自动车辆传感器校准系统的制作方法

本公开内容大体上涉及校准车辆上的传感器，且更具体地涉及用于在相对未受控制的环境中的车辆的正常每日操作期间例如当在公共道路上操作时执行的传感器校准的手段。

背景技术：

已知在良好控制的(例如实验室)环境中或在传感器安装在车辆上之后在工厂中校准车辆上的传感器。然而，一旦车辆被出售或调度，将车辆带到校准设施(例如车辆修理设施)以验证传感器仍然满足期望规范就是不方便的。

附图说明

现在将参考附图作为例子描述本发明，其中：

图1是根据一个实施例的校准系统的图；

图2是根据一个实施例的图1的系统所遇到的情形；以及

图3是根据一个实施例的操作图1的系统的方法的流程图。

具体实施方式

图1示出在下文中被称为系统10的校准系统10的非限制性例子，校准系统10通常预期用于校准安装在下文中被称为车辆12的自动车辆上的传感器18，例如相机、激光雷达、雷达、超声换能器的一个或多个实例、其任何组合。如在本文使用的，术语“自动车辆”可适用于当车辆12正在自动模式14、即完全自主的模式中操作时的实例，在自动模式中车辆12的操作人员(未示出)可以比指定目的地以操作车辆12做得多一点。然而，完全自动化并不是要求。设想本文提供的教导在车辆12在手动模式16中操作时是有用，在手动模式中，自动化的程度或水平可以比向通常控制车辆12的转向、加速器和制动器的操作人员提供可听见的或视觉警告/指令多一点。

如下面将更详细解释的，本文所述的系统10是有利的，优于需要传感器18的校准、即传感器或形成传感器18的设备的校准在专用设施例如实验室、车辆修理设施或车辆组装设施处被执行的现有车辆感知-传感器校准系统。本文所述的系统10可在正常操作期间、即当车辆12正在公共道路上操作时执行传感器18的校准。这个能力有利地避免用于特殊校准过程的车辆停机时间。系统10通过提供接近车辆12的行进路径20(也见图2)的目标22的一个或多个用文件记录的实例来提供这个优点。如在本文使用的，校准过程可限于验证传感器仍然满足期望规范。然而，还设想校准过程可包括对传感器18进行调节和/或确定(即计算)施加到从传感器18接收的信号或数据的某个系数或偏移值。还设想可以针对正确性不断地检验目标22以考虑由天气但不限于天气引起的任何误差。

目标22可以是具有固定位置和用文件记录的检测特性的任何物体。在系统10的一个实施例中，目标22是特别筹划或设计成用于传感器的校准的标准目标22a。没有其它特别有用的功能的已知标准目标的非限制性例子是用于船舶雷达的校准的金属球。可选地，目标22可以是常见物体，例如停车标志22b、支持道路灯或交通信号的灯杆22c或越过行进路径20的桥22d。在一个实施例中，目标22由相应于行人22e的形状表征。可使用可以是成人或孩子大小或这两者的二维(2d)侧面影像或三维(3d)人体模型来将该形状呈现给传感器18。2d侧面影像可由可选地涂抹或涂覆有雷达和/或激光雷达反射材料例如具有金属颗粒的反射油漆的木头或塑料片形成。3d人体模型可以是以人的形状的塑料外壳，且这个外壳可填充有水且可选地涂覆有雷达和/或激光雷达反射材料。

目标22具有针对正被校准的传感器或设备例如相机、激光雷达、雷达或超声换能器的类型的用文件记录的和可靠的检测特形是合乎需要的。例如，如果雷达正被校准，则目标22应具有一致和可靠的雷达反射特性，即一致的雷达横截面或rcs。类似地，如果激光雷达正被校准，则目标22应具有用文件记录的形状和提供一致和可重复的红外激光束反射特性的表面处理。为了相机的校准，尺寸、形状、颜色、ir和可见光反射率特性应当用文件记录且是可靠的。也可用文件记录天气条件，因为校准值可能对各种天气条件例如晴天与阴天是不同的。无论选择什么被指定为目标22，它都应接近行进路径20(例如在行进路径20的50m内)，行进路径20可以是公共道路、停车场、加油站或车辆12所行进的其它区域。还设想目标22可以在家庭车道中或在车辆12被存放于的家庭车库处，使得传感器18的校准有规律地被执行。

