CN113311401A - 标定验证组件、系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请是关于一种标定验证组件、系统及方法,属于传感器技术领域,可以应用到自动驾驶领域的智能汽车上。所述标定验证组件包括第一检测物(1)、第二检测物(2)和支架(3);所述第一检测物(1)和所述第二检测物(2)分别是用于供不同类型的传感器(7)检测的物体;所述第一检测物(1)和所述第二检测物(2)分别安装在所述支架(3)上。在本申请公开的实施例中,所述第一检测物(1)或者所述第二检测物(2)至少可被一种传感器(7)准确识别,避免出现现有技术中不同类型的传感器(7)对同一目标参照物的识别精度存在较大差异的情况,从而提高标定验证的精度。
Description
技术领域
本申请涉及传感器技术领域,具体涉及一种标定验证组件、系统及方法。
背景技术
随着社会经济的发展,汽车已经成为人们日常生活中的必需品,自动驾驶功能的出现减少了交通事故率、缓解了交通压力。具有自动驾驶功能的车辆上一般设置有各种传感器,如激光雷达、摄像头和毫米波雷达等。在车辆行驶过程中,传感器采集环境信息并发送给车载终端,车载终端基于环境信息进行车辆控制。
这些设置在具有自动驾驶功能车辆上的传感器在使用之前,通常需要进行标定。标定是指将某一传感器自身坐标系下的测量数据通过状态转移函数转移到另一传感器坐标系下,标定的精度影响自动驾驶的控制精度。目前,标定的验证方法主要是在实际场景中选取目标参照物,例如,车辆、指示牌、树木、障碍球等,通过不同类型的传感器捕捉到的目标参照物的位置偏差来验证标定结果的精度。
当前的验证方法依赖于不同类型传感器对实际场景中的目标参照物的识别精度,只有当目标参照物被精准识别时,标定结果的验证精度才能得到保证。然而,不同类型的传感器对同一目标参照物的识别精度通常会存在较大差异,将会严重影响标定结果的验证精度。例如,当目标参照物为表面光滑的障碍球时,摄像头可对其进行精准识别,但激光雷达和毫米波雷达对其识别能力并不高,此时标定验证结果并不准确。
发明内容
本申请实施例提供了一种标定验证组件、系统和方法,可以解决相关技术中存在的技术问题,所述标定验证组件、系统和方法的技术方案如下:
第一方面,本申请实施例提供了一种标定验证组件,该标定验证组件由第一检测物1、第二检测物2和支架3组成,第一检测物1和第二检测物2分别安装在支架3上,第一检测物1和第二检测物2分别是用于供不同类型的传感器7检测的物体。
在一种可能的实现方式中,第一检测物1为漫反射体,第二检测物2为角反射器。
在一种可能的实现方式中,该标定验证组件的第一检测物1的形状为球形。
在一种可能的实现方式中,该标定验证组件还包括云台4,云台4由固定件41和活动件42组成。其中,固定件41与支架3固定连接,活动件42上安装有第一检测物1和第二检测物2。
在一种可能的实现方式中,该标定验证组件还包括第一安装杆5和第二安装杆6。其中,第一安装杆5的一端与活动件41固定连接,另一端安装有第一检测物1;第二安装杆6的一端与活动件41固定连接,另一端安装有第二检测物2。并且,第一检测物1的检测点、第二检测物2的检测点、第一安装杆5的轴线和第二安装杆6的轴线在同一直线上。
在一种可能的实现方式中,该标定验证组件的云台4上还包括平衡仪43,平衡仪43与云台4的活动件41固定连接。平衡仪43的检测平面与第一检测物1的检测点、第二检测物2的检测点、第一安装杆5的轴线和第二安装杆6的轴线所在的直线垂直。
在一种可能的实现方式中,该标定验证组件的第二安装杆6上设置有滑槽61和滑座62,滑座62安装在滑槽61中。第二检测物2安装在滑座62上,第二检测物2的检测点的滑动轨迹在第二安装杆6的轴线上。
在一种可能的实现方式中,该标定验证组件的第二安装杆6的外壁上具有轴向排列的多个刻度线和每个刻度线对应的刻度值。其中,刻度线对应的刻度值为刻度线在第二安装杆6的轴线上对应的点与第一检测物1的检测点之间的距离。
在一种可能的实现方式中,该标定验证组件的支架3可以是三脚架。
第二方面,本申请实施例还提供了一种标定验证系统,该标定验证系统包括目标设备10、标定验证设备20和如第一方面及其可能的实现方式中所述的标定验证组件30。其中,目标设备10上安装有多种类型的传感器7,标定验证组件30位于多种类型的传感器7的检测区域内,多种类型的传感器7和标定验证设备20建立有通信连接。
第三方面,本申请实施例还提供了一种标定验证方法,该标定验证方法应用于如第二方面所述的标定验证系统中。
在一种可能的方法中,标定验证系统中的多种类型的传感器7包括第一传感器71和第二传感器72,其中,第一传感器71和第二传感器72具有不同的类型。该标定验证方法具体如下:
