CN109945891A - 用于对准车辆中的惯性测量单元的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

提供了用于对准车辆的惯性测量单元(IMU)的方法和系统。在一个实施例中，一种系统包括传感器装置，其被配置为提供与车辆环境相关联的传感器数据。该系统进一步包括传感器数据处理模块，其被配置为处理传感器数据以确定车辆环境中的地平面和竖直平面。该系统进一步包括校正模块，其被配置为基于地平面和竖直平面来确定俯仰和滚转对准值中的至少一个。

Description

用于对准车辆中的惯性测量单元的系统和方法
技术领域
本公开总体上涉及自主车辆，并且更具体地涉及一种用于对准自主车辆中的惯性测量单元的系统和方法。
背景技术
自主车辆是能够感测其环境并且以很少或不需要用户输入进行导航的车辆。自主车辆使用诸如惯性测量单元、雷达、光检测和测距(LIDAR)、图像传感器等感测装置来感测其环境。自主车辆系统进一步使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车辆对车辆通信、车辆对基础设施技术和/或线控驱动系统的信息来对车辆进行导航。
车辆自动化已经被分类为从零(对应于全人为控制的非自动化)到五(对应于无人为控制的全自动化)的范围中的数值等级。各种自动驾驶员辅助系统(诸如巡航控制、自适应巡航控制以及停放辅助系统)对应于较低自动化等级，而真正的“无人驾驶”车辆对应于较高自动化等级。
惯性测量单元(IMU)是使用惯性传感器(诸如加速度计和陀螺仪)来测量车身(或在这种情况下是车辆)如何移动的装置。IMU是惯性导航系统的主要部件，并且可以测量力、旋转属性(诸如俯仰、滚转和偏航)以允许车辆进行导航。
为了从IMU获得准确的信息，IMU必须相对于车辆和车辆周围的环境进行校准。在一些情况下，当IMU安装到车辆时执行校准。随着时间的推移，校准可能变得不准确或“漂移”。因此，期望提供用于对准车辆的IMU的系统和方法。进一步期望提供用于实时对准IMU的方法和系统。另外，从以下结合附图和前面的技术领域及背景技术进行的详细描述和所附权利要求书中将更清楚地明白本发明的其它理想特征和特性。
发明内容
提供了用于对准车辆的惯性测量单元(IMU)的方法和系统。在一个实施例中，一种系统包括传感器装置，其被配置为提供与车辆环境相关联的传感器数据。该系统进一步包括传感器数据处理模块，其被配置为处理传感器数据以确定车辆环境中的地平面和竖直平面。该系统进一步包括校正模块，其被配置为基于地平面和竖直平面来确定俯仰和滚转对准值中的至少一个。
在另一个实施例中，一种方法包括：由处理器接收指示车辆周围环境的传感器数据；由处理器从传感器数据确定车辆旁边的竖直平面；由处理器确定竖直平面的竖直对准；由处理器基于竖直平面的竖直对准来确定IMU的对准值；以及由处理器将IMU的对准值传送到IMU以对准IMU。
附图说明
从以下结合附图对优选实施例的详细描述，本公开的上述优点和其它优点和特征将变得显而易见。
图1是说明根据各种实施例的具有惯性测量对准系统的自主车辆的功能框图；
图2是说明根据各种实施例的具有一台或多台如图1中所示的自主车辆的运输系统的功能框图；
图3是说明根据各种实施例的自主驾驶系统的功能框图；
图4是说明根据各种实施例的惯性测量对准系统的图；
图5是说明根据各种实施例的车辆和确定值的非限制性示例的图；以及
图6是说明根据各种实施例的用于对准车辆的IMU的方法的流程图。
具体实施方式
具体实施方式本质上仅仅是示例性的，而不旨在限制应用和用途。另外，不存在被任何前述的技术领域、背景技术、发明内容或具体实施方式中提出的任何明确的或暗示的理论约束的意图。如本文所使用，术语模块是指单独或呈任何组合的任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器装置，包括但不限于：专用集成电路(ASIC)、电子电路、处理器(共享、专用或成组)和执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能性的其它合适部件。
根据本公开的实施例提供了许多优点。例如，根据本公开的实施例可以实现自主车辆控制命令的独立检验以辅助主控制系统中的软件或硬件状况的诊断。根据本公开的实施例因此可以更稳固，提高客户满意度。
