10%激光测距定标白板—————广州航鑫光电科技有限公司,是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司
一种车载激光雷达标定的方法,属于汽车自动驾驶领域。
汽车自动驾驶技术中涉及的多传感器之间的融合技术不足。
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10%激光测距定标白板—————广州航鑫光电科技有限公司,是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司
一种车载激光雷达标定的方法,属于汽车自动驾驶领域。
汽车自动驾驶技术中涉及的多传感器之间的融合技术不足。
一种车载激光雷达标定的方法,设置一块标定板,配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤;测量四个角点在车体坐标系的物理坐标,结合由激光雷达提取的四个角点计算得到旋转平移矩阵的步骤;对两个激光雷达数据之间的进行坐标转换,拼接多台激光雷达,对激光雷达的标定的步骤。本技术具有将自动驾驶车辆之间的多传感器融合的优点。
公开了一种激光雷达的标定方法。该标定方法包括:利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的标定物体的距离测量值以及对应的反射率测量值;按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组;
按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组;根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。
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雷达极点分布的目标识别
目标的白然谐振频率又称为目标极点,"极点"和"散射中心"分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定丁目标形状和固有特性,与雷达的观测方向〈目标姿态)及雷达的极化方式无关,因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标极点的概念出现于1971年。1975年,Blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法,使用提呶出的目标枝点作为目标特征,而通过将提取到的目标极点与目标库的目标极点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来,关于目标极点的研究主要集中在如何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提取目标极点的函数束法(POF〉以及广义函数束法〈GPOF)等,在极点的估计精度以及抗噪能力方面均优于Prony法。
除了直接求目标的极点外,由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系,人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法,典型方法有,从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域Prony 法(FDPM):由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的限制,具有改善作用的数据多重组合法被提出。
为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点,基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积,再根撝卷积输出的特征来判别目标。E-脉冲法(9)、频域极大拟合匹配法等,都避开了直接提取目标极点,减小了运算量。
自动驾驶激光雷达和摄像头的数据融合方法
激光雷达目前给大家的印象就是贵,想在无人车上普及首先应该降格。
目前两种解决办法:其一是采用低线数雷达配合其他传感器,但需搭配拥有极高计算能力系统的无人车;其二是采用固态激光雷达。现今有旋转部件的激光雷达技术较为成熟,激光雷达贵的就是机械旋转部件,固态激光雷达无须旋转部件,采用电子设备替代,因而体积更小,方便集成在车身内部,系统可靠性提高,成本也可大幅降低。由于缺乏旋转部件,水平视角小于180,所以需要多个固态雷达组合一起配合使用才行。
自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配,只是这里融合的层次有不同,可以是硬件层(如禾赛,Innovusion的产品),也可以是数据层(这里的讨论范围),还可以是任务层像障碍物检测(obstacle detection),车道线检测(lane detection),分割(segmentation)和跟踪(tracking)以及车辆自身定位(localization)等。
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