标定验证设备20获取第一传感器71的检测数据和第二传感器72的检测数据。标定验证设备20基于第一传感器71的检测数据,确定第一检测物1的检测点在第一传感器71的坐标系中的第一位置信息。标定验证设备20基于第二传感器72的检测数据,确定第二检测物2的检测点在第二传感器72的坐标系中的第二位置信息。
获取第一检测物1和第二检测物2的相对位置信息。基于第一位置信息、第二位置信息和相对位置信息,确定第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数的误差值。
在一种可能的方法中,该标定验证方法中的多种类型的传感器7还包括第三传感器73。第三传感器73和第一传感器71、第二传感器72具有不同的类型。该标定验证方法具体如下:
标定验证设备20获取第三传感器73的检测数据。标定验证设备20基于第三传感器73的检测数据,确定第一检测物1的检测点在第三传感器73的坐标系中的第三位置信息。
基于第一位置信息和第三位置信息,确定第三传感器73到第一传感器71的坐标转换函数的误差值。
上述标定验证方法,第一检测物1为球形的漫反射体,所述第二检测物2为角反射器,第一传感器71为摄像头,第二传感器72为毫米波雷达,第三传感器73为激光雷达。
本申请的实施例提供的技术方案至少包括以下有益效果:
本申请实施例提供的标定验证组件中,包括供不同类型的传感器7检测的第一检测物1和第二检测物2。对于第一类型的传感器7到第二类型的传感器7的标定的验证,可以采用第一类型的传感器7能够精确检测的检测物和第二类型的传感器7能够精确检测的检测物,作为第一检测物1和第二检测物2。这样可以使两个传感器都对相应的检测物具有较高的检测精度,避免出现不同类型的传感器7对同一目标参照物的识别精度存在较大差异的情况,从而保证了标定验证的精度。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例示出的一种标定验证组件的结构示意图;
图2是本申请实施例示出的一种单角型角反射器的结构示意图;
图3是本申请实施例示出的一种八角型角反射器的结构示意图;
图4是本申请实施例示出的一种球形漫反射体的结构示意图;
图5是本申请实施例示出的一种标定验证组件的结构示意图;
图6是本申请实施例示出的一种标定验证组件的结构示意图;
图7是本申请实施例示出的一种标定验证组件的结构示意图;
图8是本申请实施例示出的一种标定验证组件的结构示意图;
图9是本申请实施例示出的一种标定验证组件的结构示意图;
图10是本申请实施例示出的一种标定验证组件的结构示意图;
图11是本申请实施例示出的一种标定验证系统的结构示意图;
图12是本申请实施例示出的一种标定验证方法的流程图。
图例说明
1、第一检测物;2、第二检测物;3、支架;4、云台;41、固定件;42、活动件;43、平衡仪;5、第一安装杆;6、第二安装杆;61、滑槽;62、滑座;7、传感器;71、第一传感器;72、第二传感器;73、第三传感器;10、目标设备;20、标定验证设备;30、标定验证组件。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
本申请实施例提供了一种标定验证组件,标定验证组件是用于标定验证的检测物组合体,可以包括多个检测物。在标定验证组件的基础上,本申请实施例还提供了一种标定验证系统,用于执行标定验证的处理。在标定验证系统的基础上,本申请实施例还提供了一种标定验证方法。下面将对标定验证组件、标定验证系统和标定验证方法逐一进行介绍。
标定验证组件
本申请实施例提供了一种标定验证组件,如图1所示,该标定验证组件包括第一检测物1、第二检测物2和支架3。其中,第一检测物1和第二检测物2分别是用于供不同类型的传感器7检测的物体。第一检测物1和第二检测物2分别安装在支架3上。
上述的第一检测物1与支架3之间可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式直接连接,或者,第一检测物1与支架3可以通过中间连接件来建立间接连接,中间连接件可以是连杆、绳、锁链等。第二检测物2与支架3之间可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式直接连接,或者,第二检测物2与支架3可以通过中间连接件来建立间接连接,中间连接件可以是连杆、绳、锁链等。
第一检测物1采用的连接方式与第二检测物2采用的连接方式可以相同,也可以不同。例如,第一检测物1与支架3之间通过连杆相连接,第二检测物2直接焊接在支架3上,又例如,第一检测物1和第二检测物2都通过连杆与支架3固定连接,再例如,第一检测物1和第二检测物2都通过螺纹连接方式与支架3固定连接。
