一文梳理智能汽车3D毫米波雷达-相机外参标定新方案

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摘要

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介绍

最近，低成本的3D雷达传感器，已经变得可用，例如德州仪器AWR1843BOOST。由于3D雷达测量中包含的附加信息（例如：仰角），3D雷达有望取代自动驾驶系统和其他应用中的2D传感器。然而，为了将3D雷达数据与来自其他自动驾驶车辆传感器的测量结果正确融合，需要知道雷达和其他传感器之间的刚体变换。确定变换的过程称为外参标定。通常，部署之前，先在实验室或者工厂环境中进行外参标定；然而，由于材料疲劳属性或者用户修改，变换参数容易发生变化。因此，需要一种方法来进行现场的外参标定估计。

相关工作

问题公式

A. 表示法

其中变换矩阵被拆分为旋转矩阵和平移向量。一元算子 ^ 作用于，产生一个斜对称矩阵，^等价于叉积。

B. 传感器测量

其中，我们使用偏导数表示法来表明雷达位置也取决于我们的B样条轨迹表示的参数（见第III-C节）。

C. 连续时间轨迹表示

D. 最优化问题

E. 实施细节

可观测性分析

A. 雷达对相机外参标定的可观测性

B. 退化分析

实验和结果

A. 合成数据

B. 真实实验

结论

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