本公开的实施例在本文可以依据功能和/或逻辑块部件和各个处理步骤来描述。应当明白的是，这些块部件可以由被配置为执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件部件来实施。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路部件(例如，存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，其可以在一个或多个微处理器或其它控制装置的控制下执行多种功能)。另外，本领域技术人员将明白的是，本公开的实施例可以结合任何数量的系统来实践，并且本文所述的系统仅仅是本公开的示例性实施例。
为了简明起见，本文可以不详细描述与信号处理、数据传输、信令、控制以及该系统(和该系统的单独操作部件)的其它功能方面有关的常规技术。另外，本文所包括的各个图式中所示的连接线旨在表示各个元件之间的示例功能关系和/或物理联接。应当注意的是，在本公开的实施例中可以存在许多替代或附加的功能关系或物理连接。
参考图1，根据各种实施例，用于对准车辆10的IMU 40a的系统总体上以100示出并且与车辆10相关联。IMU 40a被配置为使用诸如加速计和陀螺仪等惯性传感器来测量车辆10如何移动。例如，IMU 40a使用角度和线性加速度来计测量车辆10的俯仰、滚转和偏航等旋转属性。IMU 40a可以进一步包括陀螺仪以保持绝对角度参考。IMU 40a内的特定部件及其配置是已知的，并且在本文不再讨论。
IMU 40a是与车辆10相关联的传感器系统28的一部分。传感器系统包括一个或多个感测装置40a至40n。通常，系统100通过估计施加到与IMU 40a相关联的俯仰和滚转的偏差来对准IMU 40a。系统100基于来自传感器系统28的一个或多个其它感测装置40b至40n的读数来估计偏差。
例如，在各种实施例中，IMU 40a刚性地安装到车辆10，使得IMU 40a的定向直接耦合到车辆的定向。偏角用于调整IMU 40a的安装角度以补偿安装可变性。安装角度是指IMU40a与车辆10之间的物理关系和定向。当IMU 40a安装在车辆10上时，IMU 40a的俯仰、滚转和偏航轴可能不会与车辆10上的物理方向精确对准。例如，车辆10的俯仰轴从车辆10的一侧延伸到另一侧并且通常平行于地面。在IMU的40a俯仰角没有偏差的情况下，如果IMU 40a的俯仰轴未安装成与车辆10的俯仰轴完全对准，则IMU 40a将与车辆10不对准并且由IMU提供到车辆10的信息40a将是不准确的。因此，实时确定偏角以补偿这种可变性。在各种实施例中，确定俯仰和滚转的偏角。
现在更仔细地参考图1，车辆10通常包括底盘12、车身14、前轮16和后轮18。车身14被布置在底盘12上并且大致上包围车辆10的部件。车身14和底盘12可以共同形成车架。车轮16到18各自在车身14的相应拐角附近旋转地联接到底盘12。
在各种实施例中，车辆10是自主车辆，并且控制系统100和IMU 40a被结合到自主车辆10(在下文称为自主车辆10)中。自主车辆10例如是被自动控制以将乘客从一个位置运送到另一个位置的车辆。在所说明的实施例中，车辆10被描绘为乘用车，但是应当明白的是，也可以使用包括摩托车、卡车、运动型多用途车辆(SUV)、休闲车辆(RV)、船舶、飞行器等任何其它车辆。在示例性实施例中，自主车辆10是所谓的四级或五级自动化车辆。四级系统指示“高度自动化”，其指代自动驾驶系统在动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式所特有的性能，即使人类驾驶员对干预请求没有做出适当响应。五级系统指示“全自动化”，其指代自动驾驶系统在可由人类驾驶员管理的所有道路和环境状况下在动态驾驶任务的所有方面的全面性能。