其中,第二检测物2为角反射器,用于对毫米波雷达的检测。毫米波雷达发出的电磁波信号经过角反射器反射后,可产生较强的回波信号,该回波信号增强了毫米波雷达对角反射器的识别能力。角反射器根据反射角的数量分为单角型、四角型、六角型、八角型、多角型等多种类型。本申请实施例提供的一种标定验证组件中的角反射器可以选用如图2所示的单角型角反射器,也可以选用如图3所示的八角型角反射器,还可以选用上述其他类型的角反射器。该标定验证组件中的角反射器由金属材料制成,可选用铝、铁、不锈钢等金属材料的任意一种。
其中,第一检测物1为漫反射体。该漫反射体可以选用具有漫反射表面的白色球状物体,如图4所示。为了提高该白色球状物体的漫反射能力,可以在表面喷涂白色漫反射涂料。其中,白色漫反射涂料可以选用掺杂玻璃微珠的白色涂料或添加微细金属粉末的涂料等。该球状物体由非金属材料制成,例如,陶瓷、橡胶、塑料、木材等。该球状物体直径有多种可选的取值,可选的,直径的取值可以在500mm-5000mm之间。
在本申请实施例中,可以将检测物安装在云台上,从而实现对检测物的位置调节。云台4由固定件41和活动件42组成,云台4的固定件41与支架3固定连接,第一检测物1和第二检测物2分别安装在云台4的活动件42的不同位置,活动件42与固定件41活动连接。第一检测物1和第二检测物2的空间位置可通过活动件42的转动实现。
一种可能的云台4结构如图5所示,云台4的固定件41为倒置的顶部开口的半球形壳体,该固定件41的半球形外表面与支架3直接固定连接,连接方式可以选用螺纹连接、焊接、卡接等方式。云台4的活动件42为球体,该活动件42与固定件41的半球形内表面通过球面副的方式联接。其中,第一检测物1和第二检测物2分别安装在活动件42的不同位置。当活动件42在固定件41内转动时,第一检测物1和第二检测物2的位置发生变化,在位置变化过程中,他们保持一定的相对位置关系。
一种可能的云台4的结构中,固定件41可以选用中间开孔的板状物体,活动件42可以选用同一表面安装有三个或者三个以上螺旋支脚的板状物体,螺旋支脚的另一端安装在固定件41的上表面。第一检测物1安装在活动件42的上表面,第二检测物2安装在活动件42的下表面。通过调节每个螺旋支脚的高度调整活动件42与水平面间的倾角,从而调整第一检测物1和第二检测物2的位置关系。
其中,固定件41的下表面与支架3之间可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式直接连接,也可以通过中间连接件来建立间接连接,中间连接件可以是连杆、双头螺栓等。活动件42与螺旋支脚之间、固定件41与螺纹支脚之间可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式中的任意一种直接连接。
其中,螺纹支脚呈正多边形分布,例如,螺纹支脚数量为3个时为正三角形分布,螺纹支脚数量为4个时为正方形分布,螺纹支脚数量为6个时为正六边形分布。
一种可能的云台4的结构,还可以选用三轴云台。
上述的第一检测物1与活动件42之间可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式直接连接,或者,第一检测物1与活动件42可以通过中间连接件来建立间接连接,中间连接件可以是连杆、绳、锁链等。第二检测物2与活动件42之间可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式直接连接,或者,第二检测物2与活动件42可以通过中间连接件来建立间接连接,中间连接件可以是连杆、绳、锁链等。
第一检测物1采用的连接方式与第二检测物2采用的连接方式可以相同,也可以不同。例如,第一检测物1与活动件42之间通过连杆相连接,第二检测物2直接焊接在支架3上,又例如,第一检测物1和第二检测物2都通过连杆与活动件42固定连接,再例如,第一检测物1和第二检测物2都通过螺纹连接方式与活动件42固定连接。
通过调节云台4的活动件42,可以调节第一检测物1和第二检测物2的位置。因为在不同传感器的坐标系中都有铅直方向的坐标轴,所以可以考虑通过云台4把第一检测物1和第二检测物2调节到同一铅垂线上。这样,在标定验证时,只需测量第一检测物1和第二检测物2的高度差,测量操作较为简单,而且可以减小测量所带来的误差,另外,还可以在一定程度上简化标定验证处理过程的计算复杂度。
在云台4的基础上,可以使用两个共线布置的连杆来连接第一检测物1和第二检测物2,从而更加方便将第一检测物1和第二检测物2调节到同一铅垂线上。相应的结构可以如图6所示,标定验证组件包括第一安装杆5和第二安装杆6。第一安装杆5的一端与活动件42固定连接,第二安装杆6的一端与活动件42固定连接,第一检测物1安装在第一安装杆5上,第二检测物2安装在第二安装杆6上。第一检测物1的检测点、第二检测物2的检测点、第一安装杆5的轴线和第二安装杆6的轴线在同一直线上。
其中,检测物的检测点可以是技术人员预先指定的检测物中的某个特定点。例如,球形检测物的球心,单角型角反射器的顶点(三个反射板的交点),八角型角反射器的几何体中心。