系统包括数字地图24。数字地图24可以是通常由导航设备显示的二维(2d)类型的地图或车辆12周围的环境的三维(3d)模型。数字地图24可以存储在车辆12内或存储在云中并从车辆12被远程地访问，或其组合。如果数字地图24的全部或部分存储在云中，则可使用wi-fi或蜂窝连接来访问数字地图24。可选地，可使用专用短距离通信(dsrc)从或由目标22在本地广播或传输数字地图24或与数字地图24相关的信息。数字地图24或所广播的信息可指示或规定目标22的坐标26。可从纬度、经度和高度世界坐标方面来表示或可从与某个参考物体例如道路标记或目标22的另一实例的相对位置方面来表示坐标26。

在前面提到的配置(被存储并从存储器取回或从/由/对目标22独立传输的信号)中的任一个中，数字地图24也可指示传感器18的所推荐的设置以更好地测试并校准传感器18。进一步设想可通过将二次剩余码(qr码)张贴在目标22的实例上或附近来通告或指示目标22的实例的附近存在，由此，互联网被访问以取回坐标26和对使用目标22来校准传感器18相关的任何其它信息。如在本文使用的，对数字地图24的任何提及意欲包括存储在数字地图24中的信息、独立地广播的信息、从互联网取回的信息或关于定义目标22的任何特性的信息的任何其它源。

传感器18可包括下列项、由下列项组成或由下列项形成：各种已知的设备例如相机、激光雷达、雷达、超声换能器的一个或多个实例或其任何组合，包括多个一种类型的设备。各种设备可共同位于成一体的外壳中，或分布和安装在车辆12上的任何位置处。被包括在传感器18中的设备的每个实例可具有在车辆12上的脊状或固定支架或提供相对于车辆12的可变视轴或方向的可调节支架。也就是说，组成传感器18的一些或所有设备可包括伺服机构或可用于改变设备相对于车辆12的方向或视轴以更好地检测(例如呈现图像或检测反射雷达/激光雷达发射)目标22的其它机构。

系统10包括与数字地图24和传感器18通信的控制器28。该通信可以经由电线、光纤或无线通信，如本领域中的技术人员将认识到的。控制器28可包括配置成从传感器18接收一个或多个信号的输入端64，例如模拟滤波器或数字端口，如本领域中的技术人员将认识到的。控制器28可包括处理器30，例如微处理器或其它控制电路例如模拟和/或数字控制电路，包括用于处理数据的专用集成电路(asic)，如对本领域中的技术人员应该很明显的。控制器28或处理器30可包括存储器64，包括非易失性存储器，例如用于存储一个或多个例程、阈值和所捕获的数据的电可擦除可编程只读存储器(eeprom)。一个或多个例程可由处理器30执行以执行用于基于由控制器18接收的信号来确定传感器18的校准是可取的步骤，如在本文所述的。控制器28还可包括与传感器18通过接口连接所必需的模拟和/或数字电路。

控制器28或处理器30被有利地配置(例如被编程)为根据车辆12接近目标22的坐标26(例如在目标22的坐标26的50米内)的确定并可选地根据目标22由传感器18检测到的确定来执行传感器18的校准。也就是说，当传感器18相对接近于目标22时和/或当目标22由传感器18检测到时，系统10使用来自与目标22有关的数字地图24的信息来执行传感器18的校准。如下面将更详细解释的，传感器18的校准可基于比较目标22的一个或多个属性或特性，其在下文中被称为由传感器18指示的检测到的属性32。

作为例子而不是限制，检测到的属性32可包括但不限于：到目标的距离、到目标的方向、雷达/激光雷达返回信号强度、目标22的雷达指示的尺寸、目标22的激光雷达点云指示的尺寸、图像尺寸、目标颜色、和/或相对于环境光的目标图像强度。如下面将更详细解释的，检测到的属性32的值将用于确定调节或修理传感器18是否/何时是可取的或必要的。作为另一例子而不是限制，对传感器18的调节可以经由调节形成传感器18的一个或多个设备的校准系数或校准因子。校准系数或校准因子对来自传感器18的数据的应用可由控制器28或处理器30执行。校准系数或校准因子的非限制性例子包括但不限于：可被改变或调节以例如将传感器18纳入规范的增益值、偏移值、基于位置的校准因子、对比度特性等。

