CN114279392B - 转向角传感器的校准方法、装置和计算机设备 - Google Patents

转向角传感器的校准方法、装置和计算机设备 Download PDF

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CN114279392B CN202111616363.4A CN202111616363A CN114279392B CN 114279392 B CN114279392 B CN 114279392B CN 202111616363 A CN202111616363 A CN 202111616363A CN 114279392 B CN114279392 B CN 114279392B
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Abstract

本申请涉及转向角传感器技术领域，公开了一种转向角传感器的校准方法、装置和计算机设备，通过激光雷达与摄像头获取车辆的行驶轨迹从而判断车辆的行驶状态，当行驶状态为直线行驶状态时，可通过车辆上的激光雷达获取车身与两侧标记线的保持距离以及通过转向角传感器获取其第一偏转角度，从而判断车辆是否偏离道路，若偏离道路，则可根据第一偏转角度对转向角传感器进行校准，若汽车为转向行驶状态，可获取第二偏转角度，并根据第二偏转角度判断转向角传感器在转向过程中是否出现角度偏差，如果出现偏差，则根据角度偏差对转向角传感器进行校准；这样能够随时校准转向角传感器的角度，且不需要人工协助，实现转向角传感器的自动校准。

Description

转向角传感器的校准方法、装置和计算机设备
技术领域
本申请涉及转向角传感器技术领域，特别涉及一种转向角传感器的校准方法、装置和计算机设备。
背景技术
转向角传感器是用来检测方向盘的转动角度和转向方向的一种装置。方向盘左转或右转都会被转向角传感器检测到，从而使汽车电控单元发出正确的转向指令。而方向盘的转动角度是为汽车实现转向幅度提供依据，使汽车按照驾驶员的转向意图行驶。因此若转向角传感器出现故障，则会对驾驶员驾驶汽车产生影响，例如，不打方向盘时，汽车向左转弯，向左打方向盘，汽车直线行驶；而转向角传感器出现故障时，需要去维修店使用维修设备重新对转向角传感器重新进行校准，重新校准时，需要保证车辆处于静止状态，且车轮要与水平方向保持平行，再手动的向左打满方向盘以及向右打满方向盘，以使转向角传感器重新学习，以达到校准的目的。这种方法校准之后转向角传感器的精度不高，且需要人工协助，校准复杂且消耗时间长。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种转向角传感器的校准方法，旨在解决现有技术中转向角传感器校准复杂且精度低，需要人工协助，消耗时间长的技术问题。
本申请提出一种转向角传感器的校准方法，包括：
获取车辆的行驶轨迹，并根据所述行驶轨迹判断所述车辆的行驶状态，其中，所述行驶状态包括直线行驶状态与转向行驶状态；
若所述车辆的行驶状态为直线行驶状态，获取车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间的保持距离、转向角传感器的第一偏转角度；
根据所述保持距离与所述第一偏转角度判断所述车辆是否偏离道路；
若所述车辆偏离道路，根据所述第一偏转角度对转向角传感器进行校准；
若所述车辆的行驶状态为转向行驶状态，获取转向角传感器的第二偏转角度；
根据所述第二偏转角度判断所述转向角传感器是否出现角度偏差；
若所述转向角传感器出现角度偏差，根据所述角度偏差对转向角传感器进行校准。
作为优选，所述获取车辆的行驶轨迹，并根据所述行驶轨迹判断所述车辆的行驶状态的步骤，包括：
获取车辆的行驶轨迹，其中，所述行驶轨迹包括图像数据与激光点云数据，所述图像数据包括多张基于道路的视觉图像，所述激光点云数据包括多个道路边沿定位点的激光点云；
根据所述图像数据对所述激光点云数据进行校准，以建立每一张视觉图像与每一个激光点云之间的对应关系，并将无法与视觉图像建立对应关系的激光点云删除，其中，一张视觉图像对应多个激光点云；
基于信息熵计算每一张视觉图像中每一个激光点云的转向角，得到多个激光点云的多个转向角；
根据多个所述转向角判断每一张视觉图像中多个所述激光点云是否与道路边沿平行；
若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿平行，则判定所述车辆的行驶状态为直线行驶状态；
