CN111121849B - 传感器的方位参数的自动校准方法、边缘计算单元和路侧传感系统 - Google Patents
传感器的方位参数的自动校准方法、边缘计算单元和路侧传感系统 Download PDFInfo
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Abstract
一种传感器的方位参数的自动校准方法、边缘计算单元和路侧传感系统。该传感器的方位参数的自动校准方法包括:获取基于传感器的感测结果而得到的第一坐标系下的第一车辆位置序列;以当前方位参数为基准生成多个候选方位参数;利用多个候选方位参数中的每一个分别将第一车辆位置序列转换为第二坐标系下的一个第二车辆位置序列;根据多个第二车辆位置序列中的每一序列和车道位置分别确定一个相关值;以及将具有最大相关值的第二车辆位置序列对应的候选方位参数设置为当前方位参数。本发明的传感器的方位参数的自动校准方法、边缘计算单元和路侧传感系统能够自动地实现自动校准,并且具有较高的及时性。
Description
技术领域
本发明涉及传感器的自动校准,特别涉及一种传感器的方位参数的自动校准方法、边缘计算单元和路侧传感系统。
背景技术
为了构建智能交通系统(Intelligent Traffic System,ITS),城市在路边、路口边设置路侧单元(Roadside Unit,RSU)以感测道路上的车辆和行人。道路上的车辆和行人的位置是路侧单元需要感测的一个重要参数。一般来说,最终确定的道路上的车辆和行人的位置是大地坐标系下的位置。这就需要将路侧单元中的传感器感测到的传感器坐标系下的车辆和行人位置转换到大地坐标系下。众所周知,在这个转换过程中必然需要精确的路侧单元的传感器的位置和感测方向。然而,在路侧单元的传感器在初始安装标定之后,传感器的位置和感测方向可能会发生变化,这就是需要对传感器的位置和感测方向进行校准。
现有的对传感器的校准的通常是通过重复如下步骤来实现:(1)传感器对一些样本目标进行感知,获得其相应的数据;(2)对于样本目标,根据传感器感知数据和人工计算的实际数据之间的偏差,进行方向和位置的设置数据进行调整;(3)重复(1)和(2)步骤,直到偏差小到可以接受的程度。现有的校准方案主要存在如下两个问题:(1)校准过程需要大量现场人工参与,费时费力,成本较高;(2)传感器在使用过程中由于存在某些不可控制的因素,其方向和位置有可能会出现偏差,这时必须派遣人员到现场进行二次校准,其及时性难以保证。
发明内容
本发明解决的问题是提供一种传感器的方位参数的自动校准方法、边缘计算单元和路侧传感系统,其能够自动地实现自动校准,并且具有较高的及时性。
为了解决上述问题,本发明的一方面提供了一种传感器的方位参数的自动校准方法,所述传感器适于感测车道内的车辆,所述方位参数适用于对所述传感器的感测结果进行坐标系转换,其包括:获取基于传感器的感测结果而得到的第一坐标系下的第一车辆位置序列;以当前方位参数为基准生成多个候选方位参数;利用所述多个候选方位参数中的每一个分别将所述第一车辆位置序列转换为第二坐标系下的一个第二车辆位置序列;根据多个所述第二车辆位置序列中的每一序列和车道位置分别确定一个相关值;以及将具有最大相关值的所述第二车辆位置序列对应的所述候选方位参数设置为当前方位参数。
本发明的另一方面提供了一种边缘计算单元,其包括:一个或多个处理器;以及其上存储有多个指令的计算机可读存储介质,所述多个指令响应于由所述一个或多个处理器执行而促使所述边缘计算单元实现如前述的传感器的方位参数的自动校准方法。
本发明的再一方面提供了一种路侧传感系统,其包括:传感器,适于感测车道内的车辆;如前述的边缘计算单元,适于接收所述传感器的感测结果以及实现如前述的传感器的方位参数的自动校准方法。
与现有技术相比,上述方案具有以下优点:
本发明的传感器的方位参数的自动校准方法、边缘计算单元和路侧传感系统基于大量车辆位置的统计特征是在车道中心线附近呈正态分布这一特征,利用传感器的感测数据,可以在完全没有人工参与的情况下实现对传感器的方位参数进行自动校准,这大大提高了校准效率,并且成本低廉。另外,由于本发明的传感器的方位参数的校准方法可以在完全没有人工参与的情况下实现自动校准,就可以将校准工作常态化,从而能够及时地对传感器的方位参数进行校准。
附图说明
图1例示了根据本发明一个或多个实施例的路侧传感系统的示意图;
图2例示了根据本发明一个或多个实施例的边缘计算单元的示意性框图;
图3例示了根据本发明一个或多个实施例的传感器的方位参数的自动校准方法的流程图;
图4例示了根据本发明一个或多个实施例的计算相关值的流程图。
具体实施方式
