CN112763995A - 雷达标定方法、装置、电子设备和路侧设备 - Google Patents

雷达标定方法、装置、电子设备和路侧设备 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种雷达标定方法、装置、电子设备、路侧设备、存储介质及计算机程序产品，涉及智能交通领域。具体实现方案为：获取雷达在预设时长内在所述雷达的坐标系下采集的M个参考对象分别对应的参考位置信息；其中，M为大于等于1的整数；基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息；其中，N为大于等于1的整数；基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，所述雷达的标定参数用于表示所述雷达的坐标系与目标坐标系之间的转换关系。

Description

雷达标定方法、装置、电子设备和路侧设备
技术领域
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及智能交通领域。
背景技术
车路协同场景下，雷达感知目标物得到的数据对应于局部坐标系下的感知结果，为了将雷达的感知数据应用于全局坐标，需要对雷达进行标定。一些传统的雷达标定方法均不适用于车路协同场景下的雷达的标定，因此，在车路协同场景下如何对雷达进行准确的标定成为了需要解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种雷达标定方法、装置、电子设备、路侧设备、存储介质及计算机程序产品。
根据本申请的一方面，提供了一种雷达标定方法，包括：
获取雷达在预设时长内在所述雷达的坐标系下采集的M个参考对象分别对应的参考位置信息；其中，M为大于等于1的整数；
基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息；其中，N为大于等于1的整数；
基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，所述雷达的标定参数用于表示所述雷达的坐标系与目标坐标系之间的转换关系。
根据本申请的另一方面，提供了一种雷达标定装置，包括：
雷达数据获取模块，用于获取雷达在预设时长内在所述雷达的坐标系下采集的M个参考对象分别对应的参考位置信息；其中，M为大于等于1的整数；
数据处理模块，用于基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息；其中，N为大于等于1的整数；
标定参数确定模块，用于基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，所述雷达的标定参数用于表示所述雷达的坐标系与目标坐标系之间的转换关系。
根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本申请任一实施例提供的方法。
根据本申请的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行本申请任一实施例提供的方法。
根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现上述方法。
根据本申请的另一方面，提供了一种路侧设备，包括如前所述的电子设备。
根据本申请的技术方案，可以通过获取M个参考对象的参考位置信息，结合高精地图的相关信息确定出雷达的标定参数；由于确定雷达的标定参数采用雷达实时感知的数据并且结合相应的高精地图的相关信息，从而提供了雷达在车路协同的场景下的标定的处理方法，并且使得雷达的数据能够与其他数据采集设备采集的数据进行协同使用，进一步保证了车路协同场景的处理效率以及数据准确性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是本申请一个实施例提供的雷达标定方法的流程示意图；
图2是本申请一个实施例提供的雷达探测范围示意图；
图3是本申请另一个实施例提供的雷达标定方法的轨迹信息示意图一；
图4是本申请另一个实施例提供的雷达标定方法的轨迹信息示意图二；
图5是本申请一个实施例提供的雷达标定装置的结构示意图；
图6是用来实现本申请实施例的雷达标定方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本申请一个实施例提供的雷达标定方法的示意图。如图1所示，该方法包括：
S101：获取雷达在预设时长内在所述雷达的坐标系下采集的M个参考对象分别对应的参考位置信息；其中，M为大于等于1的整数；
S102：基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息；其中，N为大于等于1的整数；