若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿不平行，则判定所述车辆的行驶状态为转向行驶状态。
作为优选，所述获取车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间的保持距离的步骤，包括：
获取激光雷达的第一测量数据，其中，所述第一测量数据包括车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间采样距离的坐标点；
获取激光雷达的校准参数，其中，所述校准参数包括距离校正因子Dcar，垂直偏移量V0，水平偏移量H0，旋转校正角α，垂直校正角θ,；
根据所述校准参数与所述测量数据计算激光雷达的第一测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，得到激光雷达的校准后的第二测量数据，其中，计算公式为：
Dxy＝Dcar*cosθ-V0*sinθ；
Px1＝Dxy*sinα-H0*cosα；
Py1＝Dxy*cosα+H0*sinα；
Pz1＝Dxy*sinα+V0*cosθ；
其中，Px1、Py1、Pz1为所述测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，Dcar为距离校正因子，V0为垂直偏移量，H0为水平偏移量，α为旋转校正角，θ为垂直校正角；
获取激光雷达在车辆的安装位置，得到激光雷达坐标；
根据所述激光雷达坐标与所述第二测量数据计算两侧标记线与车辆之间的保持距离，其中计算公式为：
Px＝Px2-Px1；
Py＝Py2-Py1；
Pz＝Pz2-Pz1；
其中，所述Px2、Py2、Pz2为激光雷达坐标；Px、Py、Pz分别为两侧标记线与车辆之间在X轴、Y轴、Z轴的保持距离。
作为优选，所述根据所述保持距离与所述第一偏转角度判断所述车辆是否偏离道路的步骤，包括：
获取多个保持距离值；
根据多个保持距离值计算所述保持距离值的趋向值；
判断所述趋向值是否在预设趋向值之内；
若所述趋向值不在预设趋向值之内，判断所述第一偏转角度是否为预设角度；
若所述第一偏转角度不为预设角度，在预设时间内判断转向灯是否开启；
若转向灯未开启，则判定所述车辆偏离道路。
作为优选，所述获取转向角传感器的第二偏转角度的步骤，包括：
获取转向角传感器的实时偏转角度与标准角度；
将所述实时偏转角度与标准角度相减，得到所述转向角传感器的误差值；
根据所述误差值，对所述实时偏转角度进行校准，将校准后的实时偏转角度作为第二偏转角度。
作为优选，所述根据多个所述第二偏转角度判断所述转向角传感器是否出现角度偏差的步骤，包括：
获取转向角传感器的偏转系数；
根据第二偏转角度与偏转系数计算轮胎标准偏转角度；
获取轮胎的第三偏转角度；
判断所述标准偏转角度与所述第三偏转角度的值是否相同；
若所述标准偏转角度与所述第三偏转角度的值不相同，则判定所述转向角传感器出现角度偏差。
本申请还提供一种转向角传感器的校准装置，包括：
第一获取模块，用于获取车辆的行驶轨迹，并根据所述行驶轨迹判断所述车辆的行驶状态，其中，所述行驶状态包括直线行驶状态与转向行驶状态；
第二获取模块，用于若所述车辆的行驶状态为直线行驶状态，获取车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间的保持距离、转向角传感器的第一偏转角度；
第一判断模块，用于根据所述保持距离与所述第一偏转角度判断所述车辆是否偏离道路；
第一校准模块，用于若所述车辆偏离道路，根据所述第一偏转角度对转向角传感器进行校准；
第三获取模块，用于若所述车辆的行驶状态为转向行驶状态，获取转向角传感器的第二偏转角度；
第二判断模块，根据所述第二偏转角度判断所述转向角传感器是否出现角度偏差；
第二校准模块，用于若所述转向角传感器出现角度偏差，根据所述角度偏差对转向角传感器进行校准。
作为优选，第一获取模块包括：
第一获取单元，用于获取车辆的行驶轨迹，其中，所述行驶轨迹包括图像数据与激光点云数据，所述图像数据包括多张基于道路的视觉图像，所述激光点云数据包括多个道路边沿定位点的激光点云；
第一校准单元，用于根据所述图像数据对所述激光点云数据进行校准，以建立每一张视觉图像与每一个激光点云之间的对应关系，并将无法与视觉图像建立对应关系的激光点云删除，其中，一张视觉图像对应多个激光点云；
第一计算单元，用于基于信息熵计算每一张视觉图像中每一个激光点云的转向角，得到多个激光点云的多个转向角；
第一判断单元，用于根据多个所述转向角判断每一张视觉图像中多个所述激光点云是否与道路边沿平行；