在下面的描述中,阐述了许多具体细节以便使所属技术领域的技术人员更全面地了解本发明。但是,对于所属技术领域内的技术人员明显的是,本发明的实现可不具有这些具体细节中的一些。此外,应当理解的是,本发明并不限于所介绍的特定实施例。相反,可以考虑用下面的特征和要素的任意组合来实施本发明,而无论它们是否涉及不同的实施例。因此,下面的方面、特征、实施例和优点仅作说明之用而不应被看作是权利要求的要素或限定,除非在权利要求中明确提出。
为了克服如背景技术部分所提及的现有的对传感器进行校准的方法存在的需要人工参与,费时费力,成本高,无法及时进行校准等缺点,本发明提出了一种对传感器的方位参数进行自动校准的方法以及实现该方法的边缘计算单元和路侧传感系统。本发明的对传感器的方位参数的校准方法使用了交通流的一个重要特征:同一车道中,大量车辆位置的统计特征是在车道中心线附近呈正态分布。在传感器采集到的车辆位置的系统误差不存在零点漂移的情况下,可以利用采集到的车辆位置数据来进行反向匹配,实现自动化校准。需要说明的是,“不存在零点漂移的情况”是指车辆位于车道中线的情况下,传感器感测得到的车辆位置也为车道中线。
图1例示了根据本发明一个或多个实施例的路侧传感系统的示意图。路侧传感系统100被设置于路口10附近,其包括传感器110和边缘计算单元120。
传感器110用于感测车道内的车辆12a、12b和12c。传感器110例如可以包括雷达和摄像头。雷达可以包括微波雷达、激光雷达等。摄像头可以包括可见光摄像头、红外摄像头等。
边缘计算单元120与传感器110通信连接,用于接收传感器110的感测结果并对感测结果进行处理。在一个或多个实施例中,边缘计算单元120与传感器110通过无线的方式进行连接,例如WiFi、3G、4G、5G等。在一个或多个实施例中,边缘计算单元120与传感器110通过有线的方式进行连接,例如双绞线、同轴电缆等。边缘计算单元120对感测结果的处理可以包括确定车辆的位置、对传感器的方位参数进行校准等。
图2例示了根据本发明一个或多个实施例的边缘计算单元的示意性框图。参考图2所示,边缘计算单元120包括处理器121和计算机可读存储介质122。处理器121可以执行计算机可读介质122上存储有的多个指令以执行一个或多个动作,从而实现各种功能。例如,处理器121可以执行多个指令以对传感器110的方位参数进行校准。在一个或多个实施例中,处理器121还可以从计算机可读介质122读取数据,和/或将数据存储至计算机可读介质122中。处理器121可以包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)专用集成电路(Application-specific integrated circuit,ASIC)等。中央处理器可以是X86处理器、ARM处理器、MIPS处理器等。计算机可读介质122可以包括内存(Memory)122a和/或存储器(Storage)122b。内存122a的示例包括易失性存储介质,例如随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)等。存储器122b的示例包括非易失性存储介质,例如只读存储器(Read Only Memory,ROM)、闪存、光盘、磁盘等。
图3例示了根据本发明一个或多个实施例的传感器的方位参数的校准方法的流程图。传感器的方位参数的校准方法300例如可以在如图2所示的边缘计算单元120中被执行。参考图3所示,传感器的方位参数的校准方法300包括:
步骤310:获取基于传感器的感测结果而得到的第一坐标系下的第一车辆位置序列;
步骤320:以当前方位参数为基准生成多个候选方位参数;
步骤330:利用多个候选方位参数中的每一个分别将第一车辆位置序列转换为第二坐标系下的一个第二车辆位置序列;
步骤340:根据多个第二车辆位置序列中的每一序列和车道位置分别确定一个相关值;
步骤350:将具有最大相关值的第二车辆位置序列对应的候选方位参数设置为当前方位参数。
需要说明的是,图3所示的各步骤的顺序仅是示意性,在不脱离本发明的精神和范围内各步骤的顺序可以进行调整。例如,步骤310可以和步骤320同时被执行。又例如,步骤320可以先于步骤310被执行。
在步骤310,第一车辆位置序列可以由传感器110每隔一时间间隔采集一次车道内的车辆获得。可以设第一车辆位置序列为{(VehFX1,VehFY1),…,(VehFXn,VehFYn)},其中下角标n代表第一位置序列中位置点的个数。序列中第i个点(VehFXi,VehFYi)代表一车辆曾经出现在其所代表的第一坐标系下的位置。在一个或多个实施例中,第一车辆位置序列可以由传感器110每隔一时间间隔采集一个车道内的同一或者不同车辆获得。例如,参考图1所示,第一车辆位置序列可以由多个不同时刻采集的车辆12a在一个车道内的不同位置构成。又例如,参考图1所示,第一车辆位置序列可以由多个不同时刻采集的一个车道内的车辆12b和车辆12c的不同位置构成。在一个或多个实施例中,第一车辆位置序列可以由传感器110每隔一时间间隔采集多个车道内的不同车辆获得。例如,参考图1所示,第一车辆位置序列可以由多个不同时刻采集的两个车道内的车辆12a、车辆12b和车辆12c的不同位置构成。
