1．1  自动驾驶工具箱中的坐标系统

自动驾驶工具箱使用这些坐标系：

－ 世界坐标系：一个固定的通用坐标系，所有的车辆及其传感器都被放置在这个坐标系中

－ 车辆坐标系：锚定在被控车辆上。通常情况下，车辆坐标系放在后轴中点正下方的地面上。

－ 传感器坐标系：具体到一个特定的传感器，如相机或雷达。

－ 空间：指的是空间。摄像机拍摄的图像空间坐标中的位置以像素为单位表示。

－ 图案。棋盘模式坐标系统，通常用于校准摄像机传感器。

这些坐标系适用于整个自动驾驶工具箱功能，从感知到控制再到驾驶场景仿真。

1．1．1世界坐标系

所有的车辆、传感器及其相关的坐标系都放在世界坐标系中。  世界坐标系在全局路径规划、定位、制图和驾驶场景仿真中非常重要。自动驾驶工具箱使用ISO 8855中定义的右手笛卡尔世界坐标系，其中Z轴从地面向上指向。单位为米。

1．1．2 车辆坐标系

自动驾驶工具箱所使用的车辆坐标系（XV、YV、ZV）锚定在被控车辆上。被控车辆指的是包含感知车辆周围环境的传感器的车辆。

－ XV轴指向车辆的前方。

－ YV轴指向左边，如朝前看。

－ ZV轴从地面指向上方，以保持右侧坐标系。

车辆坐标系遵循ISO 8855惯例进行旋转。每个轴在顺时针方向上都是正值，当看该轴的正方向时。

在大多数自动驾驶工具箱功能中，如三维驾驶场景仿真和视觉感知算法中，车辆坐标系的原点在后桥中点下方的地面上。在三维驾驶场景仿真中，原点在车辆纵向和横向中心的下方的地面上。

车辆坐标系中的位置用世界单位表示，通常是米。

由单个传感器返回的值被转换到车辆坐标系中，这样它们就可以被放置在一个统一的参考框架中。

在进行全局路径规划、定位、测绘和驾驶场景仿真时，可以用车辆的姿势来描述车辆的状态。车辆的转向角在逆时针方向为正值。

1．1．3 传感器坐标系

一个自动驾驶系统可以包含位于车辆上或车辆中任何地方的传感器。每个传感器的位置都包含其坐标系的原点。摄像头是自动驾驶系统中经常使用的一种传感器。在摄像机坐标系中表示的点以位于摄像机光学中心的原点来描述。

传感器的横摆、俯仰和侧倾角度遵循ISO惯例。当分别从Z轴、Y轴和X轴的正方向看时，这些角度具有正的顺时针方向。

1．1．4 空间坐标系

空间坐标使能够以比像素坐标更大的粒度来指定图像中的位置。在像素坐标系中，一个像素被视为一个离散的单位，由一个整数行和列对唯一标识。在空间坐标系中，图像中的位置用部分像素来表示。

1．1．5 模式坐标系

为了估计单目相机传感器的参数，常用的技术是使用校准图案的多幅图像来校准相机，如棋盘。在图案坐标系中，（XP，YP），XP轴指向右侧，YP轴指向下方。棋盘原点是棋盘左上角方块的右下角。

每个棋盘角都代表坐标系中的另一个点。例如，原点右边的角是（1，0），原点下方的角是（0，1）。

1．2 校准单目相机

单目摄像头是自动驾驶应用中常用的一种视觉传感器。当安装在被控车辆上时，这种摄像头可以探测物体，探测车道边界，并在场景中跟踪物体。

在使用摄像头之前，必须对其进行校准。摄像机校准是利用校准图案（如棋盘）的图像来估计摄像机的内在和外在参数的过程。估算出内在参数和外在参数后，就可以用它们来配置单眼相机的模型。

1．2．1 估算内在参数

相机的固有参数是相机的属性，如其焦距和光学中心。要估计单目相机的这些参数，请使用ComputerVision Toolbox函数和棋盘图案的图像。

－ 如果相机有一个标准镜头，请使用估计CameraParameters函数。

－ 如果相机具有鱼眼镜头，则使用估计FisheyeParameters函数。

另外，为了更好地将结果可视化，请使用Camera Calibrator应用程序。

1．2．2 放置外在参数估计的棋盘。

对于安装在车辆上的单目摄像机，外在参数定义了该摄像机的安装位置。这些参数包括摄像机相对于车辆坐标系的旋转角度，以及摄像机离地面的高度。

在估算外在参数之前， 必须从摄像机上捕捉到一个棋盘图案的图像。使用用来估计内在参数的相同棋盘图案。

棋盘使用以图案为中心的坐标系（XP，YP），其中XP轴指向右侧，YP轴指向下方。棋盘原点是棋盘左上角方格的右下角。

当将棋盘图案与车辆相对放置时，XP轴和YP轴必须与车辆的XV轴和YV轴对齐。在车辆坐标系中，XV轴指向车辆的正前方，YV轴指向左侧，如朝前看。原点在路面上，摄像机中心的正下方（摄像机的焦点）。

图案的方向可以是水平或垂直

水平方向

在水平方向上，棋盘图案在地面上，与地面平行。可以将图案放置在车辆前方、车辆后方或车辆的左侧或右侧。

垂直方向

在垂直方向，棋盘图案与地面垂直。可以将图案放置在车辆前方、车辆后方或车辆右侧的左侧。

1．2．3 估计外在参数

在将棋盘放置在想要的位置后，用单目相机捕捉它的图像。然后，使用估计MonoCameraParameters函数来估计外在参数。要使用该函数，必须指定以下内容：

－ 摄像机的固有参数

－ 在图像中探测到的关键点，在这种情况下，棋盘方块的角。

－ 棋牌的世界积分

－ 棋盘图案的原点离地面的高度。

例如，对于图像I和固有参数intrinsics，以下代码估计了外在参数。默认情况下，估计MonoCameraParameters假设相机朝向前方，并且棋盘图案具有水平方向。

［imagePoints，boardSize］ ＝ detectCheckerboardPoints（I）；

squareSize ＝ 0．029； ％ Square size in meters

worldPoints ＝generateCheckerboardPoints（boardSize，squareSize）；

patternOriginHeight ＝ 0； ％ Pattern is on ground

［pitch，yaw，roll，height］ ＝estimateMonoCameraParameters（intrinsics，．．．

imagePoints，worldPoints，patternOriginHeight）；

为了提高这些参数的估计精度，要采集多幅图像，并对图像点的值进行平均。

1．2．4 使用内在和外在参数配置摄像机

一旦获得了估计的内在和外在参数，就可以使用 monoCamera 对象来配置摄像机的模型。下面的示例代码显示了如何使用参数 intrinsics、高度、俯仰、横摆和侧倾来配置摄像机。

monoCam＝ monoCamera（intrinsics，height，＇Pitch＇，pitch，＇Yaw＇，yaw，＇Roll＇，roll）；

       原文标题 : 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第一讲之传感器配置和坐标系转换