智能汽车(ADAS)识别感知摄像头激光雷达为什么需要标定校准

本文探讨了车载识别摄像头在ADAS系统中的关键作用,包括AEB、LDW等应用,并重点介绍了前视摄像头的单目和双目方案,以及它们如何测量距离以支持碰撞预警。此外,文章提到了智能汽车与自动驾驶中激光雷达和摄像头的联合标定,使用景颐光电棋盘格反射板进行精确校准。

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车载识别摄像头是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础。像自动紧急刹车(AEB)、车道偏离预警(LDW)、车道保持(LKA)、行人警示(PCW)、自动泊车(AP)、疲劳驾驶预警(DFM)、交通标志识别(TSR)、交通信号灯识别(TLR)等都需要建立在图像识别的基础上,进而实现车道线障碍物以及行人检测。目前前视摄像头ADAS系统有单目和双目两种方案,两者的共同点都是通过摄像头采集图像数据,然后从图像数据上得到距离信息。因为前视摄像头最重要的一个作用就是碰撞预警,而碰撞预警需要测量距离的变化。

智能汽车(ADAS)和车联网(V2X)分别是实现无人驾驶的内部和外部要求智能汽车指配备高级驾驶辅助系统(advanced driver-assistance systems,ADAS),通过感知周围环境、分析车辆所处环境从而根据环境变化做出相应反应。智能汽车可以被看作是实现无人驾驶汽车的过渡,也是传统车企主要的研发方向。

智能无人自动驾驶的传感器激光雷达和摄像头的测量感知如果存在误差,则对自动驾驶的定位精度有影响。激光雷达和摄像头联合标定一般用景颐光电棋盘格反射板进行校准定标,一般用5X5或者其他参数的的棋盘格反射板,景颐棋盘格漫反射板附带有滚轮支架,支架可以调节高度,旋转角度等。

 

ADAS系统的传感器标定是确保其高精度和可靠性的关键步骤。针对激光雷达与相机的联合标定,最小二乘法和Levenberg-Marquardt(LM)算法是常用的优化算法。最小二乘法通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配,而LM算法是一种非线性最小二乘问题的迭代优化算法,特别适合于高精度求解。具体步骤如下: 参考资源链接:[汽车ADAS系统多传感器联合标定技术研究](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/1c80pbxir1?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 设计标定装置:首先需要设计一套能够适用于激光雷达和相机的标定装置,该装置应能提供精确的控制点和特征点,用以标定激光雷达和相机。 2. 采集数据:利用标定装置,同时从激光雷达和相机获取数据。对于相机,可以使用标定板上的特征点图像;对于激光雷达,则采集其点云数据。 3. 数据预处理:对采集到的图像和点云数据进行预处理,包括滤波、去噪等,确保数据质量。 4. 特征提取与匹配:从相机图像中提取特征点,并与激光雷达点云数据中的对应特征点进行匹配。 5. 初始化参数:为最小二乘法和LM算法设定合适的初始参数。 6. 迭代优化:利用最小二乘法初步估计传感器间的几何关系,再使用LM算法对这些参数进行精确优化。在优化过程中,通过调整参数以最小化重投影误差。 7. 校验标定结果:在标定优化后,需要对结果进行校验,确保标定的准确性。可以使用预留的控制点对校准后的数据进行验证,看误差是否在可接受范围内。 8. 软件实现:可以参考《汽车ADAS系统多传感器联合标定技术研究》这篇论文中提及的C++上位机标定程序,该程序实现了对相机图像和激光雷达点云数据的处理,以及标定过程中的优化算法。 通过上述步骤,可以有效地对ADAS系统中的激光雷达和相机进行联合标定。如果你希望进一步了解标定的理论和实际操作细节,推荐深入阅读《汽车ADAS系统多传感器联合标定技术研究》一文,该论文详尽地介绍了相关技术和方法,并提供了实验验证。 参考资源链接:[汽车ADAS系统多传感器联合标定技术研究](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/1c80pbxir1?spm=1055.2569.3001.10343)
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