Калибровка радара интеллектуального транспортного средства. Комната для калибровки автомобильных систем с использованием мультисенсорной интеграции.

Калибровка автономных транспортных средств является важнейшим этапом в технологиях автономного вождения и робототехники. Проще говоря, калибровка устанавливает геометрические и математические взаимосвязи между различными датчиками автономного транспортного средства, а также между датчиками и системой координат транспортного средства. Неточная калибровка приведет к тому, что транспортное средство будет неправильно оценивать или отклоняться от курса, что приведет к сбоям в навигации или даже к столкновениям.

Калибровка автономных транспортных средств в основном делится на три категории: калибровка внутренних параметров датчика, калибровка внешних параметров датчика (совместная калибровка) и калибровка шасси/кинематики.

1. Калибровка внутренних параметров датчика

Калибровка внутренних параметров касается точности самого датчика и обычно выполняется независимо на заводе или перед установкой.

① Цель калибровки внутренних параметров камеры:Получить фокусное расстояние камеры, главный центр и параметры искажения (для устранения бочкообразного и подушкообразного искажения от объективов типа «рыбий глаз» или обычных объективов).

Общий метод:Метод калибровки Чжан Чжэнью (с использованием калибровочной доски с шахматным узором или точками, делая несколько снимков под разными углами).

② Цель калибровки внутренних параметров IMU (инерциального измерительного блока):Определить смещение, коэффициент масштабирования и шум акселерометра и гироскопа.

Общий метод:Анализ статической дисперсии Аллена, тестирование вращения в нескольких положениях.

2. Калибровка внешних параметров датчика

Калибровка внешних параметров касается пространственных взаимоотношений между датчиками и между датчиками и кузовом транспортного средства (пространственный относительный момент вращения R и вектор смещения T), что является основой для слияния данных с нескольких датчиков.

① Камера и LiDAR

Цель: Совместить 3D-облако точек от LiDAR с пиксельными размерами 2D-изображения с камеры, достигнув «раскрашивания облака точек» или «добавления глубины изображению».

Метод: Калибровка на основе маркера: в сцене размещается калибровочная доска, и извлекаются угловые точки шахматного узора на изображении и граничные плоскости в облаке точек. Внешние параметры решаются с использованием алгоритмов оптимизации.

Калибровка без маркера (в реальном времени): Используются края и линии зданий в естественной среде для сопоставления градиента изображения с интенсивностью краев облака точек.

② LiDAR и инерциальная навигация/кузов транспортного средства

Цель: Преобразовать данные, измеренные LiDAR, в центр транспортного средства (обычно центр задней оси или центр IMU), чтобы гарантировать отсутствие смещения при картографировании и локализации.

Метод: Транспортное средство выполняет движение по траектории «восьмерка», прямолинейное движение или вращение на месте в пределах горизонта или на определенной местности. Относительная поза рассчитывается путем сопоставления признаков облака точек с интегральной траекторией IMU.

③ Калибровка нескольких LiDAR

Цель: Когда у транспортного средства есть несколько LiDAR (например, один основной LiDAR + два LiDAR для слепых зон), объединить их облака точек для формирования полного обзора на 360°.

Метод: Извлечь общие признаки (например, землю, стены) из перекрывающихся областей и использовать алгоритм ICP (итеративное ближайшее соседа) для регистрации.

3. Калибровка шасси и кинематики

Калибровка шасси касается точности исполнительных механизмов и датчиков скорости колес, предотвращая «ошибочное представление» транспортного средства о пройденном расстоянии (например, «думает, что проехало один метр, когда проехало только полметра»).

Калибровка диаметра колеса и колеи: Откалибровать фактический эффективный радиус r двух ведущих колес и фактическое расстояние W между колесами с обеих сторон.

Внешние параметры одометра и IMU/LiDAR

Метод: Заставить транспортное средство проехать прямое расстояние или совершить вращение на 360° на месте, сравнить данные, записанные датчиком скорости колес, с абсолютным смещением и углом, измеренными LiDAR/INS, и скорректировать коэффициент масштабирования датчика скорости колес.