图2示出情形34的非限制性例子，其中车辆12在行进路径20(例如道路)的非限制性例子上行进且存在可用于校准传感器18的目标22的多个实例。其它车辆36的实例是并非是目标22的实例的优选例子的某物的例子。其它车辆36不是优选的，因为它不一定具有固定位置，所以其它车辆36不如具有固定位置的目标22的实例一样容易用于校准传感器18。设想在大部分情况下，由传感器18检测的大部分物体将不是目标22的实例。对立面看来是图1中的情况仅仅是为了简化说明。

继续参考图1和2，数字地图24被配置成指示或提供目标22的预期属性38。如在本文使用的，预期属性38通常是由传感器18例如在某个在先的时间检测到目标22的参考传感器(未示出)的适当校准的例子指示的目标22的某个值或特性。预期属性38由数字地图24提供并与检测到的属性32比较以确定传感器18是否正确地操作，即根据传感器18或在讨论中的设备的规范来操作。预期属性38的非限制性例子可对应于上面提供的预期属性32的那些非限制性例子。如果检测到的数字32和预期属性38的值足够接近，即相差小于某个阈值，则系统10可以不采取行动，例如可以不执行传感器18的校准。

然而，如果检测到的属性32和预期属性38相差多于或大于某个阈值，则系统10被配置成采取某个行动。在一个实施例中，控制器28根据目标22的检测到的属性32与预期属性38相差大于校正阈值42的确定来确定校正因子40(即校准系数)。也就是说，校正因子40被确定并随后用于补偿或校正来自传感器18的数据，所以检测到的属性32的随后确定的值更好地匹配目标22的预期属性38。

作为非限制性例子，检测到的属性32和预期属性38可基于传感器18和目标22例如标准目标22a之间的距离44(图2)，其由雷达指示。为了实现例如比较，系统10包括安装在车辆12上的定位设备46，例如全球定位系统(gps)接收机。预期属性38于是为目标22的gps坐标，其与由定位设备46指示的坐标进行比较以确定gps指示的距离。gps指示的距离与到目标22的雷达指示的距离进行比较，且如果到目标22的那些距离(gps指示的与雷达指示的)相差大于校正阈值42，例如大于百分之五(5％)，则系统10或控制器28或处理器30被配置成确定到目标22的gps指示的距离与到目标22的雷达指示的距离相匹配所必需的校正因子40的值。

可用于检查传感器18的特性或属性(检测到的属性32和预期属性38)的其它非限制性例子包括但不限于：到目标22的方向相差大于两度(>2°)、雷达/激光雷达返回信号强度相差大于百分之十(>10％)、雷达指示的尺寸相差大于百分之十(>10％)、激光雷达点云尺寸相差大于百分之十(>10％)、图像尺寸相差大于百分之二(>2％)和/或图像颜色相差大于百分之十(>10％)。还设想各种阈值可根据或基于天气、一天的时刻、环境光、在目标22上的传感器18的停顿时间、车辆12的速度、在传感器18和目标22之间的视线的检测到的部分阻碍而改变。

预期传感器18将以下面的方式变得损坏：使用校正因子40来校正在检测到的属性32和预期属性38之间的差异不是可能的或合乎需要的。也就是说，预期当传感器18需要被修理或更换或维修时那种情况可能出现。因此，控制器28或处理器30可被配置成指示传感器18需要根据目标22的检测到的属性32与预期属性38相差大于修理阈值48的确定来被维修(包括调节、修理和更换选项)。作为非限制性例子，修理阈值48可以是校正阈值42的某个倍数、校正阈值42的1.5x、2x或3x。还设想可在某个减小的能力(例如减小的速度、较大的跟车距离和/或其它额外的安全裕度)下操作车辆12，直到传感器18被修理为止。

车辆传感器18也可从目标22接收独立传输的信号，相关的元数据流指示包括时钟信息的信号的特性。目标22的独立传输和接收实例也可从车辆接收信息以请求传输信号的特性的改变以允许更受控制和扩展的测试来校准车辆传感器。

