自动驾驶为什么要传感器标定
传感器标定是自动驾驶感知&规划任务的基础。第一,各个传感器各自感知的结果需要统一到车体系融合表达,比如Mono3D感知的前方车辆和激光感知的前方车辆,都需要转换到车体系,才可以融合并输出给下游。第二,某些感知任务依赖传感器外参标定,比如视觉IPM变换,需要知道相机外参。第三,前融合任务,例如相机和激光前融合,也需要知道相机&激光的外参。所以传感器标定是一切感知任务的基础。
为什么传感器标定很重要
传感器标定的精度决定了感知性能。比如方向角偏了0.5度,100m测距横向就会偏差100*tan(0.5度) = 0.87m,接近1m,可能贴着车道行使的车辆会被误判为侵入车道,引起避让甚至急刹动作。再比如激光和相机方向角偏差0.2度,侧方45度的激光点p(100, 100, 0) 在内参为M【2000, 0, 960, 0, 2000, 540, 0, 0, 1】的相机下,投影像素误差可以计算:deltaP = M*R*p - M*p,约有5个像素的误差,那么很多前融合的事情就做不了。
应用场景决定了传感器标定形式。首先肯定是车辆生产交付的场景,在厂房的标定,即精确又快速。但是做过自动驾驶的都知道,在前期研发阶段,并没有很理想的平台支持,很多事情都是一边干一边改,一年前采集的数据,车子早都拆了,现在要重新标定,手里只有一堆数据,那么只能利用数据标定,即所谓的无标靶标定。再比如交付用户的车辆,维修后传感器重新安装了,再送回高精度标定间肯定不现实,很多时候会是在4S店搭建简易标定环境进行标定,也有一些是直接在线标定,即车辆按照特定要求在开放道路行使,进行标定。
自动驾驶传感器标定任务有哪些
在初期阶段,一般需要维护测试车辆的标定,支持一些特定的标定需求,比如没有车辆的古老数据的标定,在标定间不完善的情况下快速标定一些传感器。在中期阶段,一般开始设计标定规范流程,让标定流程自动化,开发完善标定功能。后期阶段主要是测试和功能维护,中期和后期是互相演进的,没有绝对的界限。
主要的任务有:下线标定,车辆在产线上的最后一道工序,支持布置一些高精度标靶;在线标定,有一些地方也叫no-target标定,车辆售出后在用户手里,或者古老数据等,没有标靶,只能利用环境信息的标定,个人认为这个部分是最难的。售后标定(离线标定),售后维修的场景,支持布置一些简易的标靶和操作流程,当然在开发阶段也是同样的,很多时候环境局限,搭建高精度标定间很费钱,但是可以布置简易标靶,类似于售后标定,我统称为离线标定。
这个自动驾驶传感器标定能够学到什么
那么如果想系统的了解自动驾驶标定,或者是现在遇到了某个瓶颈,想了解一些方案,都可以参考这个课程。本课程首先介绍常用传感器的特点,其次针对常见的标定需求,介绍对应的标定方案,重点会介绍在线标定的方法。课程也会有大量的代码实践以及作业,在实践中才会体会更加深刻。