如何将传感器坐标系下的数据转换到自车坐标系？

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无人驾驶系统是一个多传感器整合的系统，需要将不同位置的传感器数据统一到一个固定的坐标系——自车坐标系下，才能分析当前无人车所在的道路场景。本文将会集中在如何将传感器坐标系下的数据转换到自车坐标系下。有关无人驾驶技术中传感器到车体坐标系的坐标转换原理及数学推导，该原理不仅用在无人车领域，同时在机器人、无人机、三维建模等领域也得到了广泛使用。

无人车上拥有各种各样的传感器，每个传感器的安装位置和角度又不尽相同。对于传感器的提供商，开始并不知道传感器会以什么角度，安装在什么位置，因此只能根据传感器自身建立坐标系。无人驾驶系统是一个多传感器整合的系统，需要将不同位置的传感器数据统一到一个固定的坐标系——自车坐标系下，才能分析当前无人车所在的道路场景。

无人车的自车坐标系

不同的无人驾驶团队对于坐标系的定义可能不同，但这并不影响开发，只要团队内部达成一致即可。伸缩杆

管道内衬以百度Apollo提供的自车坐标系为例，自车坐标系的定义为：

z轴 – 通过车顶垂直于地面指向上方

y轴 – 在行驶的方向上指向车辆前方

x轴 – 自车面向前方时，指向车辆右侧

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大规模生产车辆坐标系的原点在车辆后轮轴的中心，如下图所示。

图片出处：

github/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/specs/coordination_cn.md

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传感器坐标系与自车坐标系的转换

对于无人车的传感器安装位置，业内大同小异，比如奥迪A8的传感器配置如下图所示：

以安装在无人车左前方的角雷达（Corner radar）为例，进行后面的介绍，叫雷达的安装位置和坐标系如下图绿线所示。

角雷达检测到的障碍物如图中的绿点所示，绿点在雷达坐标系下的坐标为(x1,y1），为了便于理解暂不加入z方向的坐标。

绿点转换到自车坐标系下需要经过一定的数学运算。基本思路是这样的：

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本文发布于:2024-09-24 15:22:51，感谢您对本站的认可！

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标签：坐标系传感器无人

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