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自动驾驶中的障碍物时间对齐法

描述

自动驾驶算法使用的系统往往不是实时系统,因此每个节点间拿到的数据可能不是同一时间的数据,从而造成系统误差,针对这一现象,工程上往往采用时间对齐内插外推法。这里我们用感知障碍物来举例。

自动驾驶系统有许多重要模块,假设每个模块占用一个进程,即节点,那么进程与进程间需要相互通信来传递数据。决策规划节点需要感知节点传来的障碍物信息来做决策规划。假设在 t 1 t1 t1时间点,决策规划收到了感知障碍物的数据,但这个障碍物的位姿一定是在 t 1 t1 t1时间点的位姿吗,不一定,因为不是实时系统,数据传输存在延时,所以决策规划在 t 1 t1 t1时间点收到的感知障碍物数据很可能是更早的 t 0 t0 t0时间点的数据,这个时间错位可能是几毫秒到几十毫秒,这个时间错位对高速场景可能最终导致障碍物实际距离差出了几米。所以针对这种非实时系统导致的时间错位的情况,我们需要进行时间对齐,内插外推出感知障碍物更准确的位姿。

具体做法

因为感知和定位的需要,自动驾驶系统中往往存在一个全局里程计odometry,odometry是个相对概念,并不代表车辆真实的utm位姿,只是反映了不同时间点位姿的变化过程,这个里程计由translation和rotation组成,反映了车辆x y z yaw pitch roll六个维度的变化。

  1. 在决策规划节点里,我们需要记录odometry历史到现在的一段时间轴,时间轴设置几秒即可,因为延时不会太大,时间轴长了反而会降低程序效率。

  2. 假设在 t 1 t1 t1时刻,决策规划拿到了感知障碍物的数据,那么先读取感知障碍物自带的时间戳,假设为 t 0 t0 t0,这个时间戳是感知发布那一帧信息时打的,这个时间戳往往比此时决策规划的现在的时间更早,因为信息传递需要时间。拿到这个时间戳后,在第1步里记录的时间轴里去找对应的odometry的位姿,并记录为 p o s e 0 pose0 pose0

  3. 根据此时的 t 1 t1 t1时刻,在时间轴里去找对应的odometry的位姿,并记录为 p o s e 1 pose1 pose1

  4. p o s e 0 pose0 pose0 p o s e 1 pose1 pose1可计算出从 t 0 t0 t0时刻到 t 1 t1 t1时刻的位姿转移变化矩阵,记为 t f tf tf

  5. t f tf tf施加到 t 0 t0 t0时刻感知障碍物的位姿上,得到的结果是 t 0 t0 t0时刻感知障碍物在 t 1 t1 t1时刻时相对于本车的位姿

  6. 因为障碍物可能存在速度,因此在做完tf转换后还需预测推理更准确的位置,这里我们采用最简单的cv预测(恒定速度预测),注意在预测前还需对障碍物速度方向施加tf转换。预测时间为 t 1 − t 0 t1-t0 t1t0

  7. 预测的距离方向施加在第5步得到的位姿上,即可得到 t 1 t1 t1时刻,相对于本车,更准确的障碍物车辆的位姿坐标

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