基于激光雷达的封闭园区自动驾驶搭建–感知设备标定

概览

该用户手册旨在帮助用户完成激光雷达的标定(Lidar-GNSS)

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用户根据自身车型确认。lite用户为dev_kit,standard用户为dev_kit_standard,单激光雷达的advanced用户为dev_kit_advanced_ne-s,3激光雷达的advanced用户为dev_kit_advanced_sne-r

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

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

1. IMU、Lidar的坐标系定义

lidar_calibration_coordinate_system

2. Lidar坐标系原点在传感器的位置

Lidar坐标系原点位于Lidar底部向上37.7mm的平面所在的中心点,如下图所示。

lidar_calibration_coordinate_picture

3. IMU坐标系原点在传感器的位置

IMU坐标系原点位于IMU的几何中心上(中心点在Z轴方向上的位置为IMU高度的一半,在XY轴上的位置已在IMU上标出,如下图所示)

lidar_calibration_imu_look

4. 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-Velodyne16位移变换的示例如下所示:

      translation:
        x: 0.0
        y: 0.38
        z: 1.33
    

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

使用Fuel-Client采集数据

1. 选择正确的模式、车型

  • 选择Lidar-GNSS Sensor Calibration模式

  • 根据实际情况选择正确的车型(lite用户选择Dev Kit车型,standard用户选择Dev Kit Standard,单雷达的advanced用户选择Dev Kit Standard Ne-s,3雷达的advanced用户选择Dev Kit Standard Sne-r) lidar_calibration_select_mode_vehicle.png

2. 启动Fuel Client,并启动相应模块

  • 在dreamview的Tasks标签下,首先打开Sim Control,然后打开Fuel ClientFuel Client打开后务必关闭Sim Control lidar_calibration_open_fuel_client

  • 在dreamview的Module Controllers标签下,启动GPSLidarLocalization模块,等待左侧状显示模块中的GPSLidarRTK均为绿色时,代表模块启动成功(Localization启动后,需要等待1~2分钟才能正常输出数据)。 lidar_calibration_start_modules.png

3. 启动Recorder模块并开始采集

  • 当左侧左侧状显示模块中的GPSLidarRTK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

使用Fuel Client进行数据预处理

lidar_calibration_preprocess

  • 点击右上角的Configuration进入预处理界面

  • 填入测量的初始化外参

  • 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advanced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

lidar_calibration_preprocess_3_lidar

  • 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

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。

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

打开Apollo云服务页面,新建一个任务,如下图所示: fuel_new_task

点击新建任务后,在下拉框中选择感知标定选项,根据实际情况填写输入输入数据路径,这里以lidar_to_gnss-2021-01-12-14-10为例,指定输出数据路径后,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rotationtranslation的值替换掉modules/calibration/data/车型目录/lidar_params/velodyne16_novatel_extrinsics.yaml中对应的rotationtranslation值。注意不要修改frame_id、不要直接替换文件。

常见问题

1. 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

2. 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