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Lyft的自動駕駛車輛高保真度傳感器標(biāo)定

2019-08-21 23:22:40·  來源：智車科技  作者：趙佳  
　
傳感器標(biāo)定是無人駕駛汽車的基礎(chǔ)構(gòu)件之一。簡單地說，傳感器校準(zhǔn)通知無人駕駛汽車，它的傳感器如何定位在車輛的高度精度。這使得無人駕駛汽車能夠通過在同一個坐
傳感器標(biāo)定是無人駕駛汽車的基礎(chǔ)構(gòu)件之一。簡單地說，傳感器校準(zhǔn)通知無人駕駛汽車，它的傳感器如何定位在車輛的高度精度。這使得無人駕駛汽車能夠通過在同一個坐標(biāo)系的多個傳感器(如激光雷達、雷達、攝像機和慣性測量單元(IMU))數(shù)據(jù)，了解車輛自身定位。精確的校準(zhǔn)信息對于建圖、定位、感知和控制至關(guān)重要。在使用傳感器融合深度學(xué)習(xí)算法之前，傳感器標(biāo)定是必不可少的預(yù)處理步驟，并使機器學(xué)習(xí)模型能夠從不同傳感器的角度理解車輛所處的環(huán)境區(qū)域。
  

圖1 精確的傳感器校準(zhǔn)可以極大地簡化下游機器學(xué)習(xí)任務(wù)

基本介紹

典型的無人駕駛汽車傳感器套件由攝像機、激光雷達、雷達和IMU組成。校準(zhǔn)的目的是找出這些傳感器和車輛之間的信息轉(zhuǎn)換。此外，校準(zhǔn)亦可恢復(fù)傳感器的內(nèi)部特性，例如攝像頭畸變、或IMU的加速度計和陀螺儀的偏置。這些都是無人駕駛汽車感知、建圖、定位和控制模塊的基本信息輸入。

圖2 傳感器標(biāo)定是無人駕駛汽車s系統(tǒng)的核心部分

感知

無人駕駛汽車感知系統(tǒng)通過來整合來自多個傳感器的數(shù)據(jù)識別的道路上的智能體（如汽車、行人和騎自行車的人）獲得支持無人駕駛汽車所需的高精度數(shù)據(jù)輸出。例如，感知系統(tǒng)將攝像頭對行人的檢測與激光雷達對同一智能體的檢測結(jié)合起來。更進一步說，對于距離無人駕駛汽車 100米的智能體，需要旋轉(zhuǎn)的校準(zhǔn)精度~0.2度才能可靠地融合來自多個傳感器的測量值。這就是為什么校準(zhǔn)對準(zhǔn)確感知和無人駕駛汽車至關(guān)重要。


圖3 點云在攝像機圖像上的投影，點云的距離用顏色表示

建圖

L4自動駕駛需要的高清地圖，通常是由激光雷達、攝像頭和IMU數(shù)據(jù)融合而成。這些高清地圖包含如車道邊界、交通燈、停車標(biāo)志等精準(zhǔn)信息。構(gòu)建高清地圖通常需要從攝像頭獲取的圖像中推斷語義，并將它們與激光雷達數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，以便準(zhǔn)確地確定道路的精準(zhǔn)信息。例如，當(dāng)無人駕駛汽車導(dǎo)航通過一個交通十字路口時，它使用校準(zhǔn)信息來匹配高保真地圖上的交通信號燈，這樣無人駕駛汽車導(dǎo)航就可以決定是否要停在某個交通信號燈前。哪怕是校準(zhǔn)僅差幾度，無人駕駛汽車也可能會將其車道上的紅燈與下一車道上的綠燈混淆。因此，精確的傳感器標(biāo)定是高保真建圖的前提。

圖4

定位

定位的目的是實時準(zhǔn)確地估計車輛在高清地圖上的位置。一個高質(zhì)量的定位系統(tǒng)通常結(jié)合來自IMU、激光雷達、車輪里程表和攝像機的數(shù)據(jù)。簡而言之，定位模塊將無人駕駛汽車在不同傳感器之間的運動關(guān)聯(lián)起來，從而獲得無人駕駛汽車在地圖上實際位置的可靠估計。注意，定位精度高度依賴于IMU與激光雷達標(biāo)定的精度，即IMU到激光雷達的旋轉(zhuǎn)和平移分量。這種校準(zhǔn)的不準(zhǔn)確會導(dǎo)致無人駕駛汽車不知道它自己在路上的確切位置，而無法準(zhǔn)確地知道它在道路上的位置可能會導(dǎo)致遵循不正確的交通規(guī)則。

