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感知设备标定

更新时间：2022-05-05

该用户手册旨在帮助用户完成激光雷达的标定（Lidar-GNSS）。

前提条件

  1. 完成 循迹搭建--车辆循迹演示。
  2. 完成 基于激光雷达的封闭园区自动驾驶搭建--感知设备集成。
  3. 完成 开通云服务账号向导。

步骤一：修改配置文件

修改文件名称 修改内容
modules/calibration/data/车型目录/localization_conf/localization.conf enable_lidar_localization设置为false

注意：上表中 车型目录 需要您根据自身车型确认。

sensor_calibration_modify_localization_file

注意：所有传感器标定完成后，如果用户要使用 msf 定位，则需要再改为 true。

步骤二：Lidar-GNSS 标定初始外参测量

各传感器坐标系的定义及初始化外参文件的配置。

IMU、Lidar 的坐标系定义

1.jpeg

Lidar 坐标系原点在传感器的位置

Lidar 坐标系原点的位置如下图所示。

lidar_calibration_coordinate_picture

IMU 坐标系原点在传感器的位置

IMU 坐标系原点如下图所示：

1.png

手动测量 Lidar-GNSS 的初始化外参

这里默认用户按照感知设备集成文档的要求正确安装了传感器，即传感器坐标系的定义与上文中的定义相同，且安装误差满足文档中的要求。

  • rotation：在传感器的安装满足上述安装要求的情况下，用户无需测量该值，可直接使用如下的默认值即可。

      rotation:
    w: 0.7071
    x: 0.0
    y: 0.0
    z: 0.7071

  • translation：用户需要手动测量以 IMU 坐标系为基坐标系，以激光雷达坐标系为目标坐标系的位移变换，一个 IMU-Lidar 位移变换的示例如下：

      translation:
    x: 0.0
    y: 0.38
    z: 1.33

步骤三：标定场地选择

标定场地会直接影响到标定效果。对标定场地有如下要求：

  • 标定场地中心 8 米范围内需要有轮廓清晰的静态参照物，如电线杆、建筑物、车辆，避免过多动态障碍物。如果静态障碍物距离较远，会严重影响标定效果。
  • 确保路面平坦。
  • 能确保 GNSS 信号良好，不要有过多的干扰。

步骤四：使用 Fuel-Client 采集数据

1. 选择正确的模式、车型

  1. 选择 Lidar-IMU Sensor Calibration 模式。

  2. 根据实际情况选择正确的车型。

    1.png

2. 启动 Fuel Client，并启动相应模块

  1. 在 DreamView 的 Tasks 标签下，打开Sim Control。

  2. 打开 Fuel Client。

    注意：Fuel Client 打开后务必关闭 Sim Control。

    1.png

  3. 在 DreamView 的 Module Controllers 标签下，启动 GPS、Lidar、Localization 模块，等待左侧状显示模块中的 GPS、Lidar、RTK 均为绿色时，代表模块启动成功。

    注意：Localization 启动后，需要等待 1~2 分钟才能正常输出数据。

    1.png

3. 启动 Recorder 模块并开始采集

  • 当左侧左侧状显示模块中的 GPS、Lidar、RTK均为绿色时，打开 Recorder 模块，并开始采集数据，需要控制车辆以 8 字形轨迹缓慢行驶，并使转弯半径尽量小 ，包含 2~3 圈完整的 8 字轨迹数据。 lidar_calibration_turn_around
  • 数据采集完成后，关闭 Recorder 模块停止数据录制。

步骤五：使用 Fuel Client 进行数据预处理

1.png

  1. 点击右上角的 Configuration 进入预处理界面。
  2. 填写测量的初始化外参。

  3. 点击 Preprocess 进行预处理。

    等待预处理完成，提示 Data extraction is completed successfully! 代表预处理完成。

    注意：对于使用 3 激光雷达的用户，需要填入 3 个雷达的初始化外参，其中红色的 lidar16_back 参数为 main_sensor（主激光雷达）的外参。

    1.png

  4. 保存生成的预处理文件。切换到 apollo/output/sensor_calibration/lidar_to_gnss/extracted_data/ 目录，保存该目录下的 lidar_to_gnss-xxx 文件（xxx 为数据包录制的时间），这里和下文以 lidar_to_gnss-2021-01-12-14-10 为例。

步骤六：使用标定云服务生成外参文件

1. 上传预处理后的数据至 BOS

注意：必须使用开通过权限的 bucket，确认 Bucket名称、所属地域 和提交商务注册时的 Bucket 名称和所属区域保持一致。

将 lidar_to_gnss-2021-01-12-14-10 目录上传到 BOS 的根目录下，作为后续云标定服务读取数据的 输入数据路径。

2. 提交云标定任务

  1. 打开 Apollo 云服务页面。
  2. 点击 Apollo Fuel > 任务。
  3. 点击 新建任务。

fuel_new_task

  1. 在下拉框中选择 感知标定。

    • 根据实际情况输入 输入数据路径，这里以 lidar_to_gnss-2021-01-12-14-10 为例。
    • 指定 输出数据路径。

  2. 点击 提交任务（Submit Job）按钮提交。

    sensor_calibration_fuel

3. 获取标定结果验证及标定外参文件

云标定任务完成后，将在注册的邮箱中收到一封标定结果邮件。如果标定任务成功，将包含标定外参文件。

Lidar-GNSS标定结果验证：

  • BOS 中用户指定的 输出文件路径 下包含了后缀名为 .pcd 的点云文件，使用点云查看工具检查 pcd 文件，如果点云文件中周围障碍物清晰、锐利，边缘整齐表示标定结果准确，否则请重新标定。

lidar_calibration_point_cloud

  • 在 Ubuntu 系统下，可以使用 pcl-tools 工具查看点云文件：
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install pcl-tools
  pcl_viewer xxx.pcd

Lidar-GNSS标定外参文件：

确认得到的外参文件合理后，将获取的外参文件的rotation、translation的值替换掉modules/calibration/data/车型目录/lidar_params/velodyne16_novatel_extrinsics.yaml中对应的rotation、translation值。注意不要修改frame_id、不要直接替换文件。

NEXT

现在，您已经完成激光雷达感知设备标定，接下来可以开始 封闭园区自动驾驶搭建--虚拟车道线制作。

常见问题

进行 Sensor Calibration 任务后，邮件显示任务失败

建议检查一下输入路径是否正确。

标定结果效果较差

  • 标定时，确保 GNSS 信号状态良好，周围有轮廓清晰的静态障碍物。
  • 保证传感器的安装精度，安装误差超过要求精度时，标定结果不容易收敛。
  • 标定时，不要距离有效静态障碍物太远。

文档意见反馈

如果您在使用文档的过程中，遇到任何问题，请到我们在【开发者社区】建立的 反馈意见收集问答页面，反馈相关的问题。我们会根据反馈意见对文档进行迭代优化。

感知设备集成虚拟车道线制作