在一个或多个实施例中,第一坐标系为传感器坐标系。也就是说,第一车辆位置序列中的车辆位置为传感器坐标系下的坐标值。可以理解,第一坐标系还可以是其他坐标系,这需要根据使用的传感器来确定。
在步骤320,可以通过调整当前方位参数中的一个或多个子参数来生成候选方位参数。其中,方位参数可以被用于对传感器110的感测结果进行坐标系转换。在一个或多个实施例中,方位参数包括传感器的位置参数和/或传感器的感测方向参数。在一个或多个实施例中,传感器的位置参数包括大地坐标系下的三维坐标,设为(X,Y,Z),其中X为经度,Y为维度,Z为海拔。在一个或多个实施例中,传感器的感测方向参数包括传感器的感测中心方向相对于一基准方向的方位角和俯仰角,设为(θ,),其中θ为传感器的感测中心方向相对于基准方向的方位角,为传感器的感测中心方向相对于基准方向的俯仰角。需要说明的是,感测中心方向是感测面中心到感测范围中心的方向,基准方向为人为设定的一个方向。相应地,可以设当前方位参数候选方位参数可以通过调整SensorConfig0中的一个或多个子参数X0,Y0,Z0,θ0,来得到。可以设候选方位参数为其中j=1,2,…,m,m为候选方位参数的个数。
在步骤330,利用多个候选方位参数中的每一个分别将第一车辆位置序列转换为第二坐标系下的一个第二车辆位置序列。也就是说,每一个候选方位参数都会对应一个第二车辆位置序列。对于SensorConfigj对应的第二车辆位置序列可以设为{(VehSX1j,VehSY1j),…,(VehSXnj,VehSYnj)},其中(VehSXij,VehSYij)表示SensorConfigj对应的第二车辆位置序列中第i个位置点在第二坐标系下的坐标值。需要说明的是,利用候选方位参数将第一车辆位置序列转换为第二坐标系下的第二车辆位置序列,可以利用一个或多个变换矩阵来实现,其属于现有技术,且其不属于本发明的重点,因此不展开描述。
在一个或多个实施例中,第二坐标系为大地坐标系。也就是说,第二车辆位置序列中的车辆位置为大地坐标系下的坐标值。可以理解,第二坐标系还可以是其他坐标系,这取决于最终的车辆位置需要在哪个坐标系下表示。
图4例示了根据本发明一个或多个实施例的计算相关值的流程图。参考图4所示,在步骤340,根据一个第二车辆位置序列和车道位置确定一个相关值的步骤可以包括:
步骤342:计算第二车辆位置序列中每一个车辆位置与其最接近的车道位置之间的距离值;
步骤344:利用与距离值成负相关的一个函数对每一个距离值计算一个子相关值;
步骤346:对多个子相关值进行组合运算得到相关值。
在步骤342,计算第二车辆位置序列中每一个车辆位置与其最接近的车道位置之间的距离值。在一个或多个实施例中,车道位置包括车道线位置和/或车道中心位置。车道线可以包括白虚线、白实线、黄虚线、黄实线等等。在一个或多个实施例中,车道位置可以通过高清地图获得。例如,可以通过高清地图获得车道线位置。又例如,可以通过高清地图中的车道线位置计算得到车道中心位置。车辆位置与其最接近的车道位置的距离值例如可以通过两点间的距离计算公式来计算。可以设车辆位置(VehSXij,VehSYij)与其最接近的车道位置之间的距离值为Dij,则距离值Dij可以通过下式计算得到,
其中,(RXij,RYij)为车辆位置(VehSXij,VehSYij)对应的最接近的车道位置。
在步骤344,利用与距离值成负相关的一个函数对每一个距离值计算一个子相关值。可以设子相关值为Corrsubij,则Corrsubij=F(Dij)。在一个或多个实施例中,其中,K为一个非负常数,f(Dij)为一个非负单调函数,例如f(Dij)=Dij,又例如f(Dij)=Dij 2。
在一个或多个实施例中,在步骤340之前可以进行去噪处理,其包括:去除第二车辆位置序列中与其他第二车辆位置具有较大偏差的第二车辆位置。这是因为在传感器110的一段时间的感测中车辆位置一般比较集中,如果第二车辆位置序列中存在与大部分第二车辆位置具有较大偏差的第二车辆位置,则可以认为该具有较大偏差的第二车辆位置为噪点,可以将其去除。如此,在执行步骤340之前先将第二车辆位置序列中存在的噪点去除,可以减少后续的运算需求。