第一判定单元，用于若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿平行，则所述车辆的行驶状态为直线行驶状态；
第二判定单元，用于若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿不平行，则所述车辆的行驶状态为转向行驶状态。
本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述转向角传感器的校准方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述转向角传感器的校准方法的步骤。
本申请的有益效果为：在车辆行驶的过程中，可通过激光雷达与摄像头获取车辆的行驶轨迹从而判断车辆的行驶状态，当行驶状态为直线行驶状态时，可通过车辆上的激光雷达获取车身与两侧标记线的保持距离以及通过转向角传感器获取其第一偏转角度，从而判断车辆是否偏离道路，若偏离道路，则可根据第一偏转角度对转向角传感器进行校准，若汽车为转向行驶状态，可获取第二偏转角度，并根据第二偏转角度判断转向角传感器在转向过程中是否出现角度偏差，如果出现偏差，则根据角度偏差对转向角传感器进行校准；这样转向角传感器能够与车辆的激光雷达、摄像机协同工作，从而在车辆的行驶过程中，随时校准转向角传感器的角度，且不需要人工协助，可以实现转向角传感器的自动校准，这样用户不必再将车辆开至维修店，借助维修设备进行校准，为用户节约校准时间，更加智能化。
附图说明
图1为本申请一实施例的转向角传感器的校准方法流程示意图。
图2为本申请一实施例的转向角传感器的校准装置结构示意图。
图3为本申请一实施例的计算机设备内部结构示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
如图1-图3所示，本申请提出一种转向角传感器的校准方法，包括：
S1、获取车辆的行驶轨迹，并根据所述行驶轨迹判断所述车辆的行驶状态，其中，所述行驶状态包括直线行驶状态与转向行驶状态；
S2、若所述车辆的行驶状态为直线行驶状态，获取车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间的保持距离、转向角传感器的第一偏转角度；
S3、根据所述保持距离与所述第一偏转角度判断所述车辆是否偏离道路；
S4、若所述车辆偏离道路，根据所述第一偏转角度对转向角传感器进行校准；
S5、若所述车辆的行驶状态为转向行驶状态，获取转向角传感器的第二偏转角度；
S6、根据所述第二偏转角度判断所述转向角传感器是否出现角度偏差；
S7、若所述转向角传感器出现角度偏差，根据所述角度偏差对转向角传感器进行校准。
如上述步骤S1-S7所述，在车辆行驶的过程中，可通过激光雷达与摄像头获取车辆的行驶轨迹从而判断车辆的行驶状态，当行驶状态为直线行驶状态时，可通过车辆上的激光雷达获取车身与两侧标记线的保持距离以及通过转向角传感器获取其第一偏转角度，从而判断车辆是否偏离道路，若偏离道路，则可根据第一偏转角度对转向角传感器进行校准，若汽车为转向行驶状态，可获取第二偏转角度，并根据第二偏转角度判断转向角传感器在转向过程中是否出现角度偏差，如果出现偏差，则根据角度偏差对转向角传感器进行校准；这样转向角传感器能够与车辆的激光雷达、摄像机协同工作，从而在车辆的行驶过程中，随时校准转向角传感器的角度，且不需要人工协助，可以实现转向角传感器的自动校准，这样用户不必再将车辆开至维修店，借助维修设备进行校准，为用户节约校准时间，更加智能化。
在一个实施例中，所述获取车辆的行驶轨迹，并根据所述行驶轨迹判断所述车辆的行驶状态的步骤S1，包括：
S11、获取车辆的行驶轨迹，其中，所述行驶轨迹包括图像数据与激光点云数据，所述图像数据包括多张基于道路的视觉图像，所述激光点云数据包括多个道路边沿定位点的激光点云；
S12、根据所述图像数据对所述激光点云数据进行校准，以建立每一张视觉图像与每一个激光点云之间的对应关系，并将无法与视觉图像建立对应关系的激光点云删除，其中，一张视觉图像对应多个激光点云；
S13、基于信息熵计算每一张视觉图像中每一个激光点云的转向角，得到多个激光点云的多个转向角；
S14、根据多个所述转向角判断每一张视觉图像中多个所述激光点云是否与道路边沿平行；
S15、若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿平行，则判定所述车辆的行驶状态为直线行驶状态；
S16、若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿不平行，则判定所述车辆的行驶状态为转向行驶状态。