其中,第一安装杆5与活动件42之间可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式直接连接。第一安装杆5与第一检测物1之间也可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式直接连接。第二安装杆5与活动件42之间可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式直接连接。第二检测物2与第二安装杆6可以通过螺纹连接、焊接、卡接等方式直接连接,也可以通过中间连接件来建立间接连接,中间连接件可以是滑块等。
上述第一安装杆5和第二安装杆6可选用非金属材料,例如木材、塑料、陶瓷等,避免影响毫米波雷达的检测精度。第一安装杆5和第二安装杆6可以由相同材料制成,也可以由不同材料制成,例如,第一安装杆5和第二安装杆6均由塑料制成,或者,第一安装杆5由木材制成,第二安装杆6由塑料制成。
在云台4上可以设置平衡仪43,用于检测第一检测物1的检测点和第二检测物2的检测点的连线是否在同一铅垂线上。相应结构如图7所示,云台4的活动件42上固定连接有平衡仪43。第一检测物1的检测点、第二检测物2的检测点的连线与该平衡仪43的检测平面垂直。
平衡仪43可以是圆水准器,也可以是两个轴线垂直的管水准器。圆水准器是顶盖中央刻有一个圆形分划线的圆形容器,容器内部有一个气泡,当气泡的中心与圆形分划线的中心重合时,圆水准器的检测平面处于水平状态。管水准器是顶盖刻有多条相互平行且间隔为2mm的分划线的管状容器,分划线与管状容器的轴线垂直,管状容器内部有一个气泡,当两个轴线垂直的管水准器的气泡的中点与各自对应的分划线的中点均重合时,管水准器的检测平面处于水平状态。使用上述标定验证组件时,操作员可以调节云台4的活动件42,使平衡仪43的检测平面处于水平状态,从而保证第一检测物1的检测点、第二检测物2的检测点在同一铅垂线上。
在本申请提供的实施例中,可以设置调节机构以调节第二检测物2与第一检测物1之间的相对位置。相应结构如图8所示,第二安装杆6包括滑槽61与滑座62,滑座62安装在滑槽61中,第二检测物2与滑座62连接。滑座62带动第二检测物2在滑槽61内沿第二安装杆2轴线方向上下滑动,第二检测物2的检测点的滑动轨迹在第二安装杆6的轴线上。第二检测物2可以选用如图3所示的单角型角反射器,该单角型角反射器与滑座62之间可以通过螺纹连接、卡接、焊接等方式直接连接。
在本申请提供的实施例中,第二安装杆6的外壁上具有轴向排列的多个刻度线和每个刻度线对应的刻度值,以便于准确记录第一检测物1的检测点与第二检测物2的检测点之间的距离。相应结构如图9所示,每个刻度线所对应的刻度值为该刻度线在第二安装杆6的轴线上对应的点与第一检测物1的检测点之间的距离。上述单角型角反射器随滑座62在滑槽61内滑动时,滑座62底面所对应的刻度线的刻度值视为该单角型角反射器的检测点与第一检测物1的检测点之间的距离。
在本申请提供的实施例中,支架3可选用脚管截面形状为圆形的三脚架,相应结构如图10所示。该三脚架脚管可沿脚管轴线方向自由伸缩以便调节该标定验证组件的整体高度,脚管伸缩节数可为3-5节,脚管之间可通过扳扣式、螺旋紧固式、螺栓紧固式等任一方式固定。本申请提供的标定验证组件的支架3可选用任意脚管数量的脚架,脚管截面也可选用任意形状。任意脚管数量、任意截面形状的支架的结构形式与上述三脚架类似,因此,不再赘述。
上述标定验证组件使用方式如下:
首先,确定需要进行标定验证的不同类型的传感器的共同检测区域,将标定验证组件固定在该共同检测区域。其次,调节标定验证组件的支架3各个脚管的高度,保证标定验证组件的检测物位于传感器检测范围内。然后,调节标定验证组件的支架3各个脚管之间的角度,保证平衡仪43的水准气泡处于或者靠近中心位置。最后,调节活动件42,使平衡仪43的检测平面处于水平方向,从而保证第一检测物1的检测点和第二检测物2的检测点在同一铅垂线上。此时,可以由传感器检测数据并进行标定验证。
标定验证系统
本申请还提供了一种标定验证系统。如图11所示,该标定验证系统包括目标设备10、标定验证设备20和标定验证组件30。目标设备10上安装有多种类型的传感器7,标定验证组件30位于目标设备10上多种类型的传感器7的检测范围内,目标设备10和标定验证设备20建立有通信连接。
目标设备10可以是安装有多种类型的传感器7的任意产品,例如,汽车、机器人、机械臂。其中,多种类型的传感器7包括但不局限于激光雷达、摄像头、毫米波雷达,可以包括其中的两种或三种。
标定验证设备20可以是产品的一部分也可以是外接设备,例如,汽车的车载终端、机器人的终端或者外接计算机作为终端。多种类型的传感器7和标定验证设备20之间可以通过WiFi连接、蓝牙连接、数据线连接等方式直接建立通信。传感器7和标定验证设备20之间也可以建立间接通信,例如,汽车上的传感器7将检测数据传输给车载终端,车载终端将检测数据传输给外接计算机。传感器与车载终端之间、车载终端与外接计算机之间可通过WiFi连接、蓝牙连接、数据线连接等任一方式建立实时通信。
