6、自动驾驶多传感器校准与目标检测技术解析

自动驾驶多传感器校准与目标检测技术解析

1. 多传感器校准的挑战与前景

在自动驾驶领域，多模态感知系统中传感器的精确外部参数对于提供高精度感知系统至关重要。然而，长期在不同负载下运行会导致外部转换矩阵发生轻微变化和漂移，从而影响感知精度。因此，自动校准 LiDAR 和相机的外部参数具有广阔的前景。

目前，自动驾驶中相机和 LiDAR 的自校准算法面临一些挑战。例如，在繁忙的城市街道上有大量行人、车辆、树木等杂物时，直线特征可能难以提取，导致校准不准确；在黑暗环境或野外道路上，收集数据的直线特征不明显，获取直线特征也是未来面临的挑战。

为了解决这些问题，提出了一种基于直线特征的 LiDAR 和相机自动外部校准方法。该方法使用原始相机图像和 LiDAR 点云进行校准，对数据质量有较高的容忍度。具体步骤如下：
1. 点云直线提取 ：从点云中提取直线特征。
2. 自适应优化 ：引入自适应优化方法，使优化过程朝着正确的方向进行。
3. 结果置信度估计 ：对校准结果的置信度进行估计，以提高计算效率和准确性。

这种新的校准方法与以往的自动化方法不同，不需要在场景中放置标记。实验表明，该方法能够在一两个帧内纠正人为添加的偏差，比其他方法更快。

2. 多传感器目标检测的必要性

在过去几十年中，许多研究使用单模态传感器（如相机、LiDAR 和 RaDAR）进行目标检测。然而，每种传感器都有不同的缺陷和缺点。
|传感器|优点|缺点|
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