早在上周，分享會(huì)報(bào)名渠道就已開啟——《社群分享報(bào)名丨Apollo無人駕駛平臺(tái)中多傳感器標(biāo)定》。此次分享由百度美研Apollo感知團(tuán)隊(duì)資深軟件架構(gòu)師—Chen Guang講解。

作為軟件層提供的第一項(xiàng)服務(wù)，標(biāo)定質(zhì)量和準(zhǔn)確度極大地影響著感知、定位地圖、PNC等模塊。在Apollo開源自動(dòng)駕駛平臺(tái)中，Apollo提供了豐富的多傳感器標(biāo)定服務(wù)，如激光雷達(dá)、慣導(dǎo)、攝像頭、多普勒雷達(dá)等多種傳感器之間的標(biāo)定。算法覆蓋常規(guī)Level 2-Level 4級(jí)別自動(dòng)駕駛的傳感器配置和標(biāo)定需求。

除了你，已有800+開發(fā)者Get新技能。本次分享會(huì)除了高質(zhì)量干貨分享，還包括與百度美研Apollo感知團(tuán)隊(duì)資深軟件架構(gòu)師Chen Guang的問答互動(dòng)，約等于一對(duì)一的授課，馬上翻開小本本開始做課前準(zhǔn)備。

我們目前從Chen Guang的Gitchat中瞄到了兩段：L4傳感器標(biāo)定中的核心服務(wù)（激光雷達(dá)到慣導(dǎo)的標(biāo)定，攝像頭到激光雷達(dá)的標(biāo)定），先與你一起分享。

以下，ENJOY

多傳感器標(biāo)定是指對(duì)于擁有不同特性和不同觀測(cè)范圍的傳感器，去準(zhǔn)確地找到它們之間的相對(duì)位置關(guān)系。以上圖為例，雖然它們分別來自于不同的傳感器（攝像頭和激光雷達(dá)），擁有不同的觀測(cè)角度和不同的數(shù)據(jù)表達(dá)形式， 但是我們也可以設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法，來準(zhǔn)確找到他們的相對(duì)位置關(guān)系。

傳感器之間的相對(duì)位置關(guān)系，我們通常會(huì)用一個(gè)4×4的轉(zhuǎn)換矩陣M來表示。通過這個(gè)轉(zhuǎn)換矩陣M，我們可以將一個(gè)傳感器坐標(biāo)系下的點(diǎn)x轉(zhuǎn)換成另一個(gè)傳感器坐標(biāo)系下的點(diǎn)y。在一個(gè)典型的3D空間中，傳感器的位移、旋轉(zhuǎn)、尺寸變化都可以用一個(gè)4×4的轉(zhuǎn)換矩陣來表示。以上圖為例，左上角3*3的矩陣R，表示傳感器的旋轉(zhuǎn)尺寸變化等。右上角的3×1的向量T，表示傳感器之間的位移關(guān)系。

但實(shí)際中，多傳感器標(biāo)定會(huì)遇到各種各樣的問題，它們可能來自于硬件、車載OS和通信系統(tǒng)，這就導(dǎo)致多傳感器標(biāo)定成為了無人車中一個(gè)問題“黑洞”。