标定验证方法
本申请还提供了一种标定验证方法,该标定验证方法的流程如图12所示。该标定验证方法应用于上述标定验证系统,用于验证上述多种类型的传感器7之间的标定精度。其中,多种类型的传感器7包括第一传感器71、第二传感器72和第三传感器73,第一传感器71、第二传感器72和第三传感器73具有不同的类型。例如,激光雷达、摄像头、毫米波雷达。
第一,验证第二传感器72到第一传感器71的标定。第一传感器71和第二传感器72分别检测标定验证组件中不同的检测物。
步骤101,标定验证设备20获取第一传感器71的检测数据和第二传感器72的检测数据。
步骤102,标定验证设备20基于第一传感器71的检测数据,确定第一检测物1的检测点在第一传感器71的坐标系中的第一位置信息,记为(a1,b1,c1)。
步骤103,标定验证设备20基于第二传感器72的检测数据,确定第二检测物2的检测点在第二传感器72的坐标系中的第二位置信息,记为(a2,b2,c2)。
步骤104,获取在第一传感器71的坐标系下的第一检测物1的检测点和第二检测物2的检测点的相对位置信息,记ax、bx、cx。该相对位置信息表示第一检测物1的检测点和第二检测物2的检测点的连线分别沿x、y、z轴方向投影的长度。
步骤105,基于第一位置信息、第二位置信息和相对位置信息,确定第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数的误差值。计算误差值的具体方法如下:
方法一:
基于第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数,获得第二位置信息在第一传感器71坐标系下的第四位置信息,记为(a4,b4,c4)。
将第一位置信息和第四位置信息中相对应的各个坐标分量相减并取绝对值,记为Δa1、Δb1、Δc1。分别计算ax与Δa1,bx与Δb1,cx与Δc1的差值,上述差值表示第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数分别沿x、y、z轴方向的误差值。
或者,计算第一位置信息和第四位置信息之间的各个坐标分量绝对值的平方的和,然后计算该平方的和的平方差,记为d1。计算相对位置信息的平方的和,然后计算该平方的和的平方差,记为d。计算d与d1的差值,该差值表示第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数整体的误差值。
方法二:
基于第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数,获得第二位置信息在第一传感器71坐标系下的第四位置信息,记为(a4,b4,c4)。
根据第一检测物1的检测点和第二检测物2的检测点的相对位置信息,在第一传感器71坐标系下对第四位置信息进行偏移,获得第五位置信息,记为(a5,b5,c5)。
将第一位置信息和第五位置信息中相对应的各个坐标分量相减并取绝对值,记为Δa2、Δb2、Δc2。上述各个坐标分量的绝对值即表示第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数分别沿x、y、z轴方向的误差值。
或者,计算第一位置信息和第五位置信息之间各个坐标分量绝对值的平方的和,然后计算该平方的和的平方根,记为d2。该平方差表示第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数整体的误差值。
方法三:
根据第一检测物1的检测点和第二检测物2的检测点的相对位置信息,在第二传感器72坐标系下对第二位置信息进行偏移,获得第六位置信息,记为(a6,b6,c6)。
基于第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数,获得第六位置信息在第一传感器71坐标系下的第七位置信息,记为(a7,b7,c7)。
将第一位置信息和第七位置信息中相对应的各个坐标分量相减并取绝对值,记为Δa3、Δb3、Δc3。上述各个坐标分量的绝对值即表示第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数分别沿x、y、z轴方向的误差值。
或者,计算第一位置信息和第七位置信息之间各个坐标分量绝对值的平方的和,然后计算该平方的和的平方根记为d3。该平方差表示第二传感器72到第一传感器71的坐标转换函数整体的误差值。
如上所述,在第二传感器72到第一传感器71的标定验证中,使用第一检测物1为球形物体,第二检测物2为角反射器。其中,第一传感器71为摄像头或者激光雷达,第二传感器72为毫米波雷达。
