自动驾驶工具箱中的坐标系介绍

前几篇博客助中介绍坐标系相关的知识，包括车辆坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系等等，发现在MATLAB自动工具箱中已经有相对比较全面的介绍（未涉及单目相机相关坐标系），这里仅作翻译以串联起前述文章，相关术语尽量力求准确，部分语句为了尽量表达清晰会有意译。

原文《Coordinate Systems in Automated Driving Toolbox》链接：https://www.mathworks.com/help/driving/ug/coordinate-systems.html

自动驾驶工具箱中的坐标系

自动驾驶工具箱?使用以下坐标系：

世界坐标系 ：固定的通用坐标系，所有车辆及其传感器都放置在其中。
车辆坐标系 ：依附于自车车身。通常，车辆坐标系放置在后轴中点正下方的地面上（译者注：这里也是与常规不太一样的地方，一般是后轴中心，但是相差也不大）。
传感器坐标系 ：例如照相机、雷达等。
空间坐标系 ：特指相机拍摄的图像。空间坐标中的位置映射到图像，以pixels(感觉像素不合适)为单位表示。
特征（pattern）坐标系 ：棋盘图案坐标系统，通常用于校准相机传感器。

从感知到控制再到驾驶场景仿真模拟，以上坐标系统适用于自动驾驶工具箱的所有功能。有关使用EpicGames?的UnrealEngine?在3D仿真环境中的特定差异和实现细节的信息，请参阅自动驾驶工具箱中的3D仿真坐标系。

世界坐标系

所有车辆，传感器及其相关的坐标系都放置在世界坐标系中。世界坐标系在全局路径规划，定位，制图匹配和驾驶场景模拟中很重要。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轴指向地面，单位为米。

车辆坐标系

自动驾驶工具箱使用的车辆坐标系（ Xv ， Yv， Zv )固定在自我车辆上。术语“ 自我车辆(ego vehicle)”是指包含感知车辆周围环境的传感器的车辆(即自车)。

Xv轴从车辆指向前方。
当面向前方时， Yv轴指向左侧。
Zv轴从地面指向上方，以保持右手坐标系。

车辆坐标系遵循ISO 8855旋转约定。沿着该轴的正方向看时，每个轴在沿顺时针方向旋转的方向为正。

在大多数自动驾驶工具箱提供的功能中，如长方体驾驶场景模拟（cuboid driving scenario）和视觉感知算法，车辆坐标系的原点位于在后轴的中点正下方的地面上。在3D驾驶场景模拟中，原点位于车辆的纵向和横向中心正下方的地面上。有关更多详细信息，请参见自动驾驶工具箱中的3D模拟坐标系。

车辆坐标系中的位置以世界单位表示，通常是米。

由各个传感器返回的值都需要被转换为车辆坐标系，以便可以将它们放置在统一的参考系中。

对于全局路径规划，定位，地图绘制和驾驶场景模拟，可以使用车辆的姿态描述车辆的状态。车辆的转向角以逆时针方向为正。

传感器坐标系

自动驾驶系统可以包含位于车辆上或车辆内任何位置的传感器。每个传感器的位置都包含其坐标系的原点。相机是自动驾驶系统中经常使用的一种传感器。相机坐标系的原点位于相机的光学中心。

传感器的偏航角，俯仰角和横滚角均遵循ISO惯例。分别沿Z- ， Y-和X-轴的正方向看时，顺时针旋转角度对应正方向角度。

空间坐标系

像素坐标可以指定图像中的位置比像素坐标具有更大的粒度。在像素坐标系中，像素被视为离散单元，由整数行和列对（例如（ 3,4 ））唯一标识。在空间坐标系中，图像中的位置用部分pixels表示，例如（ 3.3,4.7 ）。

有关空间坐标系的更多信息，请参见空间坐标（图像处理工具箱）。

特征（pattern）坐标系

为了估计单目相机传感器的参数，常用的技术是使用多个诸如棋盘格之类的校准图案的来校准相机。在特征（pattern）坐标系（ Xp ， Yp ）中， Xp 轴指向右侧，而Yp 轴指向下方。棋盘格原点是棋盘格左上角正方形的右下角。

每个棋盘格角代表坐标系中的另一个点。例如，原点右边的角是（1,0），原点下面的角是（0,1）。有关使用棋盘格校准相机的更多信息，请参阅校准单眼相机。

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