还预期传感器18的一个设备可相对于传感器18的另一设备变得未对准，且重新对准、电子和/或机械重新对准可能是可取的或必要的。也就是说，传感器18可包括指示到目标22的第一方向52(方位角和/或仰角)的第一设备50(激光雷达、雷达、相机或超声的)和指示到目标22的第二方向56的第二设备54(与第一设备50相同或不同的类型)。第一方向52和第二方向56可被指示为罗盘航向或为相对于传感器18的视轴60(图2)的角或相对于相应设备的视轴的角。第一方向52和第二方向54在图2中被示为相同的角仅仅是为了简化附图且并不意欲暗示没有第一设备50相对于第二设备54的未对准。注意，传感器18的视轴60可与车辆12的纵轴(未示出)对准。因此，控制器28或处理器30可被配置成根据第一方向52和第二方向56相差大于方向阈值58的确定来执行第一设备50和第二设备54的对准。

在有规律的基础上和/或当检测到使校准变得可取的条件时执行校准可能也是可取的。因此，控制器28或处理器30可被配置成根据预定事件62已出现的确定来执行校准。作为例子而不是限制，预定事件62可基于自从先前的校准以来各种事件的累积，例如但不限于时间、所行进的距离、温度的变化、累积振动、使传感器18受到大于机械震动阈值的机械震动的机械震动事件。也可结合在检测到的属性32和预期属性之间的不超过校正阈值42的检测到的差异来考虑预定事件62。

图3示出校准安装在车辆12上的传感器18(图1)的方法100的非限制性例子。

步骤105，访问用于目标的坐标的数字地图，可包括控制器28或处理器30周期性地比较由定位设备46指示的车辆12的坐标与在数字地图24上指示的目标22的附近实例。因此，方法100可包括访问数字地图24的步骤，数字地图24被配置成指示接近车辆12的行进路径20的目标22的坐标26(绝对坐标或相对于另一物体/目标的相对坐标)。

步骤110，车辆接近目标的坐标？，确定目标的实例何时在距离阈值例如五十米(50m)内。如果没有在距离阈值内的目标22的实例(否)，则该方法返回到步骤105以继续搜索目标22的适当实例。如果有在距离阈值内的目标22的实例(是)，则传感器18被监控以确定目标22的实例是否由传感器18检测到。因此，方法100可包括由与(从本地存储器64回索的或经由互联网连接而访问的)数字地图24通信的控制器28或处理器30确定车辆12接近目标22的坐标26。

步骤115，接收传感器信号，可包括处理在输入端64处接收的信号或数据，以及从传感器18接收传感器18检测到目标22的实例的指示。

步骤120，目标被检测到？，可包括控制器28或处理器30做出由数字地图24指示的目标22确实已由传感器18检测到的确定。目标22已被检测到的确定也可包括来自传感器18的信号的某个方面高于检测阈值使得例如信噪比对传感器18的可靠校准是足够的确定。

步骤125，确定目标的检测到的属性，可包括处理从传感器18接收的信号或数据，以及确定那个信号或数据的哪个部分或方面与目标22有关。例如，如果数据是来自相机，则由相机呈现的图像被处理，所以图像的代表目标22的部分被识别出。从那个部分中，可确定在图像中的目标22的检测到的属性32(例如颜色、亮度、尺寸等)。

步骤130，从数字地图取回预期属性，可包括从数字地图24取回与来自前一步骤的检测到的属性相对应的目标22的预期属性38。

步骤135，连续校准？，是可选的步骤，其允许方法100执行传感器18的校准，即使不存在执行校准是可取的证据。也就是说，系统10可以可选地被配置成在目标22的每个实例被检测到时执行传感器的校准。

步骤140，|(检测到的属性)-(预期属性)|>(修理阈值)，是被执行来确定传感器是否需要被修理或更换或否则被调节的测试，因为在检测到的属性32和预期属性38之间的绝对差异大于修理阈值48。设想修理阈值48将大于步骤150的校正阈值42，因为误差不能电子地被校正。然而，可能有一些属性，其中修理阈值48等于校正阈值42或是唯一阈值，因为问题不能被电子地解决。如果在检测到的属性32和预期属性38之间的绝对差异大于修理阈值48(是)，则该方法继续进行到步骤145。否则(否)，该方法继续进行到步骤150。