第一传感器71到第二传感器72到的标定的误差与第二传感器72到第一传感器71的标定的误差相同,所以,不再进行重复说明。
第二,验证第三传感器73到第一传感器71的标定。第一传感器71和第三传感器73分别检测标定验证组件中相同的检测物。
步骤106,标定验证设备20获取第三传感器73的检测数据。
步骤107,标定验证设备20基于第三传感器73的检测数据,确定第一检测物1的检测点在第三传感器73的坐标系中的第三位置信息,记为(a3,b3,c3)。
步骤108,基于第三传感器73到第一传感器71的坐标转换函数,确定第一检测物1的检测点的第三位置信息在第一传感器71的坐标系下的第八位置信息,记为(a8,b8,c8)。
将第一位置信息和第八位置信息中相对应的各个坐标分量相减并取绝对值,记为Δa4、Δb4、Δc4。上述各个坐标分量的绝对值即表示第三传感器73到第一传感器71的坐标转换函数分别沿x、y、z轴方向的误差值。
或者,计算第一位置信息和第八位置信息之间各个坐标分量绝对值的平方的和,然后计算该平方的和的平方差,记为d4。该平方差表示第三传感器73到第一传感器71的坐标转换函数整体的误差值。
第三传感器73到第一传感器71的标定验证中,使用第一检测物1为球形物体。其中,第一传感器71为摄像头,第三传感器73为激光雷达;或者第一传感器71为激光雷达,第三传感器73为摄像头。
第一传感器71到第三传感器73到的标定的误差与第三传感器73到第一传感器71的标定的误差相同,所以,不再进行重复说明。
下面以验证激光雷达、摄像头、毫米波雷达标定精度为例,对标定验证组件的使用及标定验证方法进行说明:
第一传感器71为激光雷达,第二传感器72为毫米波雷达,第三传感器73为摄像头。激光雷达和摄像头检测第一检测物1,第一检测物1为具有漫反射现象的白色球体,以下简称球体。毫米波雷达检测第二检测物2,二检测物2为单角型角反射器,以下简称角反射器。
首先,确定激光雷达、摄像头、毫米波雷达的共同检测区域,将标定验证组件固定在该共同检测区域。其次,调节标定验证组件的支架3各个脚管的高度,保证标定验证组件的检测物位于传感器检测范围内。然后,调节标定验证组件的支架3各个脚管之间的角度,保证平衡仪43的水准气泡处于或者靠近中心位置。最后,调节活动件42,保证平衡仪43的水准气泡处于中心位置。当平衡仪43的水准气泡处于中心位置时,说明平衡仪43的检测平面处于水平方向,从而说明第一检测物1的检测点与第二检测物2的检测点所在直线处于竖直方向。此时,可以进行标定验证。
第一,验证毫米波雷达到激光雷达标定。
获取激光雷达所检测到的关于球体的一组呈半球形分布的空间坐标点,使用鲁棒球拟合算法,将该组呈半球形分布的空间坐标点拟合成一组呈球形分布的空间坐标点,从而得到整个球体球面各点坐标,进而基于球面各点坐标,计算球体在激光雷达坐标系下的球心坐标(可以使用机器学习模型等算法模型),即为第一位置信息。
获取毫米波雷达所检测到的关于角反射器的一簇毫米波雷达目标点,根据标定验证组件的摆放位置信息,过滤出角反射器的检测点在毫米波雷达坐标系下的坐标,即第二位置信息。
基于毫米波雷达到激光雷达的坐标转换函数,将角反射器的检测点在毫米波雷达坐标系下的第二位置信息转换到激光雷达坐标系下,获得角反射器的检测点在激光雷达坐标系下的坐标,即第三位置信息。
计算第一位置信息和第三位置信息的欧式距离,将该欧式距离与球心到角反射器检测点的高度值对比,获得毫米波雷达到激光雷达标定的精度。
第二,验证毫米波雷达到摄像头的标定。
获取摄像头所检测到的关于球体的一张图片,使用任意球形检测算法检测该图片中的球心位置,获得球体在摄像头坐标系下的球心坐标,即第四位置信息。其中,球形检测算法包括但不限于霍夫变换,模板匹配、深度学习。
基于角反射器的检测点在毫米波雷达坐标系下的第二位置信息,向上增加一个偏移量,获得该第二位置信息相对应的第五位置信息。其中,向上增加的偏移量数值上等于实际测量得出的球心到角反射器检测点的高度值。
基于毫米波雷达到摄像头的坐标转换函数,将角反射器的检测点在毫米波雷达坐标系下的第五位置信息转换到摄像头坐标系下,获得角反射器的检测点发生偏移后在摄像头坐标系下的坐标,即第六位置信息。
基于第四位置信息和第六位置信息,确定重投影误差,该重投影误差表示毫米波雷达到摄像头标定的误差值。
第三,验证摄像头到激光雷达的标定。
基于摄像头到激光雷达的坐标转换函数,将球体在摄像头坐标系下的第四位置信息转换到激光雷达坐标系下,获得第七位置信息。
基于第一位置信息和第七位置信息,确定重投影误差,该重投影误差表示摄像头到激光雷达标定的误差值。
本申请所提供的上述实施例中,关于激光雷达、摄像头、毫米波雷达之间的标定验证是基于同一个标定验证组件进行的。当摆放多个标定验证组件时,在计算误差之前先进行目标匹配。由于摆放位置固定并且已知,使用基于欧氏距离的最近邻检测匹配目标。例如,检测激光雷达到摄像头标定精度时,将多个激光球心投影到图片上后,对于每个投影点,寻找距离最近的图片圆心点作为匹配。上述标定验证的精度可以用单次计算所得的误差值表示,也可以用多次计算得到的多个误差值的均值表示,还可以用多次计算得到的多个误差值中任意值表示。