如所示，自主车辆10通常包括推进系统20、变速器系统22、转向系统24、制动系统26、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储装置32、至少一个控制器34以及通信系统36。推进系统20在各种实施例中可以包括内燃机、诸如牵引电动机等电机和/或燃料电池推进系统。变速器系统22被配置为根据可选速比将来自推进系统20的动力传输到车轮16到18。根据各种实施例，变速器系统22可以包括分级传动比自动变速器、无级变速器或其它适当的变速器。制动系统26被配置为向车轮16到18提供制动转矩。在各种实施例中，制动系统26可以包括摩擦制动器、线控制动器、诸如电机等再生制动系统，和/或其它适当的制动系统。转向系统24影响车轮16到18的位置。虽然为了说明目的而被描绘为包括方向盘，但是在本公开的范围内预期的一些实施例中，转向系统24可以不包括方向盘。
传感器系统28包括IMU 40a和感测自主车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察状况的一个或多个其它感测装置40a到40n。其它感测装置40a到40n可以包括但不限于雷达、激光雷达、全球定位系统、光学相机、热像仪、超声波传感器和/或其它传感器。致动器系统30包括一个或多个致动器42a到42n，其控制一个或多个车辆特征，诸如但不限于推进系统20、变速器系统22、转向系统24以及制动系统26。在各种实施例中，车辆特征可以进一步包括内部和/或外部车辆特征，诸如但不限于车门、行李箱以及诸如无线电、音乐、照明等驾驶室特征(未编号)。
通信系统36被配置为向和从其它实体48(诸如但不限于其它车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、远程系统和/或个人装置无线地传送信息(关于图2更详细地描述)。在示例性实施例中，通信系统36是被配置为经由使用IEEE802.11标准的无线局域网(WLAN)或通过使用蜂窝数据通信来进行通信的无线通信系统。然而，诸如专用短程通信(DSRC)信道等附加或替代通信方法也被认为在本公开的范围内。DSRC信道是指专门为汽车使用以及相应的一组协议和标准而设计的单向或双向短程到中程无线通信信道。
数据存储装置32存储用于自动控制自主车辆10的数据。在各种实施例中，数据存储装置32存储定义的可导航环境地图。在各种实施例中，定义地图可以由远程系统预定义并且从远程系统获取(关于图2进一步详细描述)。例如，定义地图可以由远程系统组装并且(以无线方式和/或以有线方式)传送到自主车辆10并存储在数据存储装置32中。如将明白的是，数据存储装置32可以为控制器34的一部分，与控制器34分开，或作为控制器34的一部分以及单独系统的一部分。
控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储装置或介质46。处理器44可以为任何定制的或商业上可用的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关联的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(呈微芯片或芯片集的形式)、宏处理器、它们的任何组合或通常用于执行指令的任何装置。计算机可读存储装置或介质46可以包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储装置。KAM是一种持久或非易失性存储器，其可以在处理器44断电时用于存储各种操作变量。计算机可读存储装置或介质46可以使用诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪速存储器或能够存储数据的任何其它电动、磁性、光学或组合存储器装置的许多已知存储器中的任何一种来实施，其中的某些数据表示由控制器34用于控制自主车辆10的可执行指令。
指令可以包括一个或多个单独的程序，每个程序包括用于实施逻辑功能的可执行指令的有序列表。指令在由处理器44执行时接收并处理来自传感器系统28的信号，执行用于自动控制自主车辆10的部件的逻辑、计算、方法和/或算法，并且向致动器系统30产生控制信号以基于逻辑、计算、方法和/或算法来自动地控制自主车辆10的部件。虽然图1中仅示出了一个控制器34，但是自主车辆10的实施例可以包括通过任何合适的通信介质或通信介质的组合进行通信并且协作以处理传感器信号、执行逻辑、计算、方法和/或算法且产生控制信号以自动控制自主车辆10的特征的任意数量的控制器34。
