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如何處理自動駕駛感知傳感器物理偏移問題?

時間:2025-12-01 18:02:31來源:OFweek 人工智能網(wǎng)

導(dǎo)語:?車輛在道路上行駛,難免會因?yàn)檐囕v抖動、長期振動、路面顛簸、載荷變化、溫度變化,甚至維修、碰撞、重裝傳感器支架等原因,引起感知傳感器(攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等)發(fā)生微小的物理偏移或姿態(tài)/高度變化。如果不加以處理,這種偏移會破壞傳感器之前建立的空間關(guān)系(即“標(biāo)定”/“校準(zhǔn)”),進(jìn)而導(dǎo)致感知、定位、融合、決策出錯。

  為什么傳感器會偏移?

  當(dāng)自動駕駛車輛在道路上行駛,尤其是長期行駛后,很容易遇到如高速通過減速帶、顛簸路面、不平路段等各種震動、沖擊,或車輛經(jīng)過坑洼、石子、坑洞,甚至因?yàn)閯x車、載物、過彎等造成車身微微變形、震動。時間長了,安裝在車身上的攝像頭、LiDAR、毫米波雷達(dá)等感知傳感器,會因?yàn)橹Ъ芩蓜?、粘接疲勞、車身輕微變形,甚至螺絲松動等,產(chǎn)生“位置偏移”或“姿態(tài)變化(朝向、傾斜、高度變化)”。

  此外,若在更換零部件、更換輪胎、輪轂維修、車身檢測、碰撞維修后,也可能影響傳感器的安裝剛性,從而改變原來的安裝姿態(tài)。

  這些物理偏移可能只有幾毫米、幾度這么小,但對自動駕駛系統(tǒng)來說影響可能很大。自動駕駛系統(tǒng)之所以對傳感器的安裝位置、朝向和姿態(tài)要求這么高,是因?yàn)樗袀鞲衅骺吹降臇|西,最終都要被轉(zhuǎn)換到同一個車體坐標(biāo)系或世界坐標(biāo)系里。只有把這些數(shù)據(jù)放到同一個“空間參照系”中,系統(tǒng)才能把攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)這些不同來源的信息融合起來,看清周圍環(huán)境,并據(jù)此做出路徑規(guī)劃和車輛控制。把每個傳感器與車輛坐標(biāo)關(guān)系精確對應(yīng)起來的過程,就是我們常說的“標(biāo)定”。

  一旦傳感器發(fā)生偏移,原來的標(biāo)定關(guān)系就不準(zhǔn)了,這就類似于攝像頭或雷達(dá)被輕輕“擰歪了”。系統(tǒng)再用這些數(shù)據(jù)去理解外界時,就會出現(xiàn)偏差,物體的位置、距離、方向,甚至速度的判斷都可能不再準(zhǔn)確。感知一旦不準(zhǔn),后續(xù)的決策和控制也會受到影響,安全性自然就無法保證。

  因此,在自動駕駛實(shí)際部署中,這種偏移一定是不可忽視的,必須設(shè)計解決對策。

  如何防范與檢測“偏移”?

  1)初始標(biāo)定(offline calibration)必須嚴(yán)格

  在感知傳感器剛裝到車上時,需要做一次非常嚴(yán)格的標(biāo)定。這個標(biāo)定會把每個傳感器的“內(nèi)參數(shù)”(例如相機(jī)的焦距、畸變、鏡頭模型等,LiDAR和雷達(dá)也有自己的內(nèi)部參考參數(shù))和“外參數(shù)”(也就是傳感器相對于車體坐標(biāo)系的位置和姿態(tài),包括平移、旋轉(zhuǎn)、朝向、傾斜、高度等)全部確定清楚。

  這一步就像給系統(tǒng)建立“世界觀”的基準(zhǔn),如果標(biāo)定足夠精確,誤差控制在毫米級、角度級這樣的范圍內(nèi),自動駕駛系統(tǒng)才能在感知、融合、定位和控制階段正常工作。

  但初始標(biāo)定只能保證裝車那一刻或使用較短周期內(nèi)的準(zhǔn)確。車輛長期使用、震動、維修或環(huán)境變化都會讓傳感器發(fā)生細(xì)小偏移,所以光靠這一次標(biāo)定并不能保證系統(tǒng)一直保持穩(wěn)定。

  2)定期/執(zhí)行維護(hù)很有必要

  對于量產(chǎn)車,廠商或維修服務(wù)點(diǎn)可能會建議(或規(guī)定)在車輛經(jīng)歷重大維修、碰撞、輪胎更換、懸掛維修、變形檢測、車身檢查后,對自動駕駛傳感器(攝像頭、雷達(dá)、LiDAR)進(jìn)行復(fù)校(re-calibration)。這是確保車輛結(jié)構(gòu)或支架恢復(fù)對稱、沒有松動、傳感器安裝姿態(tài)恢復(fù)正確的方法之一。這就類似車輪定位、四輪定位后的校正檢查。對于帶ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))的車輛,這種校正是非常有必要的。

