[发明专利]用于生成高清晰度地图的激光雷达到相机校准

说明书

一种系统执行安装在车辆上的传感器的校准，传感器例如是安装在车辆上的激光雷达传感器和相机传感器，车辆例如是自主车辆。该系统接收视图的激光雷达扫描和相机图像，并且基于所述激光雷达扫描和所述相机图像来确定激光雷达到相机的变换。所述系统可以使用图案，例如所述视图中的棋盘图案用于校准。所述图案被放置在所述车辆附近以确定近似的激光雷达到相机的变换，然后被放置在距所述车辆一定距离处以确定精确的激光雷达到相机的变换。或者，所述系统确定所述激光雷达扫描和所述相机图像中的边缘，并且通过比较边缘来对准基于场景中的真实世界对象的特征。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2017年10月19日提交的名称为“用于生成高清晰度地图的激光雷达到相机校准”的美国临时申请No.62/574,744根据35USC 119(e)的优先权权益，该美国临时申请的全部内容通过引用结合于此用于所有目的。

背景

本公开总体上涉及车辆(例如，自主车辆)上的传感器的校准，并且更具体地涉及安装在车辆上的激光雷达和相机传感器的校准。

自主车辆也称为自动驾驶汽车、无人驾驶汽车、汽车或机器人汽车，从源位置驾驶到目的地位置，而不需要人类驾驶员来控制和导航车辆。由于多个原因，驾驶的自动化是困难的。例如，自主车辆使用传感器来在行驶中做出驾驶决定，但是车辆传感器不能一直观察所有的事情。车辆传感器可能被拐角、起伏的山丘和其它车辆遮挡。车辆传感器可能没有足够早地观察到某些事情以做出决定。此外，道路上的车道和标志可能丢失，或被撞倒，或被灌木丛隐藏，因此传感器无法检测到。此外，在确定车辆可能从哪里驶来，或在紧急情况下转弯或驶出车道，或当必须通过停车障碍物时，道路通行权标志可能不容易看见。

自主车辆可以使用地图数据来计算出部分的上述信息，而不是依赖于传感器数据。然而，常规地图具有使其难以用于自主车辆的多个缺点。例如，地图不提供安全导航所需的精度水平(例如，10cm或更小)。GPS系统提供大约3～5米的精度，但是具有导致超过100m的精度的大误差条件。这使得精确地确定车辆的位置具有挑战性。

自主车辆基于使用从多个传感器(例如激光雷达和摄像机传感器)获得的数据而生成的高清晰度地图，使用各种过程进行自动驾驶。自主车辆的每个传感器可以使用其自身的坐标系。例如，激光雷达可以使用一个坐标系，并且相机可以使用另一个坐标系。如果由两个不同传感器使用的坐标系没有一起校准，则组合来自两个传感器的数据的任何处理可能是不准确的。此外，自主车辆的各种传感器的校准参数随时间漂移。传统技术需要专家的人工处理，从而需要将自主车辆提供给专家进行校准。这种技术既费时又昂贵。此外，这些技术要求车辆的用户到达用于校准的专门设施或自己执行用于执行校准的技术步骤，从而给车辆的用户带来负担。

发明内容

本发明的实施例执行安装在车辆上的传感器的校准，例如安装在自主车辆上的激光雷达和相机传感器。

系统接收包括图案的视图的激光雷达扫描，例如，由安装在自主车辆上的激光雷达捕获的棋盘图案。所述图案定位成距所述自主车辆小于阈值距离。所述系统还接收由安装在所述自主车辆上的相机捕获的所述视图的相机图像。所述系统基于第一视图的相机图像和激光雷达扫描来确定近似的激光雷达到相机的变换。

所述系统还接收包括所述图案的视图的第二激光雷达扫描，使得所述图案位于距所述自主车辆大于阈值距离的位置。所述系统接收由安装在所述自主车辆上的相机捕获的所述视图的第二相机图像。所述系统基于所述第二激光雷达扫描中的所述图案的位置和所述第二视图的所述相机图像中的所述图案的位置来确定精确的激光雷达到相机的变换。所述系统接收包括从所述相机接收的图像和从所述激光雷达接收的激光雷达扫描的传感器数据，并且使用精确的激光雷达到相机变换基于所述传感器数据来生成高清晰度地图。所述系统将所述高清晰度地图存储在计算机可读存储介质中，用于导航所述自主车辆。在一个实施例中，所述系统基于所述高清晰度地图向所述自主车辆的控制器发送信号。