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公开(公告)号：CN109143207A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811039514.2
申请日：2018-09-06
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明实施例公开了一种激光雷达内参精度验证方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取在平直道路上行驶过程中自动驾驶移动载体上设置的激光雷达采集的点云数据；依据采集的点云数据进行三维场景重建，得到三维场景点云模型；对所述三维场景点云模型进行分割得到路面；依据路面中的点云数据确定所述路面的厚度，并依据所述路面的厚度确定所述激光雷达的内参是否精准。通过本发明的技术方案，能够识别出激光雷达的内参是否精准。
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公开(公告)号：CN109118542A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201710480669.9
申请日：2017-06-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了激光雷达与相机之间的标定方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：分别在N个位置获取N站标定数据，每站标定数据中分别包括：相机所采集的影像数据以及激光雷达所采集的点云数据，N为正整数；分别为每站影像建立影像金字塔；根据设置的初始的标定参数以及各点云数据，按照从上到下的顺序分别对每层金字塔进行搜索，根据搜索结果确定出最优的标定参数。应用本发明所述方案，能够实现实时地在线标定等。
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公开(公告)号：CN109059902A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811045093.4
申请日：2018-09-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G01C21/005 , G01S13/02 , G01S17/023
Abstract: 本发明实施例公开了一种相对位姿确定方法、装置、设备和介质，涉及自动驾驶领域。该方法包括：获取车辆中毫米波雷达传感器和第一传感器分别采集的场景中障碍物的毫米波数据和第一数据，其中场景中设置有至少一个毫米波雷达信号增强器作为目标障碍物；依据场景中障碍物的毫米波数据和第一数据分别确定各目标障碍物在毫米波雷达坐标系中的第一障碍物数据，以及目标障碍物在第一传感器坐标系中的第二障碍物数据；依据第一障碍物数据和第二障碍物数据，确定毫米波雷达传感器与第一传感器间的相对位姿。本发明实施例的技术方案提供的一种相对位姿确定方法、装置、设备和介质，实现了毫米波雷达传感器和第一传感器间相对位姿的确定。
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公开(公告)号：CN108470174B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201710098541.6
申请日：2017-02-23
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种障碍物分割方法及装置、计算机设备及可读介质。其方法包括：从根据当前车辆周围的障碍物点云获取的数个窗口中，获取属于同一预设的邻域区间的多组窗口对；根据当前车辆周围的障碍物点云，获取各组窗口对中的两个窗口的特征信息以及两个窗口的中心点的特征信息；根据各组窗口对中的两个窗口的特征信息、两个窗口的中心点的特征信息以及预先训练的语义特征模型，预测对应的窗口对中的两个窗口的中心点对应的语义特征信息；根据各组窗口对中的两个窗口的中心点对应的语义特征信息，对障碍物点云中各障碍物进行分割。采用本发明的技术方案，能够有效地提高障碍物分割的准确性，进而能够有效地提高对障碍物分割的精度。
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公开(公告)号：CN108564626B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810225217.0
申请日：2018-03-19
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 根据本公开内容的示例性实现方式，提供了一种用于确定安装于采集实体的相机之间的相对姿态角的方法和装置。具体地，提供了一种用于确定相机之间的相对姿态角的方法。该方法包括：分别获得来自第一相机的第一组图像以及来自第二相机的第二组图像；基于第一组图像中的两个图像，获取与第一相机相关联的第一对极点；基于第二组图像中的两个图像，获取与第二相机相关联的第二对极点；以及基于第一对极点和第二对极点，确定第一相机和第二相机之间的相对姿态角。根据本公开内容的示例性实现方式，还提供了用于确定相机之间的相对姿态角的装置、设备和计算机存储介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109218562B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201811044823.9
申请日：2018-09-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例中提供了一种时钟同步方法、装置、设备、存储介质和车辆。所述方法包括：确定图像采集器在不同图像采集时刻相对基准坐标系的第一位姿变化，确定标定采集器在不同图像的采集修正时刻相对所述基准坐标系的第二位姿变化，其中不同图像的采集修正时刻是依据不同图像采集时刻和预先确定的各修正时间变量确定的，依据图像采集器的第一位姿变化，以及各修正时间变量对应的标定采集器的第二位姿变化，对图像采集器与标定采集器进行时钟同步。本发明实施例的方案解决了相关技术中使用外部触发的采集器带来的成本较高且需要内部布线的问题，能够使用无外部触发的采集器进行信息采集，实现对多个无外部触发的采集器进行时钟同步。
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公开(公告)号：CN109297510B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201811133716.3
申请日：2018-09-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种相对位姿标定方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取自动驾驶移动载体中激光雷达采集的场景的第一点云数据，以及自动驾驶移动载体中组合导航定位系统采集的第一位姿数据；依据所述第一点云数据、所述第一位姿数据，以及预先通过激光扫描仪和定位设备在所述场景中进行采集得到的第二点云数据和第二位姿数据，确定所述激光雷达和所述组合导航定位系统间的相对位姿。通过本发明的技术方案，能够准确标定出激光雷达和组合导航定位系统间的相对位姿。
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公开(公告)号：CN109521403B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201710851934.X
申请日：2017-09-19
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供一种多线激光雷达的参数标定方法及装置、设备及可读介质。其方法包括：基于已标定的三维扫描仪采集的标定场景的数据，创建标定场景的三维场景模型；获取待标定的多线激光雷达分别在标定场景中的多个位置点采集的点云数据；将多线激光雷达在各位置点采集的点云数据和三维场景模型中的点云数据，以各位置点与三维场景模型中对应的位置点对齐为原则，对齐至同一坐标系中；建立同一坐标系下、多线激光雷达采集的各点的数据与三维场景模型中距离点的最近的匹配点的数据之间的目标函数；根据目标函数，标定多线激光雷达的参数。本发明的技术方案，不用建立复杂的标定场景，能够有效地提高多线激光雷达的参数的标定效率。
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公开(公告)号：CN109345596A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811094375.3
申请日：2018-09-19
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种多传感器标定方法、装置、计算机设备、介质和车辆，其中，该方法包括：分别获取车辆行驶过程中，至少三个传感器在同一段时间内采集到的数据；分别依据至少三个传感器采集到的数据确定各自的轨迹；通过对至少三个传感器各自的轨迹进行轨迹对齐，实现至少三个传感器的联合标定。本发明实施例解决了现有的传感器标定方法中标定精度有限的问题，实现了同时利用多个传感器采集的数据进行标定，最大限度地利用获取到的多源信息，提高了传感器标定的精度。
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公开(公告)号：CN109300143A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811043746.5
申请日：2018-09-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明实施例公开一种运动向量场的确定方法、装置、设备、存储介质和车辆。该方法包括：依据图像采集器采集的不同帧图像，确定场景中空间点的光流；依据雷达采集的空间点数据，确定场景中空间点在图像采集器坐标系下的运动速度以及空间点在图像平面上的投影的一阶导数；依据图像采集器的内参、图像采集器在全局坐标系下的旋转矩阵、图像采集器的运动速度、图像采集器的角速度、场景中空间点位姿、空间点的光流、空间点在图像采集器坐标系下的运动速度以及空间点在图像平面上的投影的一阶导数，确定场景中空间点的速度矢量。本发明实施例结合光流以及雷达采集到的图像的深度信息，能够确定实际运动向量场，提高运动向量场估计的准确度。
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