步骤145，指示传感器修理是需要的，可包括在车辆12中的显示器上显示传感器18需要被维修。如果车辆12正在自动模式14(即自主/无驾驶员模式)中操作，则步骤145也可包括采取必要的步骤来改变车辆由于传感器18需要修理或更换而抵消感知传感退化的行为。因此，方法100可包括响应于目标22的检测到的属性32与预期属性38相差大于修理阈值48而指示传感器18需要修理。

步骤150，|(检测到的属性)-(预期属性)|>(校正阈值)，是被执行来确定传感器是否需要被电子地调节或补偿的测试，因为在检测到的属性32和预期属性38之间的绝对差异大于校正阈值42，但可能小于修理阈值48。调节或补偿被电子地执行意欲传达系统10可执行某个自校正。例如，传感器18或形成传感器的设备的实例可包括机械伺服机构或允许传感器18或其设备被对准的类似设备。可选地，在处理来自传感器18的信号或数据的算法中使用的校准系数可被调节以最小化或消除检测到的属性32和预期属性38之间的绝对差异。如果检测到的属性32和预期属性38之间的绝对差异大于校正阈值42(是)，则该方法继续进行到步骤155。否则(否)，该方法继续进行到步骤160。

步骤155，确定校正因子，可包括响应于确定检测到的属性32和预期属性38之间的差异大于校正阈值42而确定校正因子40。

步骤160，预定事件出现？，可包括在有规律的基础上和/或当条件使校准变得可取时执行校准。例如，响应于预定事件62已出现的确定而执行校准。

步骤165，校准传感器，可包括由与安装在车辆12上的传感器18通信的控制器28或处理器30并根据传感器18检测到目标22的确定来执行传感器18的校准。也就是说，校准可出现在目标被检测到的任何时间，而不考虑在数字地图24指示关于目标22的内容和传感器18检测到关于目标22的内容之间的任何检测到的差异。可选地，步骤165可包括由控制器并根据传感器检测到目标22以及车辆12接近坐标26的确定来执行传感器18的校准。也就是说，当目标22被检测到且车辆12足够接近目标22时执行校准，用于使传感器18的校准出现。

在另一实施例中，系统10包括位于接近车辆12的行进路径20的空间中的目标22；指示行进路径22和位于接近行进路径的空间中的目标22的所指示的坐标26的数字地图24；安装在车辆12上的传感器18，传感器18检测位于空间中的目标22的检测到的坐标26；以及处理器30，处理器30与传感器18通信。处理器30确定在所指示的坐标26和检测到的坐标26之间的差异，并根据该差异大于预定阈值的确定来执行传感器18的校准。

在另一实施例中，系统10包括车辆12；地图24，该地图24指示车辆12的行进路径20和位于接近行进路径20的空间中的目标22的至少一个坐标26；安装在车辆12上的传感器18，传感器18在车辆12沿着行进路径行进时检测位于接近行进路径的空间中的目标22的至少一个坐标26；以及处理器30，处理器30与传感器18通信。处理器30确定在由地图指示的至少一个坐标26与由传感器18检测的至少一个坐标26之间的差异，并根据该差异大于预定阈值的确定，执行传感器18的校准。

在另一实施例中，控制器28包括一个或多个处理器30；存储器64；以及存储在存储器64中的一个或多个程序66(例如用于目标检测的程序和用于确定目标接近的程序)，一个或多个程序66包括用于执行方法100的指令。

在另一实施例中，非暂时性计算机可读存储介质(例如存储器64和/或处理器30)包括用于由控制器28的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，一个或多个程序包括指令，其当由一个或多个处理器执行时使控制器28执行方法100。

因此，提供了校准系统(系统10)、系统10的控制器28、系统的处理器30和操作该系统10的方法100。系统10、控制器28、处理器30和方法100都是有利的，因为在车辆12上的传感器18可以在不去到特别设计的设施的情况下被校准。

虽然本发明从其优选实施例方面被描述，但是其并不旨在被这样限制，而是更确切地只到在接下来的权利要求中阐述的程度。