S103：基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，所述雷达的标定参数用于表示所述雷达的坐标系与目标坐标系之间的转换关系。
本实施例可以应用于电子设备；所述电子设备可以为服务器或终端设备中的任意一种，只要具备数据处理功能则在本实施例的保护范围内。
所述雷达可以为路侧安装的雷达，比如，可以是路边架设的路杆上安装的雷达，或者也可以安装在其他位置，比如路边的高楼的墙体上等等，本实施例不对雷达的安装位置进行穷举。
所述雷达具体可以为毫米波雷达。
所述预设时长可以根据实际情况来设置，比如，可以是10分钟、20分钟等等。
所述雷达所在的位置可以根据实际架设情况不同而不同；所述M个参考对象可以是在雷达的探测范围内、且在所述预设时长内，被雷达探测到的M个参考对象。
所述M个参考对象可以为在所述待标定雷达的探测范围内可以检测到的M个参考对象，如图2所示，可以是车辆、障碍物等等。所述雷达的探测范围与所述雷达本身性能相关，具体的，雷达性能包括探头数量、载波频率、信号形式、脉冲重复频率、脉冲宽度、调制系数等，例如探头数量越多，探测盲区越小，探测范围越大；载波频率越高，对应波长越小，探测范围越小。
所述雷达可以通过发射无线电波并接收回波来确定M个参考对象中每一个参考对象的参考位置信息。
上述M个参考对象中，每一个参考对象对应的参考位置信息可以为多个。由于所述雷达具备一定的信号推送频率，也就是两次无线电波的发射之间可以存在一定的时间间隔，基于此，所述雷达可以在所述预设时长内发送多次无线电波，每一次发送无线电波都可以基于其回波确定一个或多个参考对象分别对应的参考位置信息。需要理解的是，M个参考对象并不是在所述预设时长内均可以被探测到的，举例来说，假设在预设时长内以一定的时间间隔推送了20次无线电波，相应的接收到20次回波，其中基于第1次～第10次回波可以确定参考对象1、参考对象2、参考对象3分别对应的10个参考位置信息，第11-第20次回波可以确定参考对象3、参考对象4分别对应的10个参考位置信息；最终在预设时长内可以确定4个参考对象分别对应的多个参考位置信息。
所述基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息，可以是基于M个参考对象中每一个参考对象对应的多个参考位置信息，构建每一个参考对象所对应的轨迹信息。
上述N可以等于M，均为大于等于1的整数。又或者，N可以小于M。
上述N等于M的情况，可以是基于所述M个参考对象中每一个参考对象的多个参考位置信息构建一个轨迹信息，最终得到M条轨迹信息。
上述N小于M的情况，可以是基于所述M个参考对象中每一个参考对象的多个参考位置信息构建一个对应的候选轨迹信息，从所述M个候选轨迹信息中过滤一部分候选轨迹信息，最终可以得到N条轨迹信息。
基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，所述雷达的标定参数用于表示所述雷达的坐标系与目标坐标系之间的转换关系，具体可以为：基于所述N条轨迹信息、以及所述N条轨迹信息所对应的所述高精地图的车道中心线，确定所述雷达的标定参数。
其中，所述雷达的标定参数可以包括有旋转矩阵以及平移矩阵；所述雷达的标定参数可以通过所述旋转矩阵以及平移矩阵将雷达检测或探测到的所述雷达的坐标系的位置信息转换至目标坐标系。这里，所述目标坐标系可以为全部车路协同场景下的设备统一使用的坐标系；又或者，该目标坐标系可以为高精地图的坐标系，或是高精地图使用的坐标系，比如，可以为大地坐标系。
如此，就可以通过获取M个参考对象的参考位置信息，结合高精地图的相关信息确定出雷达的标定参数；由于确定雷达的标定参数采用雷达实时感知的数据并且结合相应的高精地图的相关信息，从而可以保证雷达标定的精确性，最终可以保证雷达应用在车路协同的场景下的时候，与其他数据采集设备采集的数据进行协同使用，进一步保证了车路协同场景的处理效率以及处理准确性。
所述基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息，包括：
基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，生成M条候选轨迹信息；对所述M条候选轨迹信息进行过滤，得到所述N条轨迹信息。
其中，所述基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，生成M条候选轨迹信息，具体可以包括：将所述M个参考对象中每一个参考对象的多个参考位置信息依照时间先后顺序进行排列并连接，得到每一个参考对象对应的候选轨迹信息。
前述已经说明，在预设时长内可以以一定时间间隔依次获取到所述M个参考对象中每一个参考对象对应的一个或多个参考位置信息，也就是说，每一个参考位置信息还可以对应有一个时刻值或时间戳；在构建每一个参考对象所对应的轨迹信息的时候，可以基于每一个参考对象的多个参考位置信息依照时间先后顺序进行排列并连接，得到每一个参考对象对应的候选轨迹信息。
