CN113552562A - 一种超声波雷达自动标定***及其方法 - Google Patents
一种超声波雷达自动标定***及其方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113552562A CN113552562A CN202110830692.2A CN202110830692A CN113552562A CN 113552562 A CN113552562 A CN 113552562A CN 202110830692 A CN202110830692 A CN 202110830692A CN 113552562 A CN113552562 A CN 113552562A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- sensor
- calibration
- upper computer
- ultrasonic radar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 21
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims abstract description 37
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 3
- 238000013102 re-test Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
- G01S7/52004—Means for monitoring or calibrating
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明提供了一种超声波雷达自动标定***，将上位机与雷达HUT通信连接，上位机中包含激励模块、反馈模块和求解模块；所述激励模块用于依次顺序地向HUT发送各距离分段的传感器信号阈值；所述反馈模块用于接收来自HUT发送回的超声波雷达探测结果信息；所述求解模块根据激励模块发送的激励信息及反馈模块提取出的结果信息后进行求解运算得出所有距离分段的最优传感器阈值；所述最优传感器阈值通过激励模块最终写入HUT中，实现汽车超声波雷达传感器的自动化标定。本发明实现了自动化标定，省去了人工标定时的不断试错成本，达到节省成本、高效率开发设计的目的；同时，可以直观进行标定结果输出，及时告警。
Description
技术领域
本发明涉及车辆传感器校准技术领域，特别涉及一种车载超声波雷达的自动标定***及其方法。
背景技术
近些年来随着自动驾驶的兴起，自动驾驶车辆的开发越来越多。而传感器是保障车辆智能的关键，这就导致车上服务于自动驾驶的传感器也越来越多，特别是用于测距和避障的超声波雷达传感器，其使用越来越广泛。而在生产时，都需要对超声波雷达进行标定以确保其可靠性，这是出于安全的必要考虑。
特别是在车辆开发初期，根据超声波雷达传感器的布置方案不同，往往需要为不同车型单独进行超声波雷达参数的标定。不同车型由于布置的差异以及使用器件类型的不同，这就一定程度上增加了标定的工作难度。因为标定涉及到不同场景，造成需要进行大量人工调试后才能择优配置。标定工作繁琐耗时，工作工作量非常大，难以满足要求。此外，标定结果不够直观和客观。
因此，亟需对现有标定方案进行改进，以适应操作简便、测试高效、结果直观准确等需求。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术存在的以上不足或改进需求，提供了一种简单便捷的车载超声波雷达自动标定***及其方法，提升了汽车行业中超声波雷达标定的工作效率和准确率。
为实现上述目的，本发明提供了一种车载超声波雷达自动标定***，所述***包含上位机及一个或多个超声雷达的待测样件HUT，所述上位机与HUT通信连接；所述上位机中包含激励模块、反馈模块和求解模块；
所述激励模块用于依次顺序地向HUT发送各距离分段的传感器信号阈值；
所述反馈模块用于接收来自HUT发送回的超声波雷达探测结果信息；
所述求解模块根据激励模块发送的激励信息及反馈模块提取出的结果信息后进行求解运算得出所有距离分段的最优传感器阈值；
所述最优传感器阈值通过激励模块最终写入HUT中，实现汽车超声波雷达传感器的自动化标定。
其中，所述通信连接方式采用以太网、CAN总线、wifi、蓝牙、NFC。
进一步的，所述上位机还包括标定结果输出模块，用于输出传感器各距离分段的最优传感器阈值、相应的求解时间以及标定失败提示等。所述标定结果输出模块还能够进行标定文档的自动生成，并存储于服务器中以便追溯。
此外，所述上位机还包括传感器探测模块，用于探测当前车型和传感器分布情况，并通过显示窗口显示超声波雷达在车型上的位置及数量。所述传感器探测模块还读取各传感器接入芯片的配置信息并传输给激励模块。
所述上位机在显示界面上显示当前车上的各种传感器的配置以及各传感器标定点选按钮，用于方便进行人工复检。
本发明还提供了一种超声波雷达自动标定方法，所述自动标定方法包括如下步骤：
步骤1、选择一起始距离分段后，上位机通过激励模块自动周期并顺序地向超声波雷达待测样件HUT发送各距离分段的传感器信号阈值；
步骤2、HUT接收到该阈值后周期性向外发送超声波回收声波信号并将探测结果信号发送至上位机的反馈模块；
步骤3、反馈模块接收到结果信号后提取出对应距离分段的结果数据后反馈至上位机的求解模块；
步骤4、求解模块收集对应距离分段的不同阈值反馈结果进行优化求解，最终确定对应当前距离分段的阈值最优解，并保存；
步骤5、进入下一距离分段，重复步骤1-4，直至求解出所有距离分段的最优解；
步骤6、将最优解通过激励模块最终写入HUT中，实现汽车超声波雷达传感器的自动化标定。
其中，在步骤1前还包括：首先将车辆规范化地停放至标定场景中，将上位机接入车辆超声波雷达***，在上位机中输入对应的待测传感器特征信息。
所述输入包括通过传感器探测模块读取各传感器接入芯片配置信息并传输给激励模块。在所述输入过程中，若对应分段存在在先的设置阈值，则激励模块以在先的阈值作为中心点进行正负方向上的最优解步进搜索；否则激励模块以缺省值为中心点进行正负方向上的最优解步进搜索。
