Tag: 传感器校准

传感器校准是自动驾驶系统中确保多传感器数据时空一致性的关键技术，指通过标定和调整使不同传感器的测量结果在统一坐标系下达到精确匹配的过程。激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器因安装位置、采样频率和测量原理的差异，会产生坐标系偏移和时间不同步问题，校准工作即通过外参标定（确定传感器间相对位姿）和内参标定（补偿传感器自身畸变）来消除这些误差。例如摄像头需要校正镜头畸变，而多传感器融合前必须将激光雷达点云精确映射到图像像素坐标系。 在实际应用中，传感器校准直接影响感知算法的可靠性。未校准的摄像头可能导致物体检测框偏移3-5个像素，而毫米波雷达与视觉的未对齐会引发虚假碰撞预警。特斯拉在2021年推出的「影子模式」动态校准技术，能通过车辆行驶时的自然场景数据持续优化校准参数，这标志着校准技术从静态标定向动态自适应的演进。随着4D毫米波雷达和固态激光雷达的普及，基于语义特征（如车道线、车辆边缘）的在线校准已成为行业新趋势。

内参标定（Intrinsic Calibration）是自动驾驶系统中确定摄像头、激光雷达等传感器内部参数的关键过程。这些参数包括焦距、主点坐标、镜头畸变系数等光学特性，它们决定了传感器如何将三维世界映射到二维图像或点云数据。内参标定的本质是建立传感器坐标系与成像平面之间的精确数学关系，为后续的环境感知提供准确的几何基础。 在实际开发中，内参标定的精度直接影响目标检测、车道线识别等功能的可靠性。例如标定不良的摄像头会导致距离估算误差，进而影响路径规划决策。现代自动驾驶系统通常采用棋盘格或特定标定板，通过多角度采集数据后解算非线性方程组来完成标定，部分先进方案已实现动态标定和在线标定技术。随着多传感器融合趋势的发展，内参标定正与外参标定形成协同优化体系。