  不過,人工復(fù)校有費(fèi)時、費(fèi)人工、需要場地,且不可能非常頻繁等缺點(diǎn)。對于自動駕駛汽車,尤其商業(yè)化運(yùn)營車輛、Robotaxi、車隊,這樣的方法顯然不夠靈活且成本高,也影響實(shí)際使用效率。

  正因?yàn)檫@些限制,現(xiàn)階段的自動駕駛系統(tǒng)會傾向于采用“在線校準(zhǔn)”或“自動校準(zhǔn)”機(jī)制,讓車輛在日常使用中就能自動檢測并修正輕微偏移,而不必每次都依賴人工操作。

  在線/自動校準(zhǔn)&實(shí)時監(jiān)測提供自我校正能力

  近些年,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都在研究如何讓自動駕駛系統(tǒng)具備自動檢測是否偏移+自動糾正偏移的能力,而不必每次都靠人工干預(yù)。發(fā)表在2024年的論文《Automatic Miscalibration Detection and Correction of LiDAR and Camera Using Motion Cues》就提出一種自動檢測并修正LiDAR與攝像頭標(biāo)定偏移的框架。

  其基本思路是利用車輛/傳感器自身的運(yùn)動信息,車輛在行駛過程中,不斷對每一幀數(shù)據(jù)做監(jiān)測,如果檢測到LiDAR點(diǎn)云與攝像頭圖像之間的投影約束不再滿足(也就是說兩者的空間關(guān)系不再與原來標(biāo)定一致),就判斷可能發(fā)生了“偏移/漂移”(miscalibration/drift)。然后,通過計算相機(jī)運(yùn)動與LiDAR掃描的對齊變換,將LiDAR點(diǎn)云對齊回圖像空間,從而實(shí)現(xiàn)自動糾正偏移。

  也就是說,當(dāng)系統(tǒng)持續(xù)運(yùn)行、車輛在不同路況、多次轉(zhuǎn)向/加減速/震動之后,系統(tǒng)本身就可以意識到感知傳感器可能錯位了,并用數(shù)學(xué)/幾何方法自動把感知恢復(fù)到正確狀態(tài),這是一種閉環(huán)自我校正機(jī)制。

  除此之外,也有開源工具集(如OpenCalib)被用于多傳感器(包括相機(jī)、LiDAR、IMU、雷達(dá)等)的校準(zhǔn)/再校準(zhǔn),從而在不同使用場景下都能支持自動、半自動、手動校準(zhǔn)流程。

  因此,一個有用的自動駕駛系統(tǒng),不是裝好就結(jié)束了,而是要設(shè)計自動或半自動校準(zhǔn)機(jī)制,定期/持續(xù)監(jiān)測傳感器是否偏移,并及時校正。

  多傳感器融合+容錯冗余設(shè)計,不把雞蛋放在一個籃子里

  即便有自動校準(zhǔn),也不能保證校準(zhǔn)的萬無一失。因此,自動駕駛系統(tǒng)不應(yīng)僅依賴單一傳感器,而是要采用多傳感器融合+冗余設(shè)計+容錯機(jī)制,以增強(qiáng)自動駕駛系統(tǒng)對單一傳感器偏移/失效的魯棒性。

  一輛自動駕駛車會同時搭載攝像頭、LiDAR、毫米波雷達(dá)、慣性測量單元(IMU)、GPS/GNSS/INS等感知傳感器。舉個例子,即使攝像頭因?yàn)橹Ъ芩蓜?、碰撞偏移,LiDAR或雷達(dá)+IMU+GPS仍可以提供環(huán)境感知或定位參考,系統(tǒng)可以檢測到攝像頭輸出與其他傳感器/慣性/定位系統(tǒng)之間不一致,然后暫時降低或放棄其數(shù)據(jù),并發(fā)出警告給駕駛者/運(yùn)營者。

  此外,一些系統(tǒng)還會進(jìn)行時間同步與時鐘同步(time-synchronization),讓所有傳感器在同一個統(tǒng)一時鐘源下采樣,以免因?yàn)闀r間差、數(shù)據(jù)延遲、不同傳感器采樣不一致而造成融合錯誤。對于多傳感器融合,時空同步是基礎(chǔ)。

  通過多傳感器融合+冗余+容錯+時空同步+自動/在線校準(zhǔn)/檢測機(jī)制,自動駕駛系統(tǒng)可以在一個傳感器暫時失準(zhǔn)甚至偏移時,依然維持整體感知能力,保證安全性。

  最后的話

  車輛上的每一個傳感器,都不是孤立工作的,它們需要像一個團(tuán)隊那樣保持步調(diào)一致,才能讓自動駕駛系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行。而傳感器的物理偏移看似只是幾毫米、幾度的變化,卻足以讓整個系統(tǒng)的理解能力出現(xiàn)誤差。所以自動駕駛行業(yè)真正面對的難題不只是把傳感器裝準(zhǔn),而是把它長期保持在準(zhǔn)的位置上。

  正因如此,自動駕駛的設(shè)計思路應(yīng)從“安裝時標(biāo)定一次”轉(zhuǎn)向“車輛全生命周期都能持續(xù)維持標(biāo)定狀態(tài)”。只有能做到這一點(diǎn)的系統(tǒng),才算真正能讓自動駕駛從能跑走向能長期跑。

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