[发明专利]针对传感器校准确定多自由度姿势

说明书

本公开提供了“针对传感器校准确定多自由度姿势”。公开了一种校准装置和一种计算附连到结构的相机的全局多自由度(MDF)姿势的方法。所述方法可以包括：经由校准装置的计算机确定相对于与所述结构相对应的全局坐标系的校准装置MDF姿势；从包括所述相机的图像系统接收相对于所述校准装置的相机MDF姿势，其中所述图像系统的计算机基于由所述相机捕获的图像确定所述相机MDF姿势，所述相机至少包括附连到所述校准装置的校准板；基于所述校准装置MDF姿势和所述相机MDF姿势来计算所述全局MDF姿势；以及将所述全局MDF姿势传输到所述图像系统，使得所述图像系统的计算机可以将所述全局MDF姿势用于校准目的。

技术领域

本公开总体上涉及车辆传感器，并且更具体地涉及车辆传感器校准。

背景技术

自主车辆可以基于传感器输入来执行受计算机控制的转向和速度控制。除了其他之外，车辆还可以使用GPS数据来确定导航路径。在没有GPS数据的情况下，由于缺少有关其周围环境的信息，车辆可能会停止自主操作。

发明内容

公开了一种校准装置和一种计算附连到结构的相机的全局多自由度(MDF)姿势的方法。所述方法可以包括：经由校准装置的计算机确定相对于与结构相对应的全局坐标系的校准装置MDF姿势；从包括相机的图像系统接收相对于校准装置的相机MDF姿势，其中图像系统的计算机基于由相机捕获的图像确定相机MDF姿势，所述相机至少包括附连到校准装置的校准板；基于校准装置MDF姿势和相机MDF姿势来计算全局MDF姿势；以及将全局MDF姿势传输到图像系统，使得图像系统的计算机可以将全局MDF姿势用于校准目的。

根据以上阐述的方法示例和/或根据以上阐述的任何其他示例，所述方法还包括：接收导航到新航路点的命令。

根据以上阐述的方法示例和/或根据以上阐述的任何其他示例，其中相机是红-绿-蓝深度(RGBD)相机。

根据以上阐述的方法示例和/或根据以上阐述的任何其他示例，其中图像系统的计算机使用深度神经网络来确定相机MDF姿势，所述深度神经网络接收包括表示校准板的图像数据的输入图像。

根据以上阐述的方法示例和/或根据以上阐述的任何其他示例，其中深度神经网络是卷积神经网络(CNN)。

根据以上阐述的方法示例和/或根据以上阐述的任何其他示例，其中CNN的输入层接收图像，其中CNN的输出层产生MDF姿势。

根据以上阐述的方法示例和/或根据以上阐述的任何其他示例，其中校准板包括一个或多个格栅阵列。

根据以上阐述的方法示例和/或根据以上阐述的任何其他示例，其中一个或多个格栅阵列被布置为形成基准标记。

根据以上阐述的方法示例和/或根据以上阐述的任何其他示例，其中校准板包括光源，所述光源经由基准标记发射电磁辐射。

根据以上阐述的方法示例和/或根据以上阐述的任何其他示例，其中确定校准装置MDF姿势还包括基于至少一个传感器捕获的传感器数据来确定校准装置MDF姿势，其中传感器数据表示校准装置外部的环境。

根据至少一个另外的说明性示例，描述了一种校准装置。所述校准装置可以包括：校准板；至少一个传感器，其被布置成捕获校准装置外部的环境数据；无线收发器；以及计算机，其通信地耦接到至少一个传感器和收发器，其中所述计算机包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器存储可由一个或多个处理器执行以致使一个或多个处理器执行以下操作的指令：基于由至少一个传感器捕获的环境数据来确定相对于与结构相对应的全局坐标系统的校准装置MDF姿势；从包括相机的图像系统接收相对于校准装置的相机MDF姿势，其中图像系统的计算机基于由至少包括校准板的相机捕获的图像来确定相机MDF姿势；基于校准装置MDF姿势和相机MDF姿势来计算全局MDF姿势；以及将全局MDF姿势传输到图像系统，使得图像系统的计算机可以将全局MDF姿势用于校准目的。