[发明专利]一种基于统计分析的毫米波雷达与视觉相机动态标定方法

说明书

本发明公开了基于统计分析的毫米波雷达与视觉相机动态标定方法，包括：建立毫米波雷达和视觉相机的坐标系，确定旋转角、位移量和动态标定物移动位置；根据所述旋转角、位移量和动态标定物移动位置采集毫米波雷达和视觉相机投影动态数据，采用统计分析的方法确定毫米波雷达相对视觉相机的旋转角和位移量。本发明一方面不需要精确的测量毫米波雷达和视觉相机的相对位置关系，不需要精密的距离和角度测量仪器，减少测量成本和标定难度；另一方面，采用统计分析的方法，在不同坐标系下，将旋转矩阵和位移向量的参数彼此间解耦并分别确定，与同时对多参数寻优的方法相比，简化了确定参数的运算过程，且收敛性更高。

技术领域

本发明属于自动驾驶领域，特别涉及一种基于统计分析的毫米波雷达与视觉相机动态标定方法。

背景技术

随着自动驾驶汽车的研究不断深入和产业化不断加快，目前智能车辆的控制算法已经比较成熟，从而提高了对智能汽车周围行人、车辆等环境感知数据输入的要求。解决途径之一是增加车辆传感器，这样就不得不进行传感器间的标定，将传感器数据进行匹配，为后续的识别和预测算法提供可靠的数据支撑。

对于毫米波雷达和视觉相机来说，其标定方法分为两种，一是利用坐标转化矩阵，将将视觉相机和雷达各自所在的坐标系转换到同一个基坐标系，在调整两者的相对位置；另一种方法是利用坐标转化矩阵，将雷达坐标系转换到视觉相机坐标系，在调整毫米波雷达相对视觉相机的相对位置。两种方法都对毫米波雷达和相机的安装精度和两者的位置测量精度要求很高，而且精度越高，转换矩阵就越容易收敛，就越容易标定毫米波雷达和视觉相机的数据；相反，安装精度越低，转换矩阵的参数越不容易收敛，就越不容易标定毫米波雷达和视觉相机的数据。所以，安装、测量精度和标定效果相矛盾，而高精度伴随高成本，这就给毫米波雷达与视觉相机的标定工作带来两难选择。

发明内容

本发明的目的在于利用动态标定物，采集毫米波雷达和视觉相机投影动态数据，采用统计分析的方法分步骤确定旋转角和位移，在不需要测量两者间相对位置的情况下，快速完成标定，并保证标定质量。

为实现上述目的，本发明提供了基于统计分析的毫米波雷达与视觉相机动态标定方法，包括：

建立毫米波雷达和视觉相机的坐标系，确定旋转角、位移量和动态标定物移动位置；

根据所述旋转角、位移量和动态标定物移动位置采集毫米波雷达和视觉相机投影动态数据，采用统计分析的方法确定毫米波雷达相对视觉相机的旋转角和位移量。

可选的，建立毫米波雷达和视觉相机自身坐标系，确定旋转角-位移和标定物位置，包括：

分别以待标定平台上的毫米波雷达和视觉相机的各自中心位置为原点建立O_cX_cY_cZ_c和O_rX_rY_rZ_r坐标系；

将O_rX_rY_rZ_r坐标系通过旋转和位移转换到O_cX_cY_cZ_c坐标系，确定毫米波雷达相对视觉相机的三个旋转角为β-π和γ，位移为x，y和z；

调整标定物初始位置距地面的高度等于毫米波雷达距地面的高度，且其动态移动过程中与O_cX_cZ_c平面平行。

可选的，标定物沿O_rY_r方向从(x_a,y_a)至(x_a,y_b)往复移动，采集其特征点的位置信息，确定γ，包括：