所述M个候选轨迹信息不一定均可以使用，因此可以根据一定的规则对候选轨迹信息进行过滤，将保留下来的候选轨迹信息作为N条轨迹信息。上述N可以小于等于M。
其中，对所述M个候选轨迹信息进行过滤，可以是基于以下方式中的至少一种来处理：
所述M个候选轨迹信息中的任意一个候选轨迹信息的长度是否大于预设长度门限值，若大于则保留，否则删除；所述预设长度门限值可以根据实际情况设置，比如可以是50米；
所述M个候选轨迹信息的任意一个候选轨迹信息是否接近直线，若接近则保留，否则删除；其中，所述任意一个候选轨迹信息是否接近直线的判断方式可以是所述候选轨迹信息中大于预设比例的部分轨迹信息为直线，即可认为候选轨迹信息接近直线；其中，预设比例可以为根据实际情况设置的，比如80％或90％等等；
所述M个候选轨迹信息中任意一个候选轨迹信息是否与对应位置的高精地图的车道中心线相似度大于相似度门限值，若大于则保留，否则删除；其中，相似度门限值可以根据实际情况设置，比如可以为95％，或者更大或更小，均在本实施例保护范围内。
如此，就可以将M条候选轨迹信息中一些极端情况下的轨迹信息进行删除，过滤得到可靠度较高的N条轨迹信息，从而以N条轨迹信息作为计算基础，排除噪声数据的干扰，使得后续标定参数的计算更加精细准确。
如图3所示，基于先验信息，当车辆规范行车的时候，有很大概率车辆的轨迹会和高精地图的车道中心线存在相似(比如相似度大于80％)，也就是车辆在车道的中心线附近行驶，因此，可以通过M个候选轨迹信息是否出现在车道中心线，或者是否与高精地图的车道中心线具备一定的相似度，来确定是否保留候选轨迹信息。本实施例中，所述对所述M条候选轨迹信息进行过滤，得到所述N条轨迹信息的一种示例性处理方式，可以包括：
基于所述M条候选轨迹信息分别与所述高精地图中的车道中心线的相似度，确定所述M条候选轨迹信息分别对应的评分值；从所述M条候选轨迹信息中选取所述评分值大于预设门限值的所述N条轨迹信息。
也就是说，对所述M个候选轨迹信息进行评分值计算，保留评分值大于预设门限值的候选轨迹信息，其余的候选轨迹信息删除。
这里，可以通过预设公式进行处理，比如，可以是将M个候选轨迹信息输入到采用打分机制计算公式结合所述预设门限值来进行计算的预设公式中，直接得到所述预设公式输出的所述N条轨迹信息。其中，所述预设公式可以表示如下：
Figure BDA0002858537330000071
其中，remaintraces是保留的N条轨迹信息，score()为打分机制计算公式，需要理解的是，虽然上述公式中仅示意出该打分机制计算公式score()中仅包含有
Figure BDA0002858537330000072
函数，但是实际处理中，该score()中还包含有所述预设门限值(或称为阈值)可以将该预设门限值表示为Ttrace；
Figure BDA0002858537330000073
是估计归类策略；traceset代表M条候选轨迹信息。
具体的对所述预设公式的处理进行说明可以包括：将所述M条候选轨迹信息输入至
Figure BDA0002858537330000074
通过
Figure BDA0002858537330000075
对M个候选轨迹信息按照相应的归类策略进行处理。
Figure BDA0002858537330000076
的处理可以包括按照所述M条候选轨迹信息的几何属性、线性关系以及轨迹关系等进行归类。如图4所示，对M个候选轨迹信息归类后可以将轨迹信息分为直线轨迹、左拐弯轨迹、右拐弯轨迹、左变道轨迹、右变道轨迹等。对归类后的轨迹信息采用打分机制计算公式score()进行评分；具体的打分机制可以根据实际应用场景的需要做调整，例如，对于直线轨迹而言，可以是基于直线轨迹的长度进行评分，若所述M个候选轨迹信息中的某一个候选轨迹信息越长则对应的评分值越高；还可以是基于直线轨迹与车道线之间的夹角进行打分，若所述M个候选轨迹信息中的某一个候选轨迹信息与车道线平行则对应的评分值较高，若所述M个候选轨迹信息中的某一个候选轨迹信息与车道线之间的夹角较大，则评分值较低；对于左拐弯轨迹或者右拐弯轨迹而言，可以是基于轨迹弧度与对应位置处高精地图中的车道中心线的弧度之间的关系进行打分，两者越接近则评分值越高，反之评分值较低。其他情况下的打分机制不一一赘述。该打分机制计算公式score()还可以对M个候选轨迹信息的评分值与预设门限值进行比较，将评分值大于阈值的进行保留，其余的删除；这里，所述预设门限值的设定可以根据实际情况调整，若所述预设门限值较大，则过滤得到的N条轨迹信息数据质量较高，但数据量较少；若所述预设门限值较小，则过滤得到的数据质量较低，但数据量较大。
如此，通过基于归类策略对M条轨迹信息进行分类，同时比较M条轨迹信息与高精地中车道中心线的相似度，可以对所述M条轨迹信息进行更为精细的过滤处理，进一步提升标定参数计算的准确性。