在各种实施例中，控制器34的一个或多个指令体现在系统100中，并且当由处理器44执行时，将IMU 40a与车辆10对准。例如，指令确定车辆10周围的物理条件，诸如环境的物理对准和环境内的结构，以确定偏差，该偏差进而用于实时对准IMU 40a。如上面所讨论，对准IMU 40a有助于确保IMU 40a输出的测量结果是准确的。
现在参考图2，在各种实施例中，关于图1描述的自主车辆10可以适用于在某个地理区域(例如，城市、学校或商业园区、购物中心、游乐园，活动中心等)的出租车或班车系统的背景下或可以只需由远程系统管理。例如，自主车辆10可以与基于自主车辆的远程运输系统相关联。图2说明了总体上以50示出的操作环境的示例性实施例，该操作环境包括基于自主车辆的远程运输系统52，其与关于图1所描述的一台或多台自主车辆10a到10n相关联。在各种实施例中，操作环境50进一步包括经由通信网络56与自主车辆10和/或远程运输系统52进行通信的一个或多个用户装置54。
通信网络56根据需要支持在由操作环境50支持的装置、系统和部件之间(例如，经由有形的通信链路和/或无线通信链路)的通信。例如，通信网络56可以包括无线载波系统60，诸如蜂窝电话系统，其包括多个蜂窝塔(未示出)、一个或多个移动交换中心(MSC)(未示出)以及将无线载波系统60与陆地通信系统连接所需要的任何其它联网部件。每个蜂窝塔都包括发送和接收天线以及基站，其中来自不同蜂窝塔的基站直接或经由诸如基站控制器等中间设备连接到MSC。无线载波系统60可以实施任何合适的通信技术，包括(例如)诸如CDMA(例如，CDMA2000)、LTE(例如，4GLTE或5GLTE)、GSM/GPRS或其它当前或正涌现的无线技术等数字技术。其它蜂窝塔/基站/MSC布置是可能的并且可以结合无线载波系统60使用。例如，基站和蜂窝塔可以共同位于相同站点处或它们可远离彼此，每个基站可以负责单个蜂窝塔或单个基站可服务于各个蜂窝塔，且各个基站可以联接到单个MSC，这里仅列举几种可能布置。
除包括无线载波系统60外，可以包括呈卫星通信系统64的形式的第二无线载波系统来提供与自主车辆10a到10n进行的单向或双向通信。这可以使用一个或多个通信卫星(未示出)和上行链路传输站(未示出)来进行。单向通信可以包括(例如)卫星无线电服务，其中节目内容(新闻、音乐等)是由传输站接收、封装上传并且然后发送到卫星，从而向用户广播该节目。双向通信可以包括(例如)使用卫星以在车辆10与站之间中继电话通信的卫星电话服务。除了或代替无线载波系统60，可以利用卫星电话。
可以进一步包括陆地通信系统62，其为连接到一个或多个陆线电话的常规陆基电信网络并且将无线载波系统60连接到远程运输系统52。例如，陆地通信系统62可以包括诸如用于提供硬接线电话、分组交换数据通信和因特网基础设施的公共交换电话网(PSTN)。一段或多段陆地通信系统62可以通过使用标准有线网络、光纤或其它光学网络、电缆网络、电力线、其它无线网络(诸如无线局域网(WLAN))或提供宽带无线接入(BWA)的网络或其任何组合来实施。另外，远程运输系统52不需要经由陆地通信系统62连接，反而可以包括无线电话设备使得其可以直接与无线网络(诸如无线载波系统60)通信。
虽然在图2中仅示出了一个用户装置54，但是操作环境50的实施例可以支持任意数量的用户装置54，包括由一个人拥有、操作或以其它方式使用的多个用户装置54。由操作环境50支持的每个用户装置54可以使用任何合适的硬件平台来实施。在这方面，用户装置54可以任何常见外形规格来实现，包括但不限于：台式计算机；移动计算机(例如，平板计算机、膝上型计算机或上网本计算机)；智能电话；视频游戏装置；数字媒体播放器；一件家庭娱乐设备；数码相机或视频摄影机；可穿戴计算装置(例如，智能手表、智能眼镜、智能服装)；等。由操作环境50支持的每个用户装置54被实现为具有执行本文描述的各种技术和方法所需的硬件、软件、固件和/或处理逻辑的计算机实施的或基于计算机的装置。例如，用户装置54包括可编程装置形式的微处理器，该微处理器包括存储在内部存储器结构中并且被施加来接收二进制输入以创建二进制输出的一个或多个指令。在一些实施例中，用户装置54包括能够接收GPS卫星信号并且基于那些信号产生GPS坐标的GPS模块。在其它实施例中，用户装置54包括蜂窝通信功能性使得该装置通过通信网络56使用一个或多个蜂窝通信协议(如本文所讨论)执行语音和/或数据通信。在各种实施例中，用户装置54包括可视显示器，诸如触摸屏图形显示器或其它显示器。
