無人駕(jia)駛(shi)(shi)標定板是(shi)一種用于無人駕(jia)駛(shi)(shi)車(che)(che)輛的(de)標定設(she)備，它通過對車(che)(che)輛傳(chuan)感(gan)器數據(ju)的(de)實時(shi)處(chu)理(li)和(he)分(fen)析(xi)，為(wei)車(che)(che)輛提(ti)供的(de)定位(wei)、感(gan)知(zhi)和(he)控(kong)制(zhi)信(xin)(xin)息(xi)(xi)，從而實現車(che)(che)輛的(de)自主(zhu)駕(jia)駛(shi)(shi)。其工作原理(li)主(zhu)要包括以下幾個步驟(zou)：首(shou)先，車(che)(che)輛傳(chuan)感(gan)器將環境中(zhong)的(de)信(xin)(xin)息(xi)(xi)，如道路、行人、障礙(ai)物等，通過攝像(xiang)頭、激光雷達等設(she)備采集到標定板上。其次，標定板將這些(xie)信(xin)(xin)息(xi)(xi)轉換為(wei)數字信(xin)(xin)號，并通過計(ji)算(suan)機進行實時(shi)處(chu)理(li)和(he)分(fen)析(xi)，提(ti)取出車(che)(che)輛的(de)位(wei)置、速(su)度、方向等關(guan)鍵信(xin)(xin)息(xi)(xi)。，標定板根據(ju)這些(xie)信(xin)(xin)息(xi)(xi)，控(kong)制(zhi)車(che)(che)輛的(de)控(kong)制(zhi)系統，使車(che)(che)輛能夠(gou)按照(zhao)預先設(she)定的(de)路徑(jing)和(he)規(gui)則行駛(shi)(shi)，實現自主(zhu)駕(jia)駛(shi)(shi)。

汽車(che)(che)標定板的(de)(de)(de)作用是確保(bao)車(che)(che)輛(liang)的(de)(de)(de)安全性(xing)(xing)和(he)穩定性(xing)(xing)。在道路上，駕駛(shi)員需要(yao)通(tong)(tong)過(guo)(guo)判斷(duan)和(he)控制(zhi)汽車(che)(che)的(de)(de)(de)轉(zhuan)向、剎車(che)(che)和(he)油(you)門等(deng)來(lai)應(ying)對(dui)各種交通(tong)(tong)情況。然而，這些操(cao)作的(de)(de)(de)準確性(xing)(xing)取決于(yu)許多因(yin)素，如道路狀況、天氣(qi)條(tiao)件以及駕駛(shi)經驗等(deng)等(deng)。因(yin)此，為了幫助新手(shou)司機提(ti)高(gao)對(dui)車(che)(che)身(shen)穩定性(xing)(xing)的(de)(de)(de)掌握度并減少交通(tong)(tong)事故的(de)(de)(de)發生(sheng)率，人士會使用的(de)(de)(de)工具——四輪定位儀搭配懸架系統檢(jian)測設備進行(xing)測量(liang)計(ji)算及調(diao)整參數來(lai)完成車(che)(che)標定板的(de)(de)(de)校準作業(ye)過(guo)(guo)程。

智能(neng)(neng)駕(jia)駛標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)板(ban)(ban)(ban)主要(yao)用于自(zi)動駕(jia)駛系統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)測(ce)試(shi)和(he)(he)校(xiao)(xiao)準(zhun)，其(qi)作用主要(yao)有兩個(ge)方(fang)(fang)面：首先是(shi)(shi)為車輛的(de)(de)(de)(de)(de)(de)傳感器提供一(yi)致性的(de)(de)(de)(de)(de)(de)基(ji)(ji)準(zhun)點(dian)。這些基(ji)(ji)準(zhun)點(dian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)位(wei)(wei)置、角(jiao)度(du)以及尺寸等參數(shu)可(ke)(ke)以通過(guo)激光(guang)掃描或者圖(tu)像(xiang)處理(li)(li)等方(fang)(fang)式進(jin)(jin)(jin)行(xing)測(ce)量或計算得到。這樣做的(de)(de)(de)(de)(de)(de)目(mu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)是(shi)(shi)為了確(que)保各(ge)個(ge)傳感器的(de)(de)(de)(de)(de)(de)輸出數(shu)據在(zai)空間上是(shi)(shi)一(yi)致的(de)(de)(de)(de)(de)(de)，機器視覺(jue)校(xiao)(xiao)準(zhun)白板(ban)(ban)(ban)，從而避免了由于坐(zuo)標(biao)(biao)(biao)(biao)系不(bu)一(yi)致而引起(qi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)誤差(cha)問(wen)題(ti)。這對于實現多模態融合和(he)(he)高(gao)(gao)階輔助駕(jia)駛功能(neng)(neng)非(fei)(fei)常(chang)重(zhong)要(yao)，交(jiao)叉(cha)線(xian)條校(xiao)(xiao)準(zhun)白板(ban)(ban)(ban)，因(yin)為不(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)感知設備對同(tong)一(yi)個(ge)物(wu)體(ti)可(ke)(ke)能(neng)(neng)會(hui)有略微差(cha)異的(de)(de)(de)(de)(de)(de)理(li)(li)解(jie)（如(ru)左(zuo)右眼視覺(jue)區(qu)別(bie)）。