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前言
传感器
测距原理
坐标系
标定
同…#Apollo开发者#
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《Apollo Beta宣讲和线下沙龙》免费报名—传送门 文章目录
前言
传感器
测距原理
坐标系
标定
同步
融合
部署
总结 前言 见《自动驾驶学习笔记八——路线规划》 见《自动驾驶学习笔记九——车辆控制》 见《自动驾驶学习笔记十——Cyber通信》 见《自动驾驶学习笔记十一——高精地图》 见《自动驾驶学习笔记十二——定位技术》 传感器 相机、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达这几种传感器的性能对比如下图 事件相机是近年出现的新型应用事件相机只观测场景中的“运动”确切地说是观察场景中的“亮度的变化”。event camera只会在有亮度变化时输出对应pixel的亮度变化1或0具有响应快、动态范围宽、无motion blur等优势其成像结果如下图所示 测距原理 时间飞行法TOF是主流方案通过脉冲在目标与雷达之间的飞行时间差计算距离。优势原理简单技术及产业链成熟探测距离长响应快。劣势计时器精确度要求高易受环境影响雷达间串扰。 调频连续波法FMCW是主流替代方案通过多普勒效应测量频率差。优势信噪比高分辨率高速度信息可编码抗雷达互扰功耗低人眼安全。劣势前沿技术成熟方案少产业链初期。 三角测量法通过将光源与相机配对来捕获三维测量数据。优势结构简单、测量速度快、具有实时处理能力、使用灵活、适应力强。劣势在精度以及分辨率上仍然有不足。 坐标系 自动驾驶中各个坐标系的应用如下图所示 数据坐标系根据传感器原理不同每种传感器都会有自己的数据坐标系如相机将三维世界中的坐标点映射到二维图像平面的像素坐标系。 传感器坐标系以传感器为中心的三维笛卡尔坐标系。 车辆坐标系Apollo中采用右-前-天定义。原点后轴中心为坐标系中点。X面向车辆前方右手方向为正。Y车辆前进方向为正。Z垂直地面车顶方向为正。 EUN坐标系的原点在地球表面x和y轴在当地水平面内分别指向东和北z轴朝上在局部范围不是很大的情况比如几十km内我们认为每一个原点的东北天坐标系是平行的。 UTM投影坐标系全称为“通用横轴墨卡托投影”UNIVERSAL TRANSVERSE MERCATOR PROJECTION是种“等角横轴割圆柱投影”圆柱割地球于南纬80度、北纬84度两条等高圈投影后两条相割的经线上没有变形而中央经线上长度比0.9996。该投影方法按经度分为60个带每带6度从西经180度起算。如下图所示为全球的UTM投影北京所在的区域在第50个投影带上。每个投影带上的一个坐标(xyz)可以唯-地表示地球上一个点高度使用WGS84坐标系统中的大地高度。 Frenet坐标系下车辆运动可以分解为沿中心线运动和垂直于道路中心线运动两个部分。因此我们可以使用变量 s和d描述车辆在道路上的位置。s坐标表示沿道路的距离也称为纵向位移d坐标表示道路上的左右位置也称为横向位移。 标定 传感器标定的目的即是把感知到的周围环境统一到车身坐标系下。 不同模型的传感器后造成不同的数据畸变例如小孔模型( Pinhole )全向相机( Onknidirectional )。畸形的数据如下图所示 去畸变校正光线在经过透镜边缘后发生弯折造成的图像边缘弯曲。 内参标定图像坐标系到相机坐标系的映射供应商可提供或者通过棋盘标定板测定 外参标定传感器相对于车身或其他传感器坐标系的位姿Rt 同步 各个传感器采样的频率不一致还需要同步到一个节拍上来使用如下图所示 融合 融合是将多传感器检测到的目标在时间和空何两个尺度上达成同一。 时间每个传感器的频率不一致如LiDAR是10HzCamera是30HzRadar是10Hz。 空间各传感器的感知结果投影到车身坐标系。 融合的的策略有三种如下图所示 前融合原始信号融合一般用于同类传感器融合原始信息不损失计算量大融合难度大。 特征融合传感器信号进行独立特征提取后进行融合最近比较流行BEV。 后融合每种传感器独立进行感知检测在结果层进行融合原始信息损失较大计算量小难度低。 部署 不同的自动驾驶功能应用的传感器部署方案如下图所示 外资车企的感知部署方案 自主品牌车企的感知部署方案 总结 以上就是本人在学习自动驾驶时对所学课程的一些梳理和总结。后续还会分享另更多自动驾驶相关知识欢迎评论区留言、点赞、收藏和关注这些鼓励和支持都将成文本人持续分享的动力。 另外如果有同在小伙伴也正在学习或打算学习自动驾驶时可以和我一同抱团学习交流技术。 版权声明原创文章转载和引用请注明出处和链接侵权必究 文中部分图片来源自网络若有侵权联系立删。