以上所述仅为本申请的可选实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (13)
1.一种标定验证组件,其特征在于,所述标定验证组件包括第一检测物(1)、第二检测物(2)和支架(3),其中:
所述第一检测物(1)和所述第二检测物(2)分别是用于供不同类型的传感器(7)检测的物体;
所述第一检测物(1)和所述第二检测物(2)分别安装在所述支架(3)上。
2.根据权利要求1所述的标定验证组件,其特征在于,所述第一检测物(1)为漫反射体,所述第二检测物(2)为角反射器。
3.根据权利要求2所述的标定验证组件,其特征在于,所述第一检测物(1)的形状为球形。
4.根据权利要求1所述的标定验证组件,其特征在于,所述标定验证组件还包括云台(4),所述云台(4)包括固定件(41)和活动件(42);
所述固定件(41)与所述支架(3)固定连接,所述第一检测物(1)和所述第二检测物(2)分别安装在所述活动件(42)上。
5.根据权利要求4所述的标定验证组件,其特征在于,所述标定验证组件还包括第一安装杆(5)和第二安装杆(6);
所述第一安装杆(5)的一端与所述活动件(42)固定连接,所述第二安装杆(6)的一端与所述活动件(42)固定连接;
所述第一检测物(1)安装在所述第一安装杆(5)上,所述第二检测物(2)安装在所述第二安装杆(6)上;
所述第一检测物(1)的检测点、所述第二检测物(2)的检测点、所述第一安装杆(5)的轴线和所述第二安装杆(6)的轴线在同一直线上。
6.根据权利要求5所述的标定验证组件,其特征在于,所述云台(4)还包括平衡仪(43);
所述平衡仪(43)与所述活动件(42)固定连接;
所述平衡仪(43)的检测平面与所述直线垂直。
7.根据权利要求5所述的标定验证组件,其特征在于,所述第二安装杆(6)包括滑槽(61)和滑座(62);
所述滑座(62)安装在所述滑槽(61)中;
所述第二检测物(2)安装在所述滑座(62)上,所述第二检测物(2)的检测点的滑动轨迹在所述第二安装杆(6)的轴线上。
8.根据权利要求7所述的标定验证组件,其特征在于,所述第二安装杆(6)的外壁上具有轴向排列的多个刻度线和每个刻度线对应的刻度值,其中,所述刻度线对应的刻度值为所述刻度线在所述第二安装杆(6)的轴线上对应的点与所述第一检测物(1)的检测点之间的距离。
9.根据权利要求1所述的标定验证组件,其特征在于,所述支架(3)为三脚架。
10.一种标定验证系统,其特征在于,所述标定验证系统包括目标设备(10)、标定验证设备(20)和如权利要求1-9任一所述的标定验证组件(30),其中,所述目标设备(10)上安装有多种类型的传感器(7),所述标定验证组件(30)位于所述多种类型的传感器(7)的检测区域内,所述多种类型的传感器(7)和所述标定验证设备(20)建立有通信连接。
11.一种标定验证方法,其特征在于,所述标定验证方法应用于如权利要求10所述的标定验证系统,所述多种类型的传感器(7)包括第一传感器(71)和第二传感器(72),所述第一传感器(71)和所述第二传感器(72)是不同类型的传感器(7),所述方法包括:
所述标定验证设备(20)获取所述第一传感器(71)的检测数据和所述第二传感器(72)的检测数据;
所述标定验证设备(20)基于所述第一传感器(71)的检测数据,确定所述第一检测物(1)的检测点在所述第一传感器(71)的坐标系中的第一位置信息;
所述标定验证设备(20)基于所述第二传感器(72)的检测数据,确定所述第二检测物(2)的检测点在所述第二传感器(72)的坐标系中的第二位置信息;
获取所述第一检测物(1)和所述第二检测物(2)的相对位置信息;
基于所述第一位置信息、所述第二位置信息和所述相对位置信息,确定所述第二传感器(72)到所述第一传感器(71)的坐标转换函数的误差值。
12.根据权利要求11所述的标定验证方法,其特征在于,所述多种类型的传感器(7)还包括第三传感器(73),所述第三传感器(73)和所述第一传感器(71)、所述第二传感器(72)是不同类型的传感器(7),所述方法包括:
所述标定验证设备(20)获取所述第三传感器(73)的检测数据;
所述标定验证设备(20)基于所述第三传感器(73)的检测数据,确定所述第一检测物(1)的检测点在所述第三传感器(73)的坐标系中的第三位置信息;
基于所述第一位置信息和所述第三位置信息,确定所述第三传感器(73)到所述第一传感器(71)的坐标转换函数的误差值。