如上述步骤S11-S16所述，在汽车行驶过程中，若只使用摄像头获取图像数据，再根据图像数据判断汽车行驶状态，则摄像头容易受到光照变化及阴影等环境变化影响，因此仅通过图像数据对汽车行驶状态进行判断，则会造成较大的误差，且降低判断的正确率；激光雷达是一种高精度测速测距的主动传感器，不易受光照变化及阴影等环境因素影响，具有全天时，抗干扰能力强，体积小、质量轻等优点，但是其获取到的数据是空间离散的稀疏点云，与摄像头获取的图像数据相比，缺少场景颜色、纹理信息等面积等；基于此，本实施例在摄像头的获取的图像数据上，结合激光雷达，这样通过获取汽车行驶过程中的图像数据以及激光点云数据，能够集合两者的优点，在基于图像数据与激光点云数据判断车辆的行驶状态，这样能够减小判断的误差率，从而提高判断的正确率，避免判断错误，导致后面步骤中的转向角传感器无法精确校准，因此，本实施例能够为转向角传感器精确校准提供较为可靠的基础；具体的，图像数据包括多张基于道路的视觉图像，激光点云数据包括多个道路边沿定位点的激光点云，视觉图像通常由R、G、B三通道像素值组成，而每一个激光点云都是由三维空间中的(x,y,z)坐标以及该点的激光雷达反射强度组成，由于两者的数据形式并不相同，因此激光点云与视觉图像本身无法建立对应关系，所以需要先对激光点云数据进行校准，从而使得视觉图像能够与激光电源呈对应关系，具体的，可基于激光雷达坐标系和摄像头坐标系关系，将激光点云p(x,y,z)映射到视觉图像平面上。在激光点云投影过程中，首先将激光点云p(x,y,z)投影到第一摄像头坐标系下，完成激光点云坐标系到图像坐标系的坐标转换，随后对第一摄像头坐标系下的坐标数据进行旋转校准，最后投影到第二摄像头坐标系下，完成激光点云与视觉图像之间的联合校准，从而建立激光点云与视觉图像之间的对应关系，其中，激光点云投影到视觉图像的计算公式为：P(X,Y,Z,U,V)＝R2*R1*T*p(x,y,z)；其中，A(X,Y,Z,U,V)中的(U,V)表示投影后得到的二维像平面坐标，(x,y,z)表示原始激光点云的坐标；R2表示第二摄像头的内参矩阵；R1表示第一摄像头的旋转校准矩阵；T表示从激光点云坐标系转换到摄像头坐标系的外参矩阵。建立视觉图像与激光点云之间的对应关系之后，能够得到道路边沿的位置，从而可将不属于道路边沿的激光点云删除，从而提取有效的激光点云，再基于信息熵计算每一张视觉图像中每一个激光点云的转向角，得到多个激光点云的多个转向角，可将多个激光点云的多个转向角作为多个点，将多个点连接起来形成一条直线，再判断该直线是否与道路边沿平行，若平行，则代表当前车辆为直线行驶状态；若不平行，则代表当前车辆为转向行驶状态。
在一个实施例中，所述获取车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间的保持距离的步骤S2，包括：
S21、获取激光雷达的第一测量数据，其中，所述第一测量数据包括车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间采样距离的坐标点；
S22、获取激光雷达的校准参数，其中，所述校准参数包括距离校正因子Dcar，垂直偏移量V0，水平偏移量H0，旋转校正角α，垂直校正角θ；
S23、根据所述校准参数与所述测量数据计算激光雷达的第一测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，得到激光雷达的校准后的第二测量数据，其中，计算公式为：
Dxy＝Dcar*cosθ-V0*sinθ；
Px1＝Dxy*sinα-H0*cosα；
Py1＝Dxy*cosα+H0*sinα；
Pz1＝Dxy*sinα+V0*cosθ；
其中，Px1、Py1、Pz1为所述测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，Dcar为距离校正因子，V0为垂直偏移量，H0为水平偏移量，α为旋转校正角，θ为垂直校正角；
S24、获取激光雷达在车辆的安装位置，得到激光雷达坐标；
S25、根据所述激光雷达坐标与所述第二测量数据计算两侧标记线与车辆之间的保持距离，其中计算公式为：
Px＝Px2-Px1；
Py＝Py2-Py1；
Pz＝Pz2-Pz1；
其中，所述Px2、Py2、Pz2为激光雷达坐标；Px、Py、Pz分别为两侧标记线与车辆之间在X轴、Y轴、Z轴的保持距离。