Level 5的校準(zhǔn)理念

在系統(tǒng)開發(fā)的早期階段，必須做出的一個選擇是專注工廠校準(zhǔn)還是在線校準(zhǔn)。工廠校準(zhǔn)利用了一個結(jié)構(gòu)良好的環(huán)境和眾多標(biāo)記，可以很容易地被傳感器檢測到，這可以完成高精度的目的。但是，另一方面，在線校準(zhǔn)更具可擴展性。缺點就是可能不那么可靠。雖然兩種校準(zhǔn)方式都很重要，但在項目的開始階段，研究人員還是有限選擇了相對可靠的工廠校準(zhǔn)，這也是開發(fā)在線校準(zhǔn)算法的必要過程和重要基礎(chǔ)。

圖5 工廠校準(zhǔn):一輛車停在一輛翻車機上，周圍環(huán)繞著校準(zhǔn)目標(biāo)

維持無人駕駛汽車的校準(zhǔn)需要使用大量的工具。隨著車隊規(guī)模的擴大，研究人員使用了兩種方法保證能夠快速解釋校準(zhǔn)結(jié)果：首先，將無人駕駛汽車的校準(zhǔn)分割成校準(zhǔn)獨立雙傳感器,然后合并，合并后的最終解決方案才適用于整個無人駕駛汽車。其次，研究人員使用了一些工具，可以方便地從校準(zhǔn)過程的任何階段提取調(diào)試信息，從而探究工廠校準(zhǔn)過程中出現(xiàn)的問題的根本原因。

圖6 可視化工具，用于檢查每個目標(biāo)平面的激光雷達分割的準(zhǔn)確性

對于L5自動駕駛，需要快速確定問題的根本原因。例如，如果無人駕駛汽車漂移到車道的一側(cè)，需要立刻搞清楚這種漂移是由哪些原因（定位、建圖或校準(zhǔn)錯誤）造成的？針對這一問題，有以下三種解決方案：

- 一是，對每個工廠校準(zhǔn)使用驗證過程，以確保每個校準(zhǔn)文件的校準(zhǔn)錯誤都在允許范圍內(nèi)。

- 二是，監(jiān)控儀表板，跟蹤每輛車的校準(zhǔn)和驗證指標(biāo)。

- 三是利用在線標(biāo)定診斷技術(shù)，對現(xiàn)場車輛標(biāo)定質(zhì)量進行連續(xù)監(jiān)測。

圖7 工廠校準(zhǔn)和驗證、在線校準(zhǔn)和云基礎(chǔ)設(shè)施

發(fā)展現(xiàn)狀

目前，Lyft的無人駕駛汽車使用多個攝像頭、激光雷達、雷達和IMU。如前所述，Lyft傾向于將整個車輛校準(zhǔn)問題分解為成對的傳感器校準(zhǔn)問題。因此，Lyft首先校準(zhǔn)每個傳感器的內(nèi)部參數(shù)，然后獨立校準(zhǔn)其外部頂部的激光雷達。這使得能夠識別和隔離任何校準(zhǔn)錯誤。
圖8 目前L5車輛上使用的傳感器，包括激光雷達、攝像機、雷達和IMU

Lyft的工廠校準(zhǔn)流程經(jīng)過多次迭代開發(fā)而成，是一個流程可重復(fù)、準(zhǔn)確度高和可拓展的校準(zhǔn)流程。

圖9 自動校準(zhǔn)

然而，該方法也存在缺陷。由于Lyft的無人駕駛汽車是在現(xiàn)場工作的，由于溫度和振動等因素，校準(zhǔn)精度會隨時間發(fā)生改變。Lyft的下一步是開發(fā)在線、自我校正校準(zhǔn)算法，但由于缺乏基礎(chǔ)事實，該項工作正在研究中。目前，Lyft采用高精度的工廠標(biāo)定作為地面真值來解決這一問題。此外，還為車載軟件堆棧配備了一個可以自動檢測不在原始狀態(tài)下的校準(zhǔn)情況的系統(tǒng)。使用該系統(tǒng)，任何校準(zhǔn)中的錯誤都可以被識別出來，如果錯誤超出了安全范圍，車輛將返廠進行工廠校準(zhǔn)。

圖10 車輛可以在不同的環(huán)境下行駛
 
 
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