13.根据权利要求12所述的标定验证方法,其特征在于,所述第一检测物(1)为球形的漫反射体,所述第二检测物(2)为角反射器,所述第一传感器(71)为摄像头,所述第二传感器(72)为毫米波雷达,所述第三传感器(73)为激光雷达。
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Cited By (1)
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---|---|---|---|---|
WO2024024554A1 (ja) * | 2022-07-25 | 2024-02-01 | 株式会社小糸製作所 | ターゲット装置、調整方法、調整システム及び調整プログラム |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180072312A (ko) * | 2016-12-21 | 2018-06-29 | 전자부품연구원 | 카메라와 레이더의 동시 보정을 위한 보정기구 |
CN110322519A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-10-11 | 天津大学 | 一种用于激光雷达与相机联合标定的标定装置及标定方法 |
CN111824021A (zh) * | 2019-04-18 | 2020-10-27 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置以及该驾驶辅助装置的调节方法 |
CN112241007A (zh) * | 2020-07-01 | 2021-01-19 | 北京新能源汽车技术创新中心有限公司 | 自动驾驶环境感知传感器的标定方法、布置结构及车辆 |
CN112509067A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-03-16 | 中智行科技有限公司 | 多传感器联合标定方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112859022A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-05-28 | 上海西井信息科技有限公司 | 多种雷达和相机联合标定方法、系统、设备及存储介质 |
CN215449579U (zh) * | 2021-07-12 | 2022-01-07 | 北京三快在线科技有限公司 | 标定验证组件及系统 |
-
2021
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180072312A (ko) * | 2016-12-21 | 2018-06-29 | 전자부품연구원 | 카메라와 레이더의 동시 보정을 위한 보정기구 |
CN111824021A (zh) * | 2019-04-18 | 2020-10-27 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置以及该驾驶辅助装置的调节方法 |
CN110322519A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-10-11 | 天津大学 | 一种用于激光雷达与相机联合标定的标定装置及标定方法 |
CN112241007A (zh) * | 2020-07-01 | 2021-01-19 | 北京新能源汽车技术创新中心有限公司 | 自动驾驶环境感知传感器的标定方法、布置结构及车辆 |
CN112859022A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-05-28 | 上海西井信息科技有限公司 | 多种雷达和相机联合标定方法、系统、设备及存储介质 |
CN112509067A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-03-16 | 中智行科技有限公司 | 多传感器联合标定方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN215449579U (zh) * | 2021-07-12 | 2022-01-07 | 北京三快在线科技有限公司 | 标定验证组件及系统 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024024554A1 (ja) * | 2022-07-25 | 2024-02-01 | 株式会社小糸製作所 | ターゲット装置、調整方法、調整システム及び調整プログラム |
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