如上述步骤S21-S25所述，首先获取激光雷达的第一测量数据，在理想状态下，激光雷达的激光线起始位置就是笛卡尔坐标系的原点，但是在实际上，由于每台车辆的车型与安装原因，激光线起始位置和方向角均存在着一定的偏差，激光雷达上的激光器都有校准参数，因此可通过获取校准参数对第一测量数据进行校准，具体的，所述校准参数包括距离校正因子Dcar，代表每一组激光束返回的距离偏差；垂直偏移量V0，代表在垂直面中激光光束测量的起点到原点的偏移量，水平偏移量H0，代表在水平面中激光光束测量的起点到原点的偏移量；旋转校正角α，代表水平面中激光束与激光雷达编码盘零度角之间的角度偏差量；垂直校正角θ,代表垂直面中激光束与水平面之间的角度偏差量；因此可根据校准参数对第一测量数据进行校准，从而得到校准后的第二测量数据，这样使得获取的第二测量数据较为精确，能够减少后续计算的保持距离的误差；再获取激光雷达在车辆的安装位置得到激光雷达坐标，从而根据第二测量数据与激光雷达能够算出标记线与车辆之间的保持距离，这样计算出来的保持距离较为精确。
在一个实施例中，所述根据所述保持距离与所述第一偏转角度判断所述车辆是否偏离道路的步骤S3，包括：
S31、获取多个保持距离值；
S32、根据多个保持距离值计算所述保持距离值的趋向值；
S33、判断所述趋向值是否在预设趋向值之内；
S34、若所述趋向值不在预设趋向值之内，判断所述第一偏转角度是否为预设角度；
S35、若所述第一偏转角度不为预设角度，在预设时间内判断转向灯是否开启；
S36、若转向灯未开启，则判定所述车辆偏离道路。
如上述步骤S31-S36所述，计算保持距离值的趋向值，当车辆的趋向值不在预设趋向值内时，从而可以确定车辆是否与某一侧的标记线越来越近还是越来越远，当前与某一侧的标记线越来越近还是越来越远时，可判断第一偏转角度是否为预设角度，例如，第一偏转角度为0，而车辆缺逐渐靠近左侧的标记线，若转向灯此时并未开启，则代表车辆为直线行驶，那么此时可判定车辆偏离道路。
在一个实施例中，所述获取转向角传感器的第二偏转角度的步骤S5，包括：
S51、获取转向角传感器的实时偏转角度与标准角度；
S52、将所述实时偏转角度与标准角度相减，得到所述转向角传感器的误差值；
S53、根据所述误差值，对所述实时偏转角度进行校准，将校准后的实时偏转角度作为第二偏转角度。
如上述步骤S51-53所述，标准角度为转向角传感器出厂时设置的转向时的偏转角度，实时偏转角度为车辆此次转向时所偏转的实时角度，将二者相减，则可得到目前转向角传感器的误差值，因此，可根据误差值对实时偏转角度进行校准，将校准后的实时偏转角度作为第二偏转角度，这样能够增加第二偏转角度的精确度。
在一个实施例中，所述根据多个所述第二偏转角度判断所述转向角传感器是否出现角度偏差的步骤S6，包括：
S61、获取转向角传感器的偏转系数；
S62、根据第二偏转角度与偏转系数计算轮胎标准偏转角度；
S63、获取轮胎的第三偏转角度；
S64、判断所述标准偏转角度与所述第三偏转角度的值是否相同；
S65、若所述标准偏转角度与所述第三偏转角度的值不相同，则判定所述转向角传感器出现角度偏差。
如上述步骤S61-S65所述，通过获取转向角传感器的偏转系数，从而可以根据第二偏转角度与偏转系数计算轮胎标准偏转角度，再获取轮胎实际偏转角度，判断标准偏转角度与所述第三偏转角度的值是否相同，若标准偏转角度与第三偏转角度的值不相同，则判定转向角传感器出现角度偏差。
本申请还提供一种转向角传感器的校准装置，包括：
第一获取模块1，用于获取车辆的行驶轨迹，并根据所述行驶轨迹判断所述车辆的行驶状态，其中，所述行驶状态包括直线行驶状态与转向行驶状态；
第二获取模块2，用于若所述车辆的行驶状态为直线行驶状态，获取车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间的保持距离、转向角传感器的第一偏转角度；
第一判断模块3，用于根据所述保持距离与所述第一偏转角度判断所述车辆是否偏离道路；
第一校准模块4，用于若所述车辆偏离道路，根据所述第一偏转角度对转向角传感器进行校准；
第三获取模块5，用于若所述车辆的行驶状态为转向行驶状态，获取转向角传感器的第二偏转角度；
第二判断模块6，根据所述第二偏转角度判断所述转向角传感器是否出现角度偏差；
第二校准模块7，用于若所述转向角传感器出现角度偏差，根据所述角度偏差对转向角传感器进行校准。
在一个实施例中，第一获取模块1包括：
第一获取单元，用于获取车辆的行驶轨迹，其中，所述行驶轨迹包括图像数据与激光点云数据，所述图像数据包括多张基于道路的视觉图像，所述激光点云数据包括多个道路边沿定位点的激光点云；
第一校准单元，用于根据所述图像数据对所述激光点云数据进行校准，以建立每一张视觉图像与每一个激光点云之间的对应关系，并将无法与视觉图像建立对应关系的激光点云删除，其中，一张视觉图像对应多个激光点云；
