贾鹏飞，张蕾，刘全周，李占旗

虚拟传感器与视觉传感器联合标定技术研究

贾鹏飞，张蕾，刘全周，李占旗

（中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司，天津 300300）

为了在虚拟场景下实现对ADAS控制器的测试，文章对相机的测距模型进行了研究，在虚拟场景下完成了相机的标定，对相机捕获的图像进行了畸变校正，设计了4层BP神经网络对虚拟传感器与相机进行联合标定，得到了虚拟传感器与视觉传感器的转换关系，并设计了实验进行验证，通过测试最终的数据误差为0.37%。

ADAS；BP神经网络；联合标定

前言

在汽车驾驶辅助系统（ADAS）测试中，虚拟场景测试平台可方便灵活地对辅助驾驶系统的控制策略进行测试，具有节约劳动成本，提升测试效率的优点。虚拟场景平台传感器的标定作为测试工作中的重要组成部分，其标定的精度直接影响最终的测试精度，因此标定技术已经成为各个高校和企业研究的热点[1-3]。

目前，ADAS主要通过实际场景和虚拟场景两种方式进行测试，在实际场景中的测试由于驾驶环境复杂，很多情况并不能完全模拟，因此存在很多局限性。而虚拟场景测试是通过在虚拟场景中模拟各种对象、路况、环境以及行为等，不仅能够缩短测试时间，还能对ADAS系统做出全面考核，使考核指标不仅仅局限在里程数。为了提升传感器的标定精度，实现ADAS的精确预警，国内外学者做了大量工作。

牛萍娟等人通过神经网络的非线性映射能力直接建立了毫米波雷达坐标系和视觉图像坐标系之间的映射关系，减少了传感器标定的时间。……