[发明专利]用于无人车的传感器标定方法、装置及电子设备

说明书

本公开涉及无人驾驶技术领域，提供了一种用于无人车的传感器标定方法、装置及电子设备。该方法应用于无人驾驶设备，即自动驾驶设备或无人车，包括：在无人车的行驶过程中，获取至少两个待标定传感器所采集到的道路场景数据；利用预定的特征提取器分别对道路场景数据进行提取得到多个目标特征信息，其中，多个目标特征信息能够表征道路场景内的纵向特征；将目标特征信息作为预设的代价函数的约束条件，利用代价函数以及参数空间进行迭代优化处理，得到迭代优化处理后的标定结果；基于标定结果对待标定传感器对应的外参进行更新。本公开能够提升传感器标定结果的准确性，提高无人车在大规模部署和应用中的适应性及鲁棒性。

技术领域

本公开涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种用于无人车的传感器标定方法、装置及电子设备。

背景技术

无人驾驶车辆，也称自动驾驶车辆、无人车，随着无人驾驶技术的发展，无人车的应用场景越来越广泛。通常无人车上会安装有很多传感器，用于感知和采集环境及障碍物数据，传感器的精确标定是无人驾驶系统的感知模块能够正常工作的先决条件之一。虽然无人车在出厂前会在标定间进行初始化标定，然而在无人车的长期行驶过程中传感器的位置可能会发生轻微变化，比如因安装结构松动引起的位置变化，这种位置变化将导致无人车的初始化标定的外参失效。

现有技术中，通过将传感器聚焦在某一个固定的空间位置，基于该空间位置处的目标（如行人或者车辆）进行检测，之后根据传感器的检测结果进行匹配实现传感器的标定。但是，这种方式所优化的标定结果只对当前目标所在的空间位置生效，不能够保证标定结果在不同的空间位置同样准确，由于无法保证同一标定结果在不同空间位置的准确性，因此极大降低了无人车在大规模部署和应用中的适应性及鲁棒性。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种用于无人车的传感器标定方法、装置及电子设备，以解决现有技术存在的极大降低无人车在大规模部署和应用中的适应性及鲁棒性的问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种用于无人车的传感器标定方法，包括：在无人车的行驶过程中，获取至少两个待标定传感器所采集到的道路场景数据；利用预定的特征提取器分别对道路场景数据进行提取，以便从道路场景数据中提取出多个目标特征信息，其中，多个目标特征信息能够表征道路场景内的纵向特征；将目标特征信息作为预设的代价函数的约束条件，利用代价函数以及参数空间进行迭代优化处理，得到迭代优化处理后的标定结果；基于标定结果对待标定传感器对应的外参进行更新，以便完成对待标定传感器的标定，其中，外参用于表示待标定传感器之间的相对位置关系。

本公开实施例的第二方面，提供了一种用于无人车的传感器标定装置，包括：获取模块，被配置为在无人车的行驶过程中，获取至少两个待标定传感器所采集到的道路场景数据；提取模块，被配置为利用预定的特征提取器分别对道路场景数据进行提取，以便从道路场景数据中提取出目标特征信息，其中，目标特征信息能够表征道路场景内的纵向特征；优化模块，被配置为将目标特征信息作为预设的代价函数的约束条件，利用代价函数以及参数空间进行迭代优化处理，得到迭代优化处理后的标定结果；更新模块，被配置为基于标定结果对待标定传感器对应的外参进行更新，以便完成对待标定传感器的标定，其中，外参用于表示待标定传感器之间的相对位置关系。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：