基于上述处理可以从M条候选轨迹信息中删除部分候选轨迹信息，保留与车道中心线的轨迹类似的候选轨迹信息，将保留的候选轨迹信息作为N条轨迹信息进行雷达的标定。所述基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，包括：
基于所述N条轨迹信息以及所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线，分别与K组候选标定参数进行计算得到K个结果，将所述K个结果中的最小值所对应的候选标定参数作为所述雷达的所述标定参数；K为大于等于2的整数。
上述K组候选标定参数的生成方式可以是：将N条轨迹信息进行组合得到的K个轨迹信息组合，基于所述K个轨迹信息组合分别进行计算得到K组候选标定参数。
其中，所述将N条轨迹信息进行组合得到的K个轨迹信息组合，可以是将N条轨迹信息任意两个轨迹信息组合，任意三个轨迹信息组合、任意四个轨迹信息组合，直至任意N个轨迹信息组合，最终可以得到K个轨迹信息组合。
基于所述K个轨迹信息组合分别进行计算得到K组候选标定参数，具体可以是：基于所述K个轨迹信息组合中的第h个轨迹信息组合进行计算，得到第h组候选标定参数；h为大于等于1且小于等于K的整数。
这里，所述第h个轨迹信息组合可以为所述K个轨迹信息组合中的任意一个组合，也就是基于每一个轨迹信息组合均采用同样的处理方式，最终得到每一个轨迹信息组合所对应的候选标定参数，只是不再进行一一赘述。
通过上述方案，可以基于N条轨迹信息进行排列组合得到K种轨迹组合，进而通过K种轨迹组合对应的K组候选标定参数与N条轨迹信息和车道中心线信息的计算获取雷达标定参数的最优解。如此，通过遍历N条轨迹信息之间的各种组合，可以得到大量不同几何属性的轨迹关系，进而保证最终确定的雷达标定参数的准确性，避免了数据量较少导致的计算可靠性较低的问题。
关于上述K个结果中，每一个结果的计算方式，说明如下：所述基于所述N条轨迹信息以及所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线，分别与K组候选标定参数进行计算得到K个结果，包括：
基于所述N条轨迹信息分别与对应的高精地图的车道中心线之间的相似概率，确定所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点；基于所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点、所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线以及所述K组候选标定参数中的第j组候选标定参数，计算得到第j个结果；其中，j为大于等于1且小于等于K的整数。
前述得到K组候选标定参数，基于N条轨迹信息及其分别对应的高精地图的车道中心线，对K组候选标定参数进行遍历计算，从中选取使得最终结果最小的一组候选标定参数作为本实施例最终的雷达的标定参数。
需要指出的是，在计算得到所述K个结果中的任意一个结果的处理中，与上述第j个结果的处理均相同，只是不做一一赘述。
上述基于所述N条轨迹信息分别与对应的高精地图的车道中心线之间的相似概率，确定所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点；基于所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点、所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线以及所述K组候选标定参数中的第j组候选标定参数，计算得到第j个结果；
最终可以得到基于K组候选标定参数确定的K个结果，从所述K个结果中选取最小的一个结果，将该结果所对应的候选标定参数作为所述雷达的标定参数。
其中与N条轨迹信息分别对应的所述高精地图的车道中心线，具体可以是所述高精地图中的与N条轨迹信息中的某一条轨迹信息所对应的车道中心线；或者，可以是与N条轨迹信息中的某一条轨迹信息所对应的高精地图的车道中心线推理得到的虚拟轨迹，其中，所述推理得到的虚拟轨迹，可以是根据所述高精地图的车道中心线确定的与其平行的一条或多条虚拟轨迹。
具体的，结合以下公式进行说明：
Figure BDA0002858537330000101
其中，traceradar(i)是前述N条轨迹信息中的第i条轨迹信息，(Rj,Tj)为前述K组候选标定参数中第j组候选标定参数；tracelanes(i)是与所述第i条轨迹信息对应的高精地图的车道中心线，或者可以是基于与所述第i条轨迹信息对应的高精地图的车道中心线推理得到的虚拟轨迹；P(*)代表基于与所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线之间的相似概率，确定所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点，也就是可以依概率选择每一条轨迹信息上的一个或多个轨迹点和高精地图给出的车道轨迹具有一定的相似度；argmin()表示取使得最终的结果最小的一组候选标定参数。(R，T)表示最终计算得到的雷达的标定参数，其中R可以是旋转矩阵，T可以是位移向量。具体计算过程如下：
