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技術文章
隨著智駕從L0（預警功能），L2（獨立的橫縱向執行功能）到目前L2.9（城市NOA）的快速演變和裝配，車輛對外界的感知需求也在快速增加。
為了讓各類傳感器更精確的感知，在傳感器裝車后，就需要對傳感器進行標定以獲取各個傳感器的安裝位置。具體來說，就是通過標定確定車身坐標系下傳感器的位置。
在一輛具備L2+級別智駕車上，常會搭建攝像頭，激光雷達，毫米波雷達，GPS/IMU等傳感器。從性質上講，傳感器標定包括內參標定和外參標定兩種類型。
內參標定主要關注傳感器本身的參數，如相機的焦距、光心以及畸變參數等。通過建立傳感器誤差模型，獲得傳感器特性參數，進而消除傳感器本身測量誤差。關于相機標定可進一步看《深入探討：自動駕駛中的相機標定技術》。
外參標定關注傳感器相對于車輛坐標系的位置。這通常需要借助先驗信息，如工裝信息或環境信息，來確定傳感器的位姿。如果車輛坐標系定義為車輛上的某一點，標定過程將解決傳感器在固定車輛坐標系下的位置確定問題。簡單來說，傳感器外參標定求解取決于車輛坐標系的定義。
傳感器內參標定由于與安裝位置無關，常在裝車前進行標定。而傳感器外參標定涉及到車輛坐標系的確定，主要包括傳感器與車身的標定（單一標定）和多傳感器標定（聯合標定）。其中多傳感器標定是通過傳感器的測量信息來求解不同傳感器之間的位姿變換。
下面就以激光雷達為例，進一步分析傳感器與車身標定（單一標定）和多傳感器標定（聯合標定）。
在激光雷達與車身標定過程中，首先要安裝激光雷達，并確定車輛坐標系，隨后通過測量工具記錄其相對于車輛坐標系的位置和方向。將多個標定板置于激光雷達可掃描到的區域，采集點云數據，并通過標定算法計算激光雷達坐標系與車輛坐標系之間的轉換關系。最終解算出激光雷達與車身的外參。
聯合標定是指對多個傳感器進行綜合標定，確保它們之間的數據能夠準確融合。比如激光雷達與其他傳感器（如攝像頭、毫米波雷達、GPS/IMU等）的數據進行綜合標定，以確保所有傳感器的數據能夠在統一的坐標系中準確對齊。這一過程對于實現高精度的環境感知和車輛定位至關重要。
通過確定激光雷達（LiDAR）與相機之間的相對位置和方向，使得兩者捕獲的數據能夠在同一坐標系中準確對齊。這種標定對于將激光雷達的空間點云數據與相機的圖像數據融合至關重要。如下圖所示，使用手動調整旋轉和位移的工具，通過實時可見的結果進行調整，直至場景中物體在兩種傳感器的數據中對齊。
通過多個激光雷達之間的相對位置和方向的標定。這種標定對于多激光雷達系統，特別是在需要360度環境感知的自動駕駛車輛中非常重要。
通過激光雷達與毫米波雷達之間的相對位置和方向進行標定。這種標定有助于整合兩種傳感器的優勢，提高自動駕駛車輛的環境感知能力。
總的來說，標定是自動駕駛數據采集中必要的一環，它確保了以多傳感器為核心的采集系統能夠提供精確、可靠的環境感知信息。通過精確的聯合標定，自動駕駛車輛能夠更好地理解其周圍環境，做出快速準確的決策，從而提高自動駕駛的安全性和可靠性。
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