[發明專利]傳感器測量校正方法、裝置、終端設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011272871.0
• 申請日: 2020-11-13
• 公開（公告）號: CN112505644A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 陳熠;張磊;王曉
• 申請（專利權）人: 加特蘭微電子科技（上海）有限公司
• 主分類號: G01S7/40
• 分類號: G01S7/40
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本申請實施例公開了一種傳感器測量校正方法、裝置、終端設備及存儲介質。該傳感器測量校正方法包括：獲取待校正傳感器的至少一個當前測量參數；基于校正模型對各所述當前測量參數進行校正，以得到所述待校正傳感器的校正結果；以及根據所述校正結果對待校正傳感器的參數輸出進行校正；其中，所述校正模型為神經網絡校正模型或最小二乘法校正模型。本申請實施例的技術方案，以實現提高校準精度，進而提高傳感器的測量精度的效果。

本申請要求于2020年02月28日提交中國專利局、申請號為202010131026.5、發明名稱為“毫米波雷達角度校正方法、裝置、毫米波雷達及存儲介質”的中國專利申請的優先權，其全部內容通過引用結合在本申請中。

技術領域

本申請實施例涉及傳感器技術領域，尤其涉及一種傳感器測量校正方法、裝置、終端設備及存儲介質。

背景技術

隨著傳感器在諸如自動駕駛、無人機、安防等領域的廣泛應用，對傳感器的測量精度提出了更高的需求，在傳感器出廠測試時一般需要對測角、測距等傳感器的測量性能進行校準，以確保傳感器的測量性能能夠滿足各種應用場景的要求。

校準精度能夠決定傳感器獲取被探測物體的距離、角度等位置信息的精度，而錯誤的校準或者校準誤差偏大都將會導致災難性的后果。

例如，針對車載雷達，若雷達的校準誤差較大，就會導致探測的物體偏離車道，最終引起錯誤的判斷造成事故。

但是，傳統傳感器測量校正方案的校準精度比較低，無法滿足諸如自動駕駛、無人機、安防等領域對于校準精度的需求。

發明內容

本申請實施例提供一種傳感器測量校正方法、裝置、終端設備及存儲介質，以實現提高傳感器測量精度的效果。

本申請實施例提供了一種傳感器測量校正方法，包括：

獲取待校正傳感器的至少一個當前測量參數；

基于校正模型對各所述當前測量參數進行校正，以得到所述待校正傳感器的校正結果；以及

根據所述校正結果對待校正傳感器的參數輸出進行校正；

其中，所述校正模型為神經網絡校正模型或最小二乘法校正模型。

本申請實施例中的傳感器測量校正方法，基于校正模型對當前測量參數進行校正，以得到校正結果，然后根據校正結果對待校正傳感器的參數輸出(例如為角度、距離等參數)進行校正，相比于傳統的校正方案，可以大幅度提高校準精度，進而提高傳感器的測量精度。

在一個可選的實施例中，所述基于校正模型對各所述當前測量參數進行校正，以得到所述待校正傳感器的校正結果，包括：

對所述校正模型進行采樣生成查找表；以及

根據所述當前測量參數的值，在所述查找表中查找到所述校正結果；

其中，所述查找表包括多個當前測量參數的值域以及對應各值域對應的校正值。

通過校正模型確定各個測量參數以及與各個測量參數對應的校正值以生成一個查找表，后續可以利用查找表直接確定校正結果，降低運算量。

在一個可選的實施例中，所述傳感器測量校正方法還包括：

采用目標的真實參數和所述傳感器的測量參數作為訓練樣本得到所述校正模型。

在一個可選的實施例中，所述校正模型為神經網絡校正模型時，所述傳感器測量校正方法還包括：

采用單隱含層的前饋神經網絡對傳感器的測量參數曲線進行擬合逼近獲取所述神經網絡校正模型。

通過神經網絡對傳感器的測量參數曲線擬合逼近，提高校準精度，進而提高傳感器的測量精度。