在步骤340计算出每一个第二车辆位置序列{(VehSX1j,VehSY1j),…,(VehSXnj,VehSYnj)}对应的相关值Corrj后,执行步骤350,即将具有最大相关值的第二车辆位置序列对应的候选方位参数设置为当前方位参数。可以设具有最大相关值的第二车辆位置序列对应的候选方位参数为SensorConfigmax,则SensorConfig0=SensorConfigmax。如此,实现了对传感器110的方位参数的自动校准。
由前述的说明可以知道,传感器的方位参数的校准方法300可以在完全没有人工参与的情况下实现自动校准,这大大提高了校准效率,并且成本低廉。另外,由于传感器的方位参数的校准方法300可以在完全没有人工参与的情况下实现自动校准,就可以将校准工作常态化,例如每天深夜进行,从而能够及时地对传感器110的方位参数进行校准。
虽然本发明已以较佳实施例披露如上,但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内所作的各种更动与修改,均应纳入本发明的保护范围内,因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (12)
1.一种传感器的方位参数的自动校准方法,所述传感器适于感测车道内的车辆,所述方位参数适用于对所述传感器的感测结果进行坐标系转换,其特征在于,包括:
获取基于传感器的感测结果而得到的第一坐标系下的第一车辆位置序列;
以当前方位参数为基准生成多个候选方位参数;
利用所述多个候选方位参数中的每一个分别将所述第一车辆位置序列转换为第二坐标系下的一个第二车辆位置序列;
根据多个所述第二车辆位置序列中的每一序列和车道位置分别确定一个相关值;以及
将具有最大相关值的所述第二车辆位置序列对应的所述候选方位参数设置为当前方位参数。
2.如权利要求1所述的传感器的方位参数的自动校准方法,其特征在于,根据一个所述第二车辆位置序列和车道位置确定一个相关值的步骤包括:
计算所述第二车辆位置序列中每一个车辆位置与其最接近的车道位置之间的距离值;
利用与所述距离值成负相关的一个函数对每一个所述距离值计算一个子相关值;以及
对多个所述子相关值进行组合运算得到所述相关值。
3.如权利要求1或2所述的传感器的方位参数的自动校准方法,其特征在于,在计算所述相关值之前,进行去噪处理,包括:去除所述第二车辆位置序列中与其他第二车辆位置具有较大偏差的第二车辆位置。
4.如权利要求1所述的传感器的方位参数的自动校准方法,其特征在于,所述第一车辆位置序列由所述传感器每隔一时间间隔采集一次车道内的车辆获得。
5.如权利要求1所述的传感器的方位参数的自动校准方法,其特征在于,通过调整当前方位参数中的一个或多个子参数来生成所述候选方位参数。
6.如权利要求1所述的传感器的方位参数的自动校准方法,其特征在于,所述方位参数包括所述传感器的位置参数和/或所述传感器的感测方向参数。
7.如权利要求1所述的传感器的方位参数的自动校准方法,其特征在于,所述第一坐标系为传感器坐标系,所述第二坐标系为大地坐标系。
8.如权利要求1所述的传感器的方位参数的自动校准方法,其特征在于,所述车道位置包括车道线位置和/或车道中心位置。
9.如权利要求1或8所述的传感器的方位参数的自动校准方法,其特征在于,所述车道位置通过高清地图获得。
10.如权利要求1所述的传感器的方位参数的自动校准方法,其特征在于,所述传感器包括雷达和/或摄像头。
11.一种边缘计算单元,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;以及
其上存储有多个指令的计算机可读存储介质,所述多个指令响应于由所述一个或多个处理器执行而促使所述边缘计算单元实现如权利要求1-10中任一项所述的传感器的方位参数的自动校准方法。
12.一种路侧传感系统,其特征在于,包括:
传感器,适于感测车道内的车辆;
如权利要求11所述的边缘计算单元,适于接收所述传感器的感测结果以及实现如权利要求1-10中任一项所述的传感器的方位参数的自动校准方法。
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Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112815979B (zh) * | 2020-12-30 | 2023-11-21 | 联想未来通信科技(重庆)有限公司 | 一种传感器的标定方法及装置 |
WO2022141910A1 (zh) * | 2021-01-01 | 2022-07-07 | 杜豫川 | 一种基于行车安全风险场的车路激光雷达点云动态分割及融合方法 |
US11661077B2 (en) | 2021-04-27 | 2023-05-30 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America. Inc. | Method and system for on-demand roadside AI service |