远程运输系统52包括一个或多个后端服务器系统，该后端服务器系统可以为基于云的、基于网络的或常驻在由远程运输系统52服务的特定校园或地理位置。远程运输系统52可以由现场顾问、自动顾问、人工智能系统或它们的组合来管理。远程运输系统52可以与用户装置54和自主车辆10a到10n进行通信以安排乘车、派遣自主车辆10a到10n等。在各种实施例中，远程运输系统52存储诸如用户认证信息、车辆标识符、简档记录、行为模式以及其它相关用户信息等账户信息。
根据典型的用例工作流程，远程运输系统52的注册用户可以经由用户装置54创建乘车请求。乘车请求通常将指示乘客希望的上车位置(或当前GPS位置)、期望目的地位置(其可识别预定义的车辆停靠站和/或用户指定的乘客目的地)以及上车时间。远程运输系统52接收乘车请求、处理该请求，并且在指定的上车地点且在适当的时间派遣自主车辆10a到10n中的选定车辆来让乘客上车(当一台车辆可用时和如果一台车辆可用)。远程运输系统52还可以向用户装置54产生并发送适当配置的确认消息或通知，以使乘客知道车辆正在途中。
如可明白，本文公开的主题提供了可以被认为是标准或基线的自主车辆10和/或基于自主车辆的远程运输系统52的某些增强的特征和功能。为此，自主车辆和基于自主车辆的远程运输系统可以被修改、增强或以其它方式补充以提供下面更详细描述的附加特征。
根据各种实施例，控制器34实施如图3中所示的自主驾驶系统(ADS)70。即，利用控制器34的合适软件和/或硬件部件(例如，处理器44和计算机可读存储装置46)来提供与车辆10结合使用的自主驾驶系统70。
在各种实施例中，自主驾驶系统70的指令可以由功能或系统组织。例如，如图3中所示，自主驾驶系统70可以包括计算机视觉系统74、定位系统76、引导系统78以及车辆控制系统80。如可以明白的是，在各种实施例中，由于本公开不限于本示例，所以可以将指令组织(例如，组合、进一步划分等)为任何数量的系统。
在各种实施例中，计算机视觉系统74合成并处理传感器数据并且预测对象的存在、位置、分类和/或路径以及车辆10的环境的特征。在各种实施例中，计算机视觉系统74可以结合来自多个传感器(包括但不限于相机、激光雷达、雷达和/或任何数量的其它类型的传感器)的信息。
定位系统76处理传感器数据以及其它数据以确定车辆10相对于环境的位置(例如，相对于地图的本地位置、相对于道路车道的精确位置、车辆航向、速度等)。引导系统78处理传感器数据以及其它数据以确定车辆10遵循的路径。车辆控制系统80然后根据所确定的路径产生用于控制车辆10的控制信号。
在各种实施例中，控制器34实施机器学习技术以辅助控制器34的功能，诸如特征检测/分类、障碍物减少、路线穿越、映射、传感器集成、地面实况确定等。
如上面简要提到的，图1的系统100确定用于将IMU 40a与车辆10对准的偏差。系统100的全部或部分可以包括在定位系统76、引导系统78和/或计算机视觉系统74内。
例如，如关于图4更详细地示出并且继续参考图1至3，系统100的非限制性示例可以结合在ADS 70中。应当明白，所说明的系统100的整体架构、设置和操作以及单独的部件仅仅是示例性的，并且也可以利用不同配置的系统来实施本文公开的系统100的示例。因此，提供所说明的系统100的简要概述的以下段落不旨在是限制性的。
系统100通常包括传感器数据处理模块130和校正模块140。传感器数据处理模块130接收通过扫描车辆10周围的环境获得的传感器数据150。传感器数据处理模块130处理传感器数据150以确定车辆10下方的地平面的地面对准170。传感器数据处理模块130处理传感器数据150以确定车辆10旁边的竖直平面的竖直对准180。例如，竖直平面可以是道路旁边的建筑物的立面或被认为竖直的另一种结构。
如图5中所示，在各种实施例中，传感器数据150是从LIDAR传感器132接收的LIDAR数据。虽然LIDAR传感器132在本文中描绘在车辆10的顶部，但是本领域技术人员将明白，该布置是出于说明性目的，并且不应被解释为关于车辆10上的布置的限制。虽然本文仅描绘了一个LIDAR传感器132，但是根据所使用的传感器装置的类型，可以将多个传感器装置结合到系统100中。