进一步的，所述求解模块还计算并输出相邻两个分段之间最优解偏差过大的异常雷达传感器，同时向用户告警。所述求解模块可以将异常传感器通过标定结果输出模块呈现，测试人员可以按需选择是否进行复检或者器件更换。
本发明具备如下有益的技术效果：
1）本发明实现了大量传感器的自动化标定，省去了人工标定时的不断试错成本，方便快捷，节省人力，达到节省成本、高效率开发设计的目的，同时通过计算机辅助提高检测准确度；
2）本发明可以实现直观进行标定结果输出，及时告警处理提高安全性；
3）通过报告的推送，可以随时追溯相应车辆的点检情况，为售后车辆的问题分析提供帮助。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1是本发明一实施例所提供的车载超声波雷达自动标定***的测试框架示意图；
图2是本发明一实施例所提供的最优解求解过程的求解矩阵示意图；
图3是本发明一实施例所提供的最优解求解过程的求解结果示意图。
具体实施方式
为使相关技术人员能更好的理解本发明，对本次申请的目的、技术方案和优点有更加清晰的了解，下面将结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而不是全部实施例，所以所述实例不应理解为对本发明的限制。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
本发明提供了一种车载超声波雷达自动标定***，可以实现依赖人工智能的快速标定。如图1所示，为执行自动标定方法的所述自动标定***的测试框架示意图。作为示例的，所述***包含上位机及一个或多个超声雷达的待测样件HUT，所述上位机与待测样件HUT通信连接。所述上位机中主要包含激励模块、反馈模块和求解模块。
其中上位机装载有自动化标定工具，在自动化标定工具的控制下，激励模块主要依次顺序地向HUT发送各距离分段的传感器信号阈值，反馈模块主要负责接收来自HUT发送回的超声波雷达探测结果信息，求解模块根据激励模块发送的激励信息及反馈模块提取出的结果信息后进行求解运算得出最优传感器信号阈值。然后进入下一距离分段，如此往复，求解出所有距离分段的最优解后，将最优解通过激励模块最终写入HUT中，实现汽车超声波雷达传感器的自动化标定。
在自动化标定执行初期，还包括准备工作：首先将车辆规范化地停放至预设的标定场景中，将上位机接入车辆超声波雷达***，车辆上的超声波雷达作为待测样件HUT；因此，还需要在上位机的自动化标定工具中输入对应的传感器特征信息。
优选地，所述自动化标定工具还集成传感器探测模块以及标定结果输出模块。其中，所述接入采用以太网或者CAN总线方式接入。
标定结果输出模块可以通过图表、时间轴等曲线直观方便地输出传感器各段的最优解以及每一段获得最优解所花费的时间，以辅助判断传感器性能。标定结果输出模块还能够进行超声波雷达数据保存及回放，标定失败提示等。更进一步的，标定结果输出模块还能够进行标定文档（包含标定车型、时间、各传感器的情况等）的自动生成。同时能将文档存储于服务器中以便追溯，所述文档还可以被触发推送到目标移动终端（智能手机）中，为售后车辆的问题分析提供帮助。
传感器探测模块能够探测当前车型和传感器分布情况（例如界面左侧区域），并通过显示窗口显示超声波雷达在车型上的位置及数量；更进一步的，所述传感器探测模块还读取并显示各传感器接入芯片配置信息并传输给激励模块。若对应分段存在在先的设置阈值，则激励模块以在先的阈值作为中心点进行正负方向上的步进求解；否则激励模块以缺省值为中心点进行正负方向上的步进求解。
可选地，可以在相应的显示界面上（例如界面左侧）显示当前车上的各种传感器的配置以及各传感器标定点选按钮，用于方便对不可靠的传感器进行人工复标复检。
更进一步的，所述自动标定工具也可以移植到手持设备中，增加标定***的扩展性。
本发明同时提供了一种车载超声波雷达自动标定方法，基于上述的***实施。所述自动标定方法包括如下步骤：
步骤1、选择一起始距离分段后，上位机通过激励模块开始自动周期并顺序地向HUT发送各距离分段的传感器信号阈值；
步骤2、HUT接收到该阈值后启动一次测试周期向外发送超声波回收声波信号并将结果信号发送至上位机的反馈模块；
步骤3、上位机反馈模块接收到结果信号后提取出对应距离分段的结果数据后反馈至求解模块；
步骤4、求解模块收集对应距离分段的不同阈值反馈结果进行优化求解，最终确定对应当前距离分段的最优阈值解，并保存；
步骤5、进入下一距离分段，重复步骤1-4，直至求解出所有距离分段的最优解；
步骤6、将最优解通过激励模块最终写入HUT中，实现汽车超声波雷达传感器的自动化标定。
其中，在步骤1前还包括：首先将车辆规范化地停放至标定场景中，将上位机接入车辆超声波雷达***，在上位机中输入对应的传感器特征信息。
所述输入包括手动输入，以及上述提及的传感器探测模块读取各传感器接入芯片配置信息并传输给激励模块。若对应分段存在在先的设置阈值，则激励模块以在先的阈值作为中心点进行正负方向上的步进求解；否则激励模块以缺省值为中心点进行正负方向上的步进求解。
作为一个实施例，如图2-3示例出了求解器模块对应的求解过程：先将不同距离分段的阈值向量对应的检测结果输入求解矩阵，0表示未探测到，1表示探测到，求解矩阵通过寻找探测临界点求解出最佳阈值，求解结果如图3所示。最佳阈值设置为将将不能被探测到的阈值，例如，对于距离分段1，其最佳阈值为临界点所处的阈值1；而对于分段2，则为阈值2。
所述求解器还能够计算并输出相邻两个分段之间最佳阈值偏差过大的异常传感器，同时向用户告警。这类传感器存在较大的安全隐患，在出厂前就能够得到妥善处理。
求解器模块可以将异常传感器通过标定结果输出模块呈现，测试人员可以按需选择是否进行复检或者器件更换。
本发明采用了一种自动化的车载超声波雷达传感器标定方法，省去了人工标定时的不断试错成本，方便快捷，节省人力，达到节省成本、高效率开发设计的目的；同时，本发明可以实现直观进行标定结果输出，及时告警处理提高安全性。进一步的，通过报告的推送，可以随时追溯相应车辆的标定情况，为售后车辆的问题分析提供帮助。
