[发明专利]自动驾驶环境感知传感器的标定方法、布置结构及车辆

说明书

本发明涉及自动驾驶传感器领域，具体涉及一种自动驾驶环境感知传感器的标定方法、布置结构及车辆；所述标定方法针对不同的传感器采用不同的标定方法，基于对激光点云等数据的利用及处理，将不同传感器的坐标系通过不同的方法进行相对于车辆坐标系的位姿变换，提升了自动驾驶环境感知传感器标定的自动化程度，且精确性高，满足多传感器融合的要求；所述布置结构为在满足车体360度均覆盖的同时，实现一定程度的传感器冗余，当个别传感器出现故障的情况下，可以正常进行周围环境的监测，提升了自动驾驶安全性的，而且，通过本实施例布置方法能够在保证感知性能的前提下，实现最大限度的相互配合，尽可能减少传感器的使用数量，有效降低了成本。

技术领域

本发明涉及自动驾驶传感器领域，具体涉及一种自动驾驶环境感知传感器的标定方法、布置结构及车辆。

背景技术

自动驾驶需要传感器进行环境检测，目前采用的激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等几类传感器各有优缺点，在特性上都有所差异，需要进行多传感器信息融合，相互补充，发挥各传感器的优点，才能实现精确的感知，进而保证自动驾驶车辆的安全行驶。

基于技术和成本的考虑，当前的自动驾驶汽车主要应用于特定场景。现有技术中自动驾驶车辆对前方、侧前方、侧向、侧后方和后方的感知范围和检测要求不同，而且不同的场景需要实现不同的功能，故自动驾驶系统根据不同的感知需求，对感知传感器的布置要求也不同；另外，对于感知传感器的标定，现有技术中，传感器的标定方法通常是每种传感器建立自己的独立坐标系，或者不同的传感器按照相同的方法进行标定；标定方法实施复杂、过程繁琐，需要大量人工操作，影响标定效率和标定精度。

综上所述，目前自动驾驶领域中，环境感知传感器的布置和标定存在着精度低，安全性能等差等不足，故设计一种能够实现准确性和自动化程度较高的感知传感器标定及布置结构十分必要。

发明内容

鉴于现有技术中存在的技术缺陷和技术弊端，本发明实施例提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种自动驾驶环境感知传感器的标定方法、布置结构及车辆，提升了标定的自动化程度及准确性，且能够保证安全自动驾驶安全性的同时，有效降低成本。

作为本发明实施例的一个方面，提供了一种自动驾驶环境感知传感器的标定方法，所述标定方法包括：

建立车辆坐标系；

基于激光雷达发送的地面点云数据建立平整地面的平面方程，确定激光雷达坐标系相对于车辆坐标系的位姿变换关系；

匹配同一场景的激光雷达的点云数据及摄像头的图像数据的边缘点，根据摄像头和激光雷达的坐标系变换关系确定所述摄像头坐标系相对于车辆坐标系的位姿变换关系；

通过激光雷达与毫米波雷达数据检测毫米波反射器的位置计算所述毫米波雷达的坐标系参数，确定毫米波雷达坐标系相对于车辆坐标系的位姿变换关系；

比较激光雷达和超声波雷达检测的移动目标的位置差异，确定超声波雷达的位置坐标。

进一步地，所述“基于激光雷达发送的地面点云数据建立平整地面的平面方程，确定激光雷达坐标系相对于车辆坐标系的位姿变换关系”的方法包括：

测量激光雷达的初始安装位置，结合车辆坐标系确定x轴、y轴方向的偏移量Δx、Δy；

接收激光雷达发送的地面点云数据，获取地面点云的三维坐标，采用最小二乘法拟合地面的平面方程，建立地面平整度函数为优化目标函数，以翻滚角α、俯仰角β为待优化参数，采用BP神经网络方法求解最优值；

利用平面方程确定相对z轴方向的偏移量Δz；

基于深度学习的激光点云目标物识别结果，采用优化算法求解偏航角最优值γ。