通過(guo)使(shi)用標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)板(ban)(ban)(ban)可(ke)(ke)以使(shi)得各(ge)種不(bu)同(tong)硬件產生(sheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)信息(xi)可(ke)(ke)以在(zai)一(yi)個(ge)共同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)參考下來(lai)進(jin)(jin)(jin)行(xing)處理(li)(li)和(he)(he)解(jie)算。例如(ru)，北京校(xiao)(xiao)準(zhun)白板(ban)(ban)(ban)，如(ru)果(guo)攝像(xiang)頭(tou)(tou)A與(yu)B在(zai)不(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)場景(jing)下同(tong)時到同(tong)一(yi)輛車的(de)(de)(de)(de)(de)(de)位(wei)(wei)置信息(xi)，那(nei)么它們就可(ke)(ke)以根(gen)據各(ge)自(zi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)偏差(cha)來(lai)修(xiu)正彼(bi)此(ci)(ci)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據以使(shi)其(qi)匹(pi)配(pei)起(qi)來(lai)。這就像(xiang)給(gei)每個(ge)相機佩(pei)戴了一(yi)個(ge)“GPS”，剛性玻璃校(xiao)(xiao)準(zhun)白板(ban)(ban)(ban)，讓它們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)視角(jiao)變(bian)得標(biao)(biao)(biao)(biao)準(zhun)化(hua)并能(neng)(neng)夠協同(tong)工作，使(shi)所有系統在(zai)同(tong)一(yi)時間尺度(du)內運(yun)行(xing)，提高(gao)(gao)決策(ce)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)速度(du)和(he)(he)提高(gao)(gao)準(zhun)確(que)度(du)率。。其(qi)次(ci)是(shi)(shi)通過(guo)不(bu)斷調整識別(bie)框(kuang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)大(da)小和(he)(he)形狀(zhuang)估計攝像(xiang)頭(tou)(tou)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)視野范(fan)圍和(he)(he)處理(li)(li)區(qu)域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)力(li)。“廣(guang)角(jiao)+TOF”方(fang)(fang)案的(de)(de)(de)(de)(de)(de)優點(dian)是(shi)(shi)結構簡(jian)單、成本(ben)低且FOV大(da)(150°~240°)。該方(fang)(fang)案適用于探測(ce)距離較近的(de)(de)(de)(de)(de)(de)情(qing)況，但隨(sui)著目(mu)標(biao)(biao)(biao)(biao)物(wu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)移動目(mu)標(biao)(biao)(biao)(biao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)前(qian)景(jing)可(ke)(ke)能(neng)(neng)會(hui)發生(sheng)變(bian)化(hua)甚至失焦。這種技術也有一(yi)定(ding)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)局限性因(yin)此(ci)(ci)在(zai)進(jin)(jin)(jin)行(xing)計算機編程的(de)(de)(de)(de)(de)(de)時候需要(yao)對諸如(ru)深度(du)學習(xi)算法等進(jin)(jin)(jin)行(xing)改進(jin)(jin)(jin)和(he)(he)完善。”“另一(yi)個(ge)研究方(fang)(fang)向(xiang)(xiang)——3DTOF投影儀基(ji)(ji)于相位(wei)(wei)檢(jian)測(ce)原理(li)(li)而非(fei)(fei)傳統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)亮度(du)檢(jian)測(ce)方(fang)(fang)式，因(yin)此(ci)(ci)在(zai)動態環境下相位(wei)(wei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)控制(zhi)尤為重(zhong)要(yao)；另外其(qi)對光(guang)線(xian)方(fang)(fang)向(xiang)(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)分析可(ke)(ke)以幫助機器人(ren)準(zhun)確(que)地判斷障(zhang)礙物(wu)朝向(xiang)(xiang)從而實現的(de)(de)(de)(de)(de)(de)避障(zhang)行(xing)為”。