CN113658268B (zh) * | 2021-08-04 | 2024-07-12 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 摄像头标定结果的验证方法、装置及电子设备、存储介质 |
CN113691907B (zh) * | 2021-09-07 | 2023-04-11 | 四川启睿克科技有限公司 | 一种智慧家庭中声随人动方法及系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101297317B1 (ko) * | 2011-11-30 | 2013-08-16 | 한국과학기술연구원 | 동작 추적을 위한 모션 센서의 교정 방법 |
CN104316335A (zh) * | 2014-11-19 | 2015-01-28 | 烟台开发区海德科技有限公司 | 3d汽车车轮定位仪多相机标定系统及多相机标定方法 |
CN104715473A (zh) * | 2013-12-11 | 2015-06-17 | 鹦鹉股份有限公司 | 用于对自动车辆车载的摄像机的位置进行角度校准的方法 |
CN107356244A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-17 | 北京万集科技股份有限公司 | 一种路侧单元天线的标定方法及装置 |
CN109724615A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-05-07 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 一种车道线识别结果的校验方法及系统 |
CN109767475A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-17 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种传感器的外部参数标定方法及系统 |
CN110132305A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-16 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种实时校准方法及装置 |
-
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101297317B1 (ko) * | 2011-11-30 | 2013-08-16 | 한국과학기술연구원 | 동작 추적을 위한 모션 센서의 교정 방법 |
CN104715473A (zh) * | 2013-12-11 | 2015-06-17 | 鹦鹉股份有限公司 | 用于对自动车辆车载的摄像机的位置进行角度校准的方法 |
CN104316335A (zh) * | 2014-11-19 | 2015-01-28 | 烟台开发区海德科技有限公司 | 3d汽车车轮定位仪多相机标定系统及多相机标定方法 |
CN107356244A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-17 | 北京万集科技股份有限公司 | 一种路侧单元天线的标定方法及装置 |
CN109767475A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-17 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种传感器的外部参数标定方法及系统 |
CN109724615A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-05-07 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 一种车道线识别结果的校验方法及系统 |
CN110132305A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-16 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种实时校准方法及装置 |
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