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和原则的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化、等同替换等，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种超声波雷达自动标定***，所述***包含上位机及一个或多个超声雷达的待测样件HUT，所述上位机与HUT通信连接；其特征在于：所述上位机中包含激励模块、反馈模块和求解模块；
所述激励模块用于依次顺序地向HUT发送各距离分段的传感器信号阈值；
所述反馈模块用于接收来自HUT发送回的超声波雷达探测结果信息；
所述求解模块根据激励模块发送的激励信息及反馈模块提取出的结果信息后进行求解运算得出所有距离分段的最优传感器阈值；
所述最优传感器阈值通过激励模块最终写入HUT中，实现汽车超声波雷达传感器的自动化标定。
2.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述通信连接方式采用以太网、CAN总线、wifi、蓝牙或NFC。
3.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述上位机还包括标定结果输出模块，用于输出传感器各距离分段的最优传感器阈值、相应的求解时间以及标定失败提示等。
4.如权利要求3所述的***，其特征在于，所述标定结果输出模块还能够进行标定文档的自动生成，并存储于服务器中以便追溯。
5.如权利要求1-4任一项所述的***，其特征在于，所述上位机还包括传感器探测模块，用于探测当前车型和传感器分布情况，并通过显示窗口显示超声波雷达在车型上的位置及数量。
6.如权利要求5所述的***，其特征在于，所述传感器探测模块还读取各传感器接入芯片的配置信息并传输给激励模块。
7.一种超声波雷达自动标定方法，其特征在于，所述自动标定方法包括如下步骤：
步骤1、选择一起始距离分段后，上位机通过激励模块自动周期并顺序地向超声波雷达待测样件HUT发送各距离分段的传感器信号阈值；
步骤2、HUT接收到该阈值后周期性向外发送超声波回收声波信号并将探测结果信号发送至上位机的反馈模块；
步骤3、反馈模块接收到结果信号后提取出对应距离分段的结果数据后反馈至上位机的求解模块；
步骤4、求解模块收集对应距离分段的不同阈值反馈结果进行优化求解，最终确定对应当前距离分段的阈值最优解，并保存；
步骤5、进入下一距离分段，重复步骤1-4，直至求解出所有距离分段的最优解；
步骤6、将最优解通过激励模块最终写入HUT中，实现汽车超声波雷达传感器的自动化标定。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在步骤1前还包括：首先将车辆规范化地停放至标定场景中，将上位机接入车辆超声波雷达***，在上位机中输入对应的待测传感器特征信息。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述求解模块还计算并输出相邻两个分段之间最优解偏差过大的异常雷达传感器，同时向用户告警。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述求解模块可以将异常传感器通过标定结果输出模块呈现，测试人员可以按需选择是否进行复检或者器件更换。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110830692.2A CN113552562A (zh) | 2021-07-22 | 2021-07-22 | 一种超声波雷达自动标定***及其方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110830692.2A CN113552562A (zh) | 2021-07-22 | 2021-07-22 | 一种超声波雷达自动标定***及其方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113552562A true CN113552562A (zh) | 2021-10-26 |
Family
ID=78132422
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110830692.2A Pending CN113552562A (zh) | 2021-07-22 | 2021-07-22 | 一种超声波雷达自动标定***及其方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113552562A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114013433A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-02-08 | 东风悦享科技有限公司 | 一种基于高精度地图的毫米波雷达自适应调节方法 |
| CN115032619A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-09-09 | 岚图汽车科技有限公司 | 一种超声波传感器阈值标定***及方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102917124A (zh) * | 2012-09-27 | 2013-02-06 | 东莞宇龙通信科技有限公司 | 动态调节距离传感器阈值的方法及移动终端 |
| US20200019160A1 (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-16 | Waymo Llc | Vehicle Sensor Verification and Calibration |
| CN111435160A (zh) * | 2019-01-15 | 2020-07-21 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种车辆雷达装置在环测试方法及*** |
-
2021