基于所述N条轨迹信息中的第i条轨迹信息与所述K组候选标定参数中的第j组候选标定参数计算得到所述N条轨迹信息分别对应的转换后的轨迹信息。具体的，可以是将雷达坐标系下第i条轨迹信息的每个轨迹点的坐标信息乘以第j组候选标定参数(Rj,Tj)，得到目标坐标系下的一系列轨迹点的坐标信息。其中，目标坐标系可以是车路协同场景下其他数据采集设备的坐标系，例如相机坐标系或者其他位置处雷达的坐标系，或高精地图的坐标系，也可以是世界坐标系，此处不予限定。
其次，基于与所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线之间的相似概率，确定所述N条轨迹信息分别对应的转换后的轨迹信息的保留轨迹点。例如，当车道中心线为直线时，依照概率选择函数P(*)选取目标坐标系下N条轨迹信息中的部分轨迹点，所述部分轨迹点具有良好的线性关系，通过概率选择函数P(*)剔除掉部分处于异常位置的轨迹点，例如可以通过概率选择函数P(*)剔除掉第i条轨迹信息中直线行驶的过程中发生紧急变道时对应的轨迹点。
最后，基于所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点、第j组候选标定参数(Rj,Tj)进行计算，得到所述N条轨迹信息转换到目标坐标系下的轨迹，基于所述N条轨迹信息分别对应的转换到目标坐标系下的轨迹以及其对应的高精地图的车道中心线进行差值计算得到所述N条轨迹信息分别对应的差值，将所述N条轨迹信息分别对应的差值进行求和计算，得到第j组候选标定参数(Rj,Tj)，所对应的第j个结果；以此类推，直至遍历全部K个候选标定参数后，得到K个结果。
基于argmin()函数，从K个结果中选取最小的一个结果，将该结果所对应的候选标定参数，作为所述雷达的标定参数。
还可以通过其他代价函数替代上述公式，当代价函数值最小时，对应的雷达的标定参数为最优解。具体优化的方法可以是非线性优化方法中的LM(Levenberg-Marquardt，莱文贝格－马夸特方法)、梯度下降法、牛顿法等，具体采用何种优化方法，本申请不做限定。
如此，通过标定参数初值将轨迹信息转换到目标坐标系下，基于概率选择相应的轨迹点，基于目标物的轨迹信息与高精地图车道信息之间的映射关系，将相关数据代入特定公式进行计算并寻求最优解，自动化实现对雷达参数的标定，标定过程中不需要人工参与，操作简便。
对前述实施例提供一种示例性说明：
在车路协同场景中，有些地方在新安装的雷达(具体可以为毫米波雷达)的情况下，可能会出现由于工期、各个单位的协同等问题的不一致，无法及时的给雷达做标定。此时，仅有的条件可能就是给出某段路段的高精地图，然后在通电通网后能够获取雷达感知的参考对象，比如障碍物，的一些基本信息，比如参考对象在雷达的坐标系下的位置信息。本实施例需要获取到雷达所在路段所对应的高精地图的相关信息，比如可以是路段A所对应的高精地图的车道的信息等等，另外，还需要获取到该雷达在预设时长内采集到的M个参考对象分别对应的参考位置信息。
本实施例通过电子设备对所述雷达在预设时长内采集到的M个参考对象分别对应的参考位置信息进行处理，最终得到M条候选轨迹信息；通过对M条候选轨迹信息进行过滤，保留其中的符合行车规范的N条轨迹信息；利用其中的N条轨迹信息、以及所述高精地图的车道中心线进行计算，最终解算出雷达的标定参数。
在前述得到所述雷达的标定参数之后，还可以包括：
获取所述雷达在所述雷达的坐标系下实时采集的目标对象的位置信息，基于所述雷达的标定参数对所述目标对象的位置信息进行调整，得到所述目标对象的位置信息在所述目标坐标系下对应的位置信息。
也就是说，将所述雷达实时采集的目标对象的位置信息，基于前述雷达的标定参数进行转换，最终可以得到当前雷达的坐标系下的目标对象的位置信息在目标坐标系中对应的位置信息。
所述目标对象具体可以为路面上行驶的车辆、停止的车辆、行人、障碍物等中的任意之一。关于雷达实时采集目标对象的位置信息的处理与前述实施例相同，不做赘述。另外，所述雷达采集到的目标对象的位置信息为雷达的坐标系中的位置信息。
对于雷达探测范围内会存在多个对象，将其中任意一个作为目标对象，均可以基于上述雷达的标定参数进行转换，确定其在目标坐标系中相应的位置。
所述目标坐标系在前述已经说明，这里不做赘述，一种示例中，高精地图采用的坐标系即为所述目标坐标系，也就是说获取所述雷达在所述雷达的坐标系下实时采集的目标对象的位置信息，基于所述雷达的标定参数对所述目标对象的位置信息进行调整，得到所述目标对象在所述高精地图中对应的信息。
如此，可以预先对雷达确定对应的标定参数，进而在实际使用雷达的时候，通过预先确定的标定参数就可以将雷达实时采集到的相关信息直接转换到目标坐标系下，由于采用本实施例提供的方案可以使得雷达的标定参数更加准确，因此实际使用的时候也可以更加高效以及准确的将雷达采集的信息标定到目标坐标系中，提升整个车路协同场景中的数据准确性以及统一性。
本申请实施例还提供了一种雷达标定装置。如图5，该装置包括：
雷达数据获取模块501，用于获取雷达在预设时长内在所述雷达的坐标系下采集的M个参考对象分别对应的参考位置信息；其中，M为大于等于1的整数；
数据处理模块502，用于基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息；其中，N为大于等于1的整数；
标定参数确定模块503，用于基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，所述雷达的标定参数用于表示所述雷达的坐标系与目标坐标系之间的转换关系。
在一种实施方式中，所述数据处理模块502，用于基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，生成M条候选轨迹信息；
对所述M条候选轨迹信息进行过滤，得到所述N条轨迹信息。
在一种实施方式中，所述数据处理模块502，用于基于所述M条候选轨迹信息分别与所述高精地图中的车道中心线的相似度，确定所述M条候选轨迹信息分别对应的评分值；
从所述M条候选轨迹信息中选取所述评分值大于预设门限值的所述N条轨迹信息。
在一种实施方式中，所述标定参数确定模块503，用于基于所述N条轨迹信息以及所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线，分别与K组候选标定参数进行计算得到K个结果；将所述K个结果中的最小值所对应的候选标定参数作为所述雷达的所述标定参数；K为大于等于2的整数。
在一种实施方式中，所述标定参数确定模块503，用于基于所述N条轨迹信息分别与对应的高精地图的车道中心线之间的相似概率，确定所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点；基于所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点、所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线以及所述K组候选标定参数中的第j组候选标定参数，计算得到第j个结果；其中，j为大于等于1且小于等于K的整数。
在一种实施方式中，所述装置还包括：
雷达数据调整模块504，用于获取所述雷达在所述雷达的坐标系下实时采集的目标对象的位置信息，基于所述雷达的标定参数对所述目标对象的位置信息进行调整，得到所述目标对象的位置信息在所述目标坐标系下对应的位置信息。
本申请实施例提供的雷达标定装置，能够实现本申请实施例提供的雷达标定方法，具备相应的有益效果。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或要求的本公开的实现。
如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入输出(I/O)接口605也连接至总线604。
设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元60执行上文所描述的各个方法和处理，例如雷达标定方法。例如，在一些实施例中，雷达标定方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的雷达标定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行雷达标定方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
本公开还提供了一种路侧设备，可以为如前述电子设备。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (16)

1.一种雷达标定方法，包括：
获取雷达在预设时长内在所述雷达的坐标系下采集的M个参考对象分别对应的参考位置信息；其中，M为大于等于1的整数；
基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息；其中，N为大于等于1的整数；
基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，所述雷达的标定参数用于表示所述雷达的坐标系与目标坐标系之间的转换关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息，包括：
基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，生成M条候选轨迹信息；
对所述M条候选轨迹信息进行过滤，得到所述N条轨迹信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述M条候选轨迹信息进行过滤，得到所述N条轨迹信息，包括：
