokus kamera, titik utama, dan parameter distorsi (untuk menghilangkan distorsi barrel dan pincushion dari lensa fisheye atau biasa).

Metode Umum:Metode Kalibrasi Zhang Zhengyou (menggunakan papan kalibrasi checkerboard atau titik, mengambil beberapa foto dari sudut yang berbeda).

Tujuan Kalibrasi Parameter Intrinsik IMU (Inertial Measurement Unit):Untuk menentukan bias, faktor skala, dan noise akselerometer dan giroskop.

Metode Umum:Analisis varians Allen statis, pengujian rotasi multi-posisi.

2. Kalibrasi Parameter Ekstrinsik Sensor

Kalibrasi parameter ekstrinsik menangani hubungan posisi antara sensor dan antara sensor dan bodi kendaraan (momen rotasi relatif spasial R dan vektor translasi T), yang merupakan dasar dari fusi multi-sensor.

Kamera dan LiDAR

Tujuan: Untuk menyelaraskan point cloud 3D dari LiDAR dengan dimensi piksel dari gambar 2D dari kamera, mencapai "mewarnai point cloud" atau "menambahkan kedalaman pada gambar."

Metode: Kalibrasi berbasis target: Papan kalibrasi ditempatkan di adegan, dan titik sudut checkerboard dalam gambar dan bidang tepi dalam point cloud diekstraksi. Parameter ekstrinsik diselesaikan menggunakan algoritma optimasi.

Kalibrasi tanpa target (online): Tepi dan garis bangunan di lingkungan alami digunakan untuk mencocokkan gradien gambar dengan intensitas tepi point cloud.

LiDAR dan Navigasi Inersia/Bodi Kendaraan

Tujuan: Untuk mengonversi data yang diukur oleh LiDAR ke pusat kendaraan (biasanya pusat gandar belakang atau pusat IMU) untuk memastikan bahwa pemetaan dan lokalisasi tidak bergeser.

Metode: Kendaraan melakukan putaran angka delapan, mengemudi lurus, atau berputar di tempat di cakrawala atau medan tertentu. Pose relatif dihitung dengan mencocokkan fitur point cloud dengan lintasan integral IMU.

Kalibrasi Multi-LiDAR

Tujuan: Ketika kendaraan memiliki beberapa LiDAR (misalnya, satu LiDAR utama + dua LiDAR titik buta), gabungkan point cloud mereka untuk membentuk tampilan 360° yang lengkap.

Metode: Ekstraksi fitur umum (misalnya, tanah, dinding) dari area yang tumpang tindih dan gunakan algoritma ICP (Iterative Closest Point) untuk registrasi.

3. Kalibrasi Sasis dan Kinematik

Kalibrasi sasis menangani akurasi aktuator dan speedometer roda, mencegah kendaraan "berpikir telah menempuh satu meter padahal baru menempuh setengah meter."

Kalibrasi Diameter Roda dan Jarak Roda: Kalibrasi radius efektif aktual r dari dua roda penggerak dan jarak aktual W antara roda di kedua sisi.

Parameter Ekstrinsik Odometer dan IMU/LiDAR

Metode: Biarkan kendaraan menempuh jarak lurus atau berputar 360° di tempat, bandingkan data yang dicatat oleh speedometer roda dengan perpindahan absolut dan sudut yang diukur oleh LiDAR/INS, dan koreksi faktor skala speedometer roda.