在各种实施例中，LIDAR传感器132在整个环境160中发射激光脉冲并测量返回脉冲。测量值被组合成信息点云，包括但不限于与距离和/或强度相关联的值。点云被设定为具有多个像素的俯视图网格图像。在各种实施例中，然后例如通过计算每个像素处的最小Z值和最大Z值之间的差异、当存在小的差异时移除异常像素并且对邻域像素进行分组来评估图像中的像素并对其进行分组。进一步评估分组中的数据以识别诸如建筑物、车辆和道路周围的标志等对象，以及识别地面本身并识别分组的方向。
例如，选择一个或多个分组作为竖直平面182。使用例如霍夫变换来识别分组中的线特征。与组中的线特征相关的点的俯仰和滚转以预定义方式旋转，并且旋转的点被设定为具有多个像素的新俯视图网格图像。将像素数量与最小值进行比较。如果像素数量未达到最小值，则与组中的线特征相关的点的俯仰和滚转再次以预定义方式旋转，并且旋转的点被设定为具有多个像素的新俯视图网格图像。再次将像素数量与最小值进行比较。一旦像素数量达到最小值，就选择该组的全局立面方向作为竖直对准或方向180。可以明白，在各种实施例中，可以采用各种方法来解译点云数据，将返回点分组为对象，以及识别对象。出于解释性目的，本文提供了单一方法。
在另一个示例中，选择一个或多个分组作为地平面172。例如，对确定在车轮下方的点云数据进行分组。建立基于奇异值分解(SVD)的平面方程，并且通过使用基于SVD的平面方程计算内点。此后，使用基于随机样本一致(RANSAC)的平面方程来评估内点并且建立地平面172的地面对准或方向170。
可以明白，可以采用各种方法来确定各种实施例中的对准或方向，并且这些方法都不在本文中详细描述。
返回参考图4，校正模块140从传感器数据处理模块130接收地面对准170和竖直对准180。然后，校正模块140基于地面对准170和竖直对准180来确定俯仰和/或滚转偏差190以及IMU支座200的俯仰和/或滚转。
例如，图5说明了车辆10静止或基本静止在地平面172上的夸张滚转位置中的示例。为了确定滚转偏差190，校正模块140将V1设定为由IMU 40a测量的重力方向121，并且将V2设定为竖直对准180，并使用四元数对准V1和V2。例如，给定：
θ1＝(V1,V2)的点积，并且
轴＝交叉积(V1,V2)，
然后使用四元数(θ1，轴)定义旋转矩阵(3x3)M1。可以明白，对准可以基于其它坐标系(诸如但不限于欧拉坐标系)来执行，并且不限于本示例。在该示例中，该旋转矩阵M1提供滚转偏差190。可以明白，当车辆10静止或基本静止在地平面172上的俯仰位置或其它旋转位置(未示出)时，可以采用相同或类似的方法来确定俯仰偏差190。换句话说，可以使用两个向量对准来确定车辆10的滚转、俯仰、偏航和任何其它旋转。例如，当车辆静止或基本静止在地平面172上的滚转位置和俯仰位置中时，旋转矩阵M1识别滚转偏差和俯仰偏差。
在另一个示例中，为了确定IMU支座200(相对于图5中未说明的车辆10的支座)的俯仰和/或滚转，校正模块140将V3设定为初始安装的车架方向向量121的竖直向量，并且将V4设定为地平面172的法线向量170，并通过旋转矩阵M1和使用四元数对准向量V3和V4。例如，给定：
V3’＝M1*V3，
θ2＝(V3’,V4)的点积，并且
轴＝(V3’,V4)的交叉积，
然后使用四元数(θ2，轴)定义旋转矩阵(3x3)M2。该旋转矩阵M2提供IMU支座200的俯仰和/或滚转。可以明白，可以采用相同或类似的方法来确定IMU支座200的角度，这取决于IMU如何安装到车辆10(图5中未说明)。换句话说，可以使用旋转矩阵M1和两个向量对准来确定IMU40a的滚转、俯仰、偏航和任何其它旋转。例如，当IMU 40a安装在车辆10上的滚转位置和俯仰位置中时，旋转矩阵M2识别IMU支座的滚转和IMU支座的俯仰。
返回参考图4，通信模块145接收从旋转矩阵M1、M2确定的俯仰和/或滚转偏差190以及IMU支座200的俯仰和/或滚转，并且确定IMU 40a的对准值。例如，通信模块145将对准值210设定为等于俯仰和/或滚转偏差与IMU支座的俯仰和/或滚转之和。然后，通信模块145将对准值210传回到IMU 40a以便更新和/或传回到ADS 70的其它模块以用于控制和/或导航功能。
现在参考图6并且继续参考图1至5，流程图说明了根据本公开的由系统100执行用于对准车辆10的IMU 40a的方法300。如根据本公开可以明白，方法300内的操作顺序不限于如图6中所说明的顺序执行，而是可以根据适用的并根据给定应用的要求以一个或多个不同顺序执行。