基于所述M条候选轨迹信息分别与所述高精地图中的车道中心线的相似度，确定所述M条候选轨迹信息分别对应的评分值；
从所述M条候选轨迹信息中选取所述评分值大于预设门限值的所述N条轨迹信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，包括：
基于所述N条轨迹信息以及所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线，分别与K组候选标定参数进行计算得到K个结果；将所述K个结果中的最小值所对应的候选标定参数作为所述雷达的所述标定参数；K为大于等于2的整数。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述N条轨迹信息以及所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线，分别与K组候选标定参数进行计算得到K个结果，包括：
基于所述N条轨迹信息分别与对应的高精地图的车道中心线之间的相似概率，确定所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点；基于所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点、所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线以及所述K组候选标定参数中的第j组候选标定参数，计算得到第j个结果；其中，j为大于等于1且小于等于K的整数。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：
获取所述雷达在所述雷达的坐标系下实时采集的目标对象的位置信息，基于所述雷达的标定参数对所述目标对象的位置信息进行调整，得到所述目标对象的位置信息在所述目标坐标系下对应的位置信息。
7.一种雷达标定装置，包括：
雷达数据获取模块，用于获取雷达在预设时长内在所述雷达的坐标系下采集的M个参考对象分别对应的参考位置信息；其中，M为大于等于1的整数；
数据处理模块，用于基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，确定N条轨迹信息；其中，N为大于等于1的整数；
标定参数确定模块，用于基于所述N条轨迹信息以及高精地图的相关信息，确定所述雷达的标定参数，所述雷达的标定参数用于表示所述雷达的坐标系与目标坐标系之间的转换关系。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述数据处理模块，用于基于所述M个参考对象分别对应的参考位置信息，生成M条候选轨迹信息；
对所述M条候选轨迹信息进行过滤，得到所述N条轨迹信息。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述数据处理模块，用于基于所述M条候选轨迹信息分别与所述高精地图中的车道中心线的相似度，确定所述M条候选轨迹信息分别对应的评分值；
从所述M条候选轨迹信息中选取所述评分值大于预设门限值的所述N条轨迹信息。
10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述标定参数确定模块，用于基于所述N条轨迹信息以及所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线，分别与K组候选标定参数进行计算得到K个结果；将所述K个结果中的最小值所对应的候选标定参数作为所述雷达的所述标定参数；K为大于等于2的整数。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述标定参数确定模块，用于基于所述N条轨迹信息分别与对应的高精地图的车道中心线之间的相似概率，确定所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点；基于所述N条轨迹信息分别对应的保留轨迹点、所述N条轨迹信息分别对应的高精地图的车道中心线以及所述K组候选标定参数中的第j组候选标定参数，计算得到第j个结果；其中，j为大于等于1且小于等于K的整数。
12.根据权利要求7-11任一项所述的装置，其中，所述装置还包括：
雷达数据调整模块，用于获取所述雷达在所述雷达的坐标系下实时采集的目标对象的位置信息，基于所述雷达的标定参数对所述目标对象的位置信息进行调整，得到所述目标对象的位置信息在所述目标坐标系下对应的位置信息。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
16.一种路侧设备，包括如权利要求13所述的电子设备。
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