- 2021-07-22 CN CN202110830692.2A patent/CN113552562A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102917124A (zh) * | 2012-09-27 | 2013-02-06 | 东莞宇龙通信科技有限公司 | 动态调节距离传感器阈值的方法及移动终端 |
| US20200019160A1 (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-16 | Waymo Llc | Vehicle Sensor Verification and Calibration |
| CN111435160A (zh) * | 2019-01-15 | 2020-07-21 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种车辆雷达装置在环测试方法及*** |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| LIONEL HENG: "Automatic Targetless Extrinsic Calibration of Multiple 3D LiDARs and Radars", 《2020 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS (IROS)》, 29 October 2020 (2020-10-29), pages 10669 - 10675, XP009532629, DOI: 10.1109/IROS45743.2020.9340866 * |
| 姚波 等: "后装FCWS的报警距离误差测试研究", 《客车技术与研究》, no. 4, 31 December 2020 (2020-12-31), pages 54 - 56 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114013433A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-02-08 | 东风悦享科技有限公司 | 一种基于高精度地图的毫米波雷达自适应调节方法 |
| CN114013433B (zh) * | 2021-12-24 | 2023-12-05 | 东风悦享科技有限公司 | 一种基于高精度地图的毫米波雷达自适应调节方法 |
| CN115032619A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-09-09 | 岚图汽车科技有限公司 | 一种超声波传感器阈值标定***及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105866575B (zh) | 一种车载显示器综合测试装置及测试方法 | |
| US11520684B2 (en) | Method and apparatus for testing autonomous vehicle, and storage medium | |
| CN108037444B (zh) | Gnss pcba自动化测试***及其应用方法 | |
| CN113552562A (zh) | 一种超声波雷达自动标定***及其方法 | |
| CN107766209B (zh) | 中控自动化测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN103186137A (zh) | 一种汽车下线检测装置及方法 | |
| CN203502040U (zh) | 车载多媒体终端的测试*** | |
| CN114296105B (zh) | 一种定位故障原因确定方法、装置、设备以及存储介质 | |
| CN109616106A (zh) | 车载控制屏语音识别过程测试方法、电子设备、*** | |
| CN110266774B (zh) | 车联网数据质量的检验方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111736951A (zh) | 自动驾驶的仿真方法、计算机设备、及存储介质 | |
| CN113225232B (zh) | 硬件测试方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN113547879A (zh) | 轮胎漏气的检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 | |
| CN112149770A (zh) | 一种智能电缆的数据射频识别显示***、方法及装置 | |
| CN117010197A (zh) | 基于数字孪生的设备检测方法及装置 | |
| CN110361043B (zh) | 一种车载仪表故障检测***及其故障检测方法 | |
| CN111291239B (zh) | 机组测试方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN114166265A (zh) | 一种卫星的地面测试方法、***、存储介质和电子设备 | |
| CN114001939B (zh) | 一种线路连接装置监测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN104572450A (zh) | 一种检测资源配置的方法及装置 | |
| US20240104717A1 (en) | Defect detection method and device | |
| KR102568110B1 (ko) | 차량의 응답 성능 품질 관리 시스템 및 방법 | |
| CN215576583U (zh) | 一种通用串行总线端口检测装置 | |
| CN114354229B (zh) | 一种基于互联网的跨平台远程农机鉴定方法及装置 | |
| CN109491845B (zh) | 一种存储产品控制器的测试方法及*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |