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2020电竞下注平台智能驾驶开发、测试评估平台——传感器对标评估系统

应用背景

        智能驾驶汽车应用多种传感器对目标物探测,如采用激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器。在开发和测试智能驾驶汽车时,往往需要将不同种类 的传感器识别 的目标物进行对比,或者对某种传感器与真值传感器(Ground Truth, GT)进行对标评估。

 

图1 真值传感器和测试传感器识别目标物示意图(资料图)

 

传感器对标评估系统

 

图2 传感器对标评估系统数据选择和位置标定界面

 

        为了实现两种传感器识别目标物对比,传感器对标评估系统具备以下功能:

•  根据传感器识别 的目标点信息,自动匹配目标物 的轨迹

•  计算测试传感器 的漏报、误报情况

•  统计测试传感器 的识别目标物信息

 

图3 真值传感器和测试传感器识别目标物轨迹

 

核心功能:轨迹对比算法

•  轨迹挑选

利用多帧数据,自动获取目标物 的轨迹曲线;目标物如果存活帧数过少或存活时间太短,无法形成有效轨迹,则被认为杂点忽略。

 

•  范围限制

选取真值传感器和对比传感器 的公共探测区域来对比,忽略公共区域以外 的目标物。可以对近程(±45°,60m)、中程(±9°,120m)、远程(±4°,180m) 的轨迹进行选择,或者根据自定义范围筛选轨迹。

 

•  快速轨迹比对

采用轨迹非特征点抽希和动态时间规整等算法,能够较好地比对真值和对比传感器识别 的目标物轨迹。如下图所示,采用该算法匹配 的真值传感器(GT)和对比传感器轨迹能够和实车采集 的数据吻合。

 

图4 真值传感器和测试传感器识别目标物轨迹对比和实车测试图

 

核心功能:识别目标数统计

•  真值传感器和测试传感器 的识别总数统计

•  测试传感器识别目标漏报率统计

•  测试传感器识别目标误报率统计

 

图5 识别目标数统计报告(示例)

 

核心功能:识别目标物信息统计分析

•  可以分析真值和测试传感器识别目标物 的角度分布

•  可以分析真值和测试传感器识别目标物 的距离分布

•  可以分析真值和测试传感器识别目标物 的距离差分布。可分别统计两种传感器识别 的目标物相对速度重合区 的分布或者非重合区 的分布

•  可以分析真值和测试传感器识别目标物 的角度差分布。可分别统计两种传感器识别 的目标物相对速度重合区 的分布或者非重合区 的分布

•  可以分析真值和测试传感器识别目标物 的角度、距离、相对速度分布,并进行三维展示

 

图6 识别目标物信息统计分析报告(示例)

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