无人驾驶：坐标转换关键技术详解

在无人驾驶技术中，坐标转换是一项至关重要的基础工作，它涉及到多个坐标系统的相互转换，以准确地描述和理解车辆在空间中的位置关系以及与其他交通元素的交互。以下是关键知识点的详细解释： 1. **坐标系**： 坐标系统是三维空间中用于定位物体的参考框架，常见的有大地坐标（如BLH、北京54、全国80和WGS84）、平面直角坐标（XYZ）、摄相机坐标系统、激光雷达坐标系系统、车载坐标系和世界坐标系。每种坐标系都有其特定的轴向定义，例如百度Apollo的自车坐标系定义为z轴指向车顶上方，y轴沿行驶方向，x轴指向右侧。 2. **欧拉旋转**： 欧拉角是描述物体在三维空间中绕三个互相垂直的轴旋转的一种方式。在自动驾驶中，可能需要对传感器测量的方位进行欧拉角表示，以便处理旋转和姿态信息。 3. **绕轴旋转**： 这指的是一个物体围绕某一固定轴进行旋转，这在坐标转换中非常常见，如将激光雷达数据从其自身的坐标系转换到汽车坐标系中，可能涉及绕车身某轴的旋转。 4. **旋转矩阵**： 旋转矩阵用于数学上表示旋转操作，是坐标转换的核心工具。它能够将一个坐标系中的向量映射到另一个坐标系，便于进行空间坐标之间的转换。 5. **坐标值**： 不同坐标系下的坐标值代表了物体在该坐标系中的位置，比如经度、纬度、X、Y、Z坐标。在自动驾驶中，这些值对于定位、避障和路径规划至关重要。 6. **平移矩阵**： 平移矩阵用于在坐标系中添加或移除距离，与旋转矩阵一起构成坐标变换矩阵，共同实现从一个坐标系到另一个坐标系的完整转换。 7. **应用场景**： 在实际的自动驾驶系统中，通过解析CAN总线获取传感器数据后，必须将这些数据从传感器坐标系转换到自车坐标系，以便进行环境感知、障碍物检测和决策制定。这种转换是实时处理的关键步骤，确保了车辆对周围环境的精确理解和响应。 8. **统一坐标系**： 由于传感器安装位置各异，需要将所有数据统一到一个固定的参考系，如自车坐标系，以方便后续的计算和处理。这意味着要解决不同传感器之间的相对位置和姿态问题。 9. **定义一致性**： 虽然不同的无人驾驶团队可能会定义自己的坐标系，但关键在于保持团队内部的一致性，这样可以简化开发流程并提高系统的可靠性。 总结来说，坐标转换是无人驾驶中不可或缺的技术环节，它涉及多个坐标系之间的相互转换，确保了车辆能准确地感知周围环境并做出相应的决策。理解并熟练运用这些概念和技术对于实现自动驾驶系统的高效运行至关重要。