第一计算单元，用于基于信息熵计算每一张视觉图像中每一个激光点云的转向角，得到多个激光点云的多个转向角；
第一判断单元，用于根据多个所述转向角判断每一张视觉图像中多个所述激光点云是否与道路边沿平行；
第一判定单元，用于若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿平行，则所述车辆的行驶状态为直线行驶状态；
第二判定单元，用于若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿不平行，则所述车辆的行驶状态为转向行驶状态。
在一个实施例中，所述第二获取模块2，包括：
第二获取单元，用于获取激光雷达的第一测量数据，其中，所述第一测量数据包括车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间采样距离的坐标点；
第三获取单元，用于获取激光雷达的校准参数，其中，所述校准参数包括距离校正因子Dcar，垂直偏移量V0，水平偏移量H0，旋转校正角α，垂直校正角θ；
第二计算单元，用于根据所述校准参数与所述测量数据计算激光雷达的第一测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，得到激光雷达的校准后的第二测量数据，其中，计算公式为：
Dxy＝Dcar*cosθ-V0*sinθ；
Px1＝Dxy*sinα-H0*cosα；
Py1＝Dxy*cosα+H0*sinα；
Pz1＝Dxy*sinα+V0*cosθ；
其中，Px1、Py1、Pz1为所述测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，Dcar为距离校正因子，V0为垂直偏移量，H0为水平偏移量，α为旋转校正角，θ为垂直校正角；
第四获取单元，用于获取激光雷达在车辆的安装位置，得到激光雷达坐标；
第三计算单元，用于根据所述激光雷达坐标与所述第二测量数据计算两侧标记线与车辆之间的保持距离，其中计算公式为：
Px＝Px2-Px1；
Py＝Py2-Py1；
Pz＝Pz2-Pz1；
其中，所述Px2、Py2、Pz2为激光雷达坐标；Px、Py、Pz分别为两侧标记线与车辆之间在X轴、Y轴、Z轴的保持距离。
在一个实施例中，所述第一判断模块3，包括：
第五获取单元，用于获取多个保持距离值；
第四计算单元，用于根据多个保持距离值计算所述保持距离值的趋向值；
第二判断单元，用于判断所述趋向值是否在预设趋向值之内；
第三判断单元，用于若所述趋向值不在预设趋向值之内，判断所述第一偏转角度是否为预设角度；
第四判断单元，用于若所述第一偏转角度不为预设角度，在预设时间内判断转向灯是否开启；
第三判定单元，用于若转向灯未开启，则判定所述车辆偏离道路。
在一个实施例中，所述第三获取模块5，包括：
第六获取单元，用于获取转向角传感器的实时偏转角度与标准角度；
第五计算单元，用于将所述实时偏转角度与标准角度相减，得到所述转向角传感器的误差值；
校准单元，用于根据所述误差值，对所述实时偏转角度进行校准，将校准后的实时偏转角度作为第二偏转角度。
在一个实施例中，所述第二判断模块6，包括：
第七获取单元，用于获取转向角传感器的偏转系数；
第六计算单元，用于根据第二偏转角度与偏转系数计算轮胎标准偏转角度；
第八获取单元，用于获取轮胎的第三偏转角度；
第五判断单元，用于判断所述标准偏转角度与所述第三偏转角度的值是否相同；
第四判定单元，用于若所述标准偏转角度与所述第三偏转角度的值不相同，则判定所述转向角传感器出现角度偏差。
如图3所示，本申请还提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储转向角传感器的校准方法的过程需要的所有数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现转向角传感器的校准方法。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个转向角传感器的校准方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储与一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种转向角传感器的校准方法，其特征在于，包括：
获取车辆的行驶轨迹，并根据所述行驶轨迹判断所述车辆的行驶状态，其中，所述行驶状态包括直线行驶状态与转向行驶状态；