在各种示例性实施例中，系统100和方法300基于预定事件的发生而运行，和/或可以在车辆10的操作期间的预定时间运行。方法300可以在310处开始，其中评估IMU稳定条件。如果在310处IMU 40a被认为是不稳定的，则该方法可以在390处结束。然而，如果在310处IMU 40a被认为是稳定的(例如，稳定信号、车速低于阈值等)，则在320接收到包括从车辆10周围的环境扫描的数据点的传感器数据150。如上面所讨论，在330处理传感器数据150以识别车辆10下方的地平面172和竖直平面182。在340处进一步处理传感器数据150以识别例如如上面所讨论的地面对准170和竖直对准180。
然后在350处使用如上面所讨论的竖直对准180以确定俯仰和/或滚转偏差190。然后，在360处使用如上面所讨论的地面对准170以确定IMU 40a的支座200的俯仰和/或滚转。在370处使用所确定的俯仰/滚转偏差190和底座200的俯仰/滚转以计算对准值210并且在380处将它们传送到IMU40a以便更新IMU 40a的内部角度值。此后，该方法可以在390处结束。
虽然前述详细描述中已经提出了至少一个示例性实施例，但是应当明白的是，存在许多变化。还应当明白的是，示例性实施或多个示例性实施例仅仅是示例并且不旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。实情是，前文详细描述将给本领域技术人员提供用于实施示例性实施例或多个示例性实施例的便捷指引。应当理解的是，在不脱离所附权利要求书和其合法等同物的范围的情况下，可以对元件的功能和设置作出各种改变。

Claims (10)

1.一种用于对准车辆的惯性测量单元(IMU)的系统，其包括：
传感器装置，其被配置为提供与所述车辆环境相关联的传感器数据；
传感器数据处理模块，其被配置为处理所述传感器数据以确定所述车辆环境中的地平面和竖直平面；以及
校正模块，其被配置为基于所述地平面和所述竖直平面来确定俯仰和滚转对准值中的至少一个。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述传感器装置是光检测和测距(LIDAR)传感器，并且其中所述传感器数据包括点云数据。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述俯仰和所述滚转对准值中的所述至少一个是车辆偏差值。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述俯仰和所述滚转对准值中的所述至少一个是支座角度值。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述传感器数据处理模块进一步被配置为基于所述地平面来确定地面对准，并且基于所述竖直平面来确定竖直对准，并且其中所述校正模块进一步被配置为基于所述地面对准和所述竖直对准来确定所述俯仰和所述滚转对准值中的所述至少一个。
6.根据权利要求1所述的系统，其中所述传感器数据处理模块进一步被配置为确定所述IMU是否稳定，并且其中所述传感器数据处理模块进一步被配置为在确定所述IMU稳定时处理所述传感器数据。
7.根据权利要求6所述的系统，其中所述传感器数据处理模块被配置为基于对所述IMU信号的评估来确定所述IMU是否稳定。
8.根据权利要求6所述的系统，其中所述传感器数据处理模块被配置为基于对车速的评估来确定所述IMU是否稳定。
9.根据权利要求1所述的系统，其进一步包括IMU，并且其中所述IMU被配置为接收所述俯仰和所述滚转对准值中的所述至少一个，并且基于所述俯仰和所述滚转对准值中的所述至少一个来更新所述IMU中的存储值。
10.一种用于对准车辆的惯性测量单元(IMU)的方法，其包括：
由处理器接收指示所述车辆周围环境的传感器数据；
由所述处理器从所述传感器数据确定所述车辆旁边的竖直平面；
由所述处理器从所述竖直平面确定竖直对准；
由所述处理器基于所述竖直平面的所述竖直对准来确定所述IMU的对准值；以及
由所述处理器将所述IMU的所述对准值传送到所述IMU以对准所述IMU。
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