智能驾驶中的传感器校准：确保精准环境感知

智能驾驶中的传感器校准：确保精准环境感知

传感器校准是自动驾驶技术中的关键环节，它确保了各种传感器能够在统一的坐标系中准确对齐，从而提升环境感知能力。本文将详细介绍传感器校准的重要性、分类以及具体校准方法，帮助读者更好地理解这一技术细节。

传感器校准在自动驾驶技术中至关重要，分为内参校准和外参校准。通过单一和协同校准，激光雷达、摄像头及其他传感器能够在统一坐标系中准确对齐，提升环境感知能力。这一过程确保自动驾驶汽车能够快速做出准确决策，从而提高安全性和可靠性。

由于L0(预警功能)、L2(单独的水平和垂直执行功能)以及L2.9(城市NOA)的快速演变和安装，车辆对外界的认知要求也在迅速提高。

为了使各种传感器的认知更加准确，FIN3385MTDX传感器装载后，需要对传感器进行校准，以获得每个传感器的安装位置。具体来说，车身坐标系下传感器的位置是通过校准来确定的。

标定传感器的类型

经常搭建摄像头、激光雷达、毫米波雷达等级智能驾驶汽车，GPS/IMU等传感器。从性质上讲，传感器校准包括内部参考校准和外部参考校准。

内参校准

内部参考校准主要关注相机焦距、光心及其畸变参数等传感器本身的参数值。通过建立传感器偏差模型，可以获得传感器的特性参数，从而消除传感器本身的测量误差。相关相机校准可以进一步阅读《自动驾驶中的相机校准技术》。

外参校准

与车辆坐标系位置相比，外部参考校准关心传感器。这通常需要先验信息，如工装信息或环境信息来决定传感器的位置。如果车辆坐标系定义为车辆上的某一点，校准过程将解决固定车辆坐标系下传感器位置的问题。简单来说，感应器外部参考校准取决于车辆坐标系的概念。

由于感应器内部参考校准与安装方式无关，所以在装载时往往会进行校准。感应器外部参考校准涉及车辆坐标系的确定，主要包括传感器和车身校准(单一校准)和多传感器校准(协同校准)。其中，多传感器校准是通过传感器的检测信息来实现不同传感器之间的位置转换。

以激光雷达为例，对感应器和车身校准(单一校准)和多传感器校准(协同校准)进行进一步分析。

单一校准和联合校准

(1).单一校准

在激光雷达和车身校准过程中，首先安装激光雷达，确定车辆坐标系，然后通过测量仪器记录与车辆坐标系相比的位置和方向。在激光雷达可以扫描的区域放置多个校准板，收集点云数据，通过校准算法测量激光雷达坐标系和车辆坐标系之间的转换关系。最后，激光雷达和车身参考被解算出来。

(2).协同校准

协同校准是指对多个传感器进行综合校准，以确保它们之间的数据能及时结合。比如激光雷达和其他传感器(如摄像头、mm波雷达、GPS/IMU等。)对数据进行综合校准，以确保传感器数据能够在统一的坐标系中准确对齐。这个过程对于实现高性能的环境感知和汽车定位尤为重要。

(3).Camera校准LiDAR

激光雷达的确定依据（LiDAR）相机之间的相对位置和方向促使两者捕获的数据在同一坐标系中准确对齐。这种校准对于将激光雷达空间点云数据与相机的图像数据相结合尤为重要。如图所示，在场景中物体在两个传感器的数据中对齐之前，应使用手动调整旋转和位移的工具进行实时可见的结果调整。

(4).LiDAR和LiDAR校准(环顾校准)

通过校准激光雷达之间的相对位置和方向。这种校准对于多激光雷达系统非常重要，尤其是对于需要360度环境感知的自动驾驶车辆。

(5).Radar和LiDAR校准

根据激光雷达和mm波雷达之间的相对位置和方向进行校准。这种校准有助于整合两种传感器的优点，提高自动驾驶车辆的环境感知能力。

校准是自动驾驶数据采集中不可或缺的一部分，它保证了以多传感器为中心的采集系统能够提供准确可靠的环境感知信息。自动驾驶车辆可以通过精确的协同校准，更好地了解周围环境，做出快速准确的决策，从而提高自动驾驶的安全性和可靠性。