若所述车辆的行驶状态为直线行驶状态，获取车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间的保持距离、转向角传感器的第一偏转角度；
根据所述保持距离与所述第一偏转角度判断所述车辆是否偏离道路；
若所述车辆偏离道路，根据所述第一偏转角度对转向角传感器进行校准；
若所述车辆的行驶状态为转向行驶状态，获取转向角传感器的第二偏转角度；
根据所述第二偏转角度判断所述转向角传感器是否出现角度偏差；
若所述转向角传感器出现角度偏差，根据所述角度偏差对转向角传感器进行校准；
所述获取车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间的保持距离的步骤，包括：
获取激光雷达的第一测量数据，其中，所述第一测量数据包括车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间采样距离的坐标点；
获取激光雷达的校准参数，其中，所述校准参数包括距离校正因子Dcar，垂直偏移量V 0 ，水平偏移量H 0 ，旋转校正角，垂直校正角/>；
根据所述校准参数与所述测量数据计算激光雷达的第一测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，得到激光雷达的校准后的第二测量数据，其中，计算公式为：
Dxy=D car *cos - V 0 * sin/>；
P x1 = Dxy*sin- H 0 *cos/>；
P y1 = Dxy* cos + H 0 * sin/>；
P z1 = Dxy* sin+ V 0 *cos/>；
其中，P x1 、P y1 、P z1 为所述测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，D car 为距离校正因子，V 0 为垂直偏移量，H 0 为水平偏移量，为旋转校正角，/>为垂直校正角；
获取激光雷达在车辆的安装位置，得到激光雷达坐标；
根据所述激光雷达坐标与所述第二测量数据计算两侧标记线与车辆之间的保持距离，其中计算公式为：
P x = P x2 - P x1 ；
P y =P y2 - P y1 ；
P z =P z2 - P z1 ；
其中，所述P x2 、P y2 、P z2 为激光雷达坐标；P x 、P y 、P z 分别为两侧标记线与车辆之间在X轴、Y轴、Z轴的保持距离；
所述获取车辆的行驶轨迹，并根据所述行驶轨迹判断所述车辆的行驶状态的步骤，包括：
获取车辆的行驶轨迹，其中，所述行驶轨迹包括图像数据与激光点云数据，所述图像数据包括多张基于道路的视觉图像，所述激光点云数据包括多个道路边沿定位点的激光点云；
根据所述图像数据对所述激光点云数据进行校准，以建立每一张视觉图像与每一个激光点云之间的对应关系，其中，一张视觉图像对应多个激光点云；
基于信息熵计算每一张视觉图像中每一个激光点云的转向角，得到多个激光点云的多个转向角；
根据多个所述转向角判断每一张视觉图像中多个所述激光点云是否与道路边沿平行；
若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿平行，则判定所述车辆的行驶状态为直线行驶状态；
若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿不平行，则判定所述车辆的行驶状态为转向行驶状态；
所述根据所述保持距离与所述第一偏转角度判断所述车辆是否偏离道路的步骤，包括：
获取多个保持距离值；
根据多个保持距离值计算所述保持距离值的趋向值；
判断所述趋向值是否在预设趋向值之内；
若所述趋向值不在预设趋向值之内，判断所述第一偏转角度是否为预设角度；
若所述第一偏转角度不为预设角度，在预设时间内判断转向灯是否开启；
若转向灯未开启，则判定所述车辆偏离道路。
2.根据权利要求1所述的转向角传感器的校准方法，其特征在于，所述获取转向角传感器的第二偏转角度的步骤，包括：
获取转向角传感器的实时偏转角度与标准角度；
将所述实时偏转角度与标准角度相减，得到所述转向角传感器的误差值；
根据所述误差值，对所述实时偏转角度进行校准，将校准后的实时偏转角度作为第二偏转角度。
3.根据权利要求1所述的转向角传感器的校准方法，其特征在于，所述根据所述第二偏转角度判断所述转向角传感器是否出现角度偏差的步骤，包括：
获取转向角传感器的偏转系数；
根据第二偏转角度与偏转系数计算轮胎标准偏转角度；
获取轮胎的第三偏转角度；
判断所述标准偏转角度与所述第三偏转角度的值是否相同；
若所述标准偏转角度与所述第三偏转角度的值不相同，则判定所述转向角传感器出现角度偏差。
4.一种转向角传感器的校准装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取车辆的行驶轨迹，并根据所述行驶轨迹判断所述车辆的行驶状态，其中，所述行驶状态包括直线行驶状态与转向行驶状态；
第二获取模块，用于若所述车辆的行驶状态为直线行驶状态，获取车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间的保持距离、转向角传感器的第一偏转角度；
第一判断模块，用于根据所述保持距离与所述第一偏转角度判断所述车辆是否偏离道路；
第一校准模块，用于若所述车辆偏离道路，根据所述第一偏转角度对转向角传感器进行校准；
第三获取模块，用于若所述车辆的行驶状态为转向行驶状态，获取转向角传感器的第二偏转角度；
第二判断模块，根据所述第二偏转角度判断所述转向角传感器是否出现角度偏差；
第二校准模块，用于若所述转向角传感器出现角度偏差，根据所述角度偏差对转向角传感器进行校准；
所述第一获取模块包括：
第一获取单元，用于获取车辆的行驶轨迹，其中，所述行驶轨迹包括图像数据与激光点云数据，所述图像数据包括多张基于道路的视觉图像，所述激光点云数据包括多个道路边沿定位点的激光点云；
第一校准单元，用于根据所述图像数据对所述激光点云数据进行校准，以建立每一张视觉图像与每一个激光点云之间的对应关系，并将无法与视觉图像建立对应关系的激光点云删除，其中，一张视觉图像对应多个激光点云；
第一计算单元，用于基于信息熵计算每一张视觉图像中每一个激光点云的转向角，得到多个激光点云的多个转向角；
第一判断单元，用于根据多个所述转向角判断每一张视觉图像中多个所述激光点云是否与道路边沿平行；
第一判定单元，用于若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿平行，则所述车辆的行驶状态为直线行驶状态；
第二判定单元，用于若视觉图像中多个所述激光点云与道路边沿不平行，则所述车辆的行驶状态为转向行驶状态
所述第二获取模块，包括
第二获取单元，用于获取激光雷达的第一测量数据，其中，所述第一测量数据包括车辆行驶道路两侧标记线与车辆之间采样距离的坐标点；
第三获取单元，用于获取激光雷达的校准参数，其中，所述校准参数包括距离校正因子Dcar，垂直偏移量V 0 ，水平偏移量H 0 ，旋转校正角，垂直校正角/>；
第二计算单元，用于根据所述校准参数与所述测量数据计算激光雷达的第一测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，得到激光雷达的校准后的第二测量数据，其中，计算公式为：
Dxy=D car *cos - V 0 * sin/>；
P x1 = Dxy*sin- H 0 *cos/>；
P y1 = Dxy* cos + H 0 * sin/>；
P z1 = Dxy* sin+ V 0 *cos/>；
其中，P x1 、P y1 、P z1 为所述测量数据在笛卡尔坐标系中的坐标值，D car 为距离校正因子，V 0 为垂直偏移量，H 0 为水平偏移量，为旋转校正角，/>为垂直校正角；
获取激光雷达在车辆的安装位置，得到激光雷达坐标；
根据所述激光雷达坐标与所述第二测量数据计算两侧标记线与车辆之间的保持距离，其中计算公式为：
P x = P x2 - P x1 ；
P y =P y2 - P y1 ；
P z =P z2 - P z1 ；
其中，所述P x2 、P y2 、P z2 为激光雷达坐标；P x 、P y 、P z 分别为两侧标记线与车辆之间在X轴、Y轴、Z轴的保持距离；
所述第一判断模块，包括：
第五获取单元，用于获取多个保持距离值；
第四计算单元，用于根据多个保持距离值计算所述保持距离值的趋向值；
第二判断单元，用于判断所述趋向值是否在预设趋向值之内；
第三判断单元，用于若所述趋向值不在预设趋向值之内，判断所述第一偏转角度是否为预设角度；
第四判断单元，用于若所述第一偏转角度不为预设角度，在预设时间内判断转向灯是否开启；
第三判定单元，用于若转向灯未开启，则判定所述车辆偏离道路。
5.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3中任一项所述转向角传感器的校准方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3中任一项所述转向角传感器的校准方法的步骤。
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