阅读说明：本技术 用于校准交通工具传感器的系统和方法 (System and method for calibrating vehicle sensors ) 是由 A·斯托赫克 Z·洛芙琳 于 2017-03-31 设计创作，主要内容包括：交通工具监控系统(5)具有多个传感器(20、30),其用于感测交通工具(10、52)周围对象(15)的存在,用以检测碰撞威胁。传感器中的至少一个被定位成使得交通工具的一部分在相对于传感器的预定义位置并且在传感器的视场内。作为一个示例,对于飞行器,传感器可以被定位成使得飞行器的机翼、线性气尖引擎或其他结构的一部分在传感器的视场内。该系统被配置成使用在预定义位置的交通工具的一部分自动校准传感器,并且如果期望还自动校准其他传感器。(A vehicle monitoring system (5) has a plurality of sensors (20, 30) for sensing the presence of objects (15) around a vehicle (10, 52) for detecting a collision threat. At least one of the sensors is positioned such that a portion of the vehicle is at a predefined location relative to the sensor and within a field of view of the sensor. As one example, for an aircraft, the sensor may be positioned such that a portion of the wing, linear air tip engine, or other structure of the aircraft is within the field of view of the sensor. The system is configured to automatically calibrate the sensors using a portion of the vehicle at the predefined location and also automatically calibrate other sensors if desired.)

用于校准交通工具传感器的系统和方法

背景技术

很多交通工具具有用于感测外部对象的传感器以用于各种目的。例如，交通工具(例如汽车、船只、或飞行器)的驾驶员或飞行员可能遇到各种各样的碰撞风险，例如碎片、其他交通工具、设备、建筑物、鸟、地形、和其他对象。与任意这样的对象碰撞可能导致对交通工具的重大损坏，并且在一些情况下使交通工具上的人员受伤。传感器能够被用于检测造成碰撞风险的对象并向驾驶员或飞行员警告所检测到的碰撞风险。如果交通工具是自行驾驶或自行飞行的，指示交通工具周围的对象的传感器数据可以由控制器使用，以避免与所检测的对象碰撞。在其他示例中，对象可以被感测和识别以用于帮助以其他方式对交通工具的导航和控制。作为一个示例，基于地面的对象(例如建筑物、桥梁、或者跑道或停机坪上的标记)可以被感测并被用作导航参考，用以将交通工具导航至目的地或其他期望位置。

通常使用多个传感器来感测交通工具周围不同区域中的对象，并且来自多个传感器的数据被馈送到控制器中，该控制器评估被检测对象用以避免碰撞、导航、或其他目的。来自每个传感器的传感器数据一般是相对于预定义坐标系的，并且重要之处在于确保每个传感器被适当地校准，从而使得其数据被准确地以该坐标系为参考的。在很多情况下，传感器被手动校准，其可能是耗时且繁冗的。此外，在校准之后，可能由于与人或对象的不经意碰撞、振动、或交通工具遇到的其他力、或者其他原因改变传感器的定向或者位置。在这种情况下，来自传感器的数据可能是错误的，直至传感器被重新校准。

一般而言，期望传感器校准被自动执行，从而使得其能够更频繁且以更低的负担和成本执行。然而，用于检测碰撞威胁的在交通工具上使用的自动校准传感器可能存在问题。特别地，传感器的视场内的对象可能在交通工具行进时以不可预知的速度改变或移动，从而使得在交通工具的正常操作期间没有合适的参考点能够被用于校准。

具体实施方式

本公开大体涉及用于校准在交通工具上使用以感测外部对象的传感器的系统和方法。在一些实施例中，交通工具监控系统具有用于感测交通工具周围对象的存在的多个传感器。传感器中的至少一个被定位成使得交通工具的一部分(此后称为“参考特征”)相对于该传感器位于预定位置并且在该传感器的视场内。作为一个示例，对于飞行器，传感器可以被定位成使得飞行器的机翼、线性气尖引擎、或者从飞行器的机身延伸的其他结构的一部分(例如拐角、表面、边缘、尖端、不连续点、或者其他可识别特征)在该传感器的视场内。该系统被配置成使用所述参考特征自动校准传感器以及其他传感器(如果期望)。

就这一点而言，数据处理元件可以从传感器接收指示在传感器的视场内的对象的传感器数据。在传感器数据内，数据处理元件找到表示参考特征的数据并使用这种数据校准传感器。作为一个示例，使用参考特征的一个或多个点作为坐标系内的一个或多个参考点，数据处理元件可以调整传感器数据的坐标，从而使得它们相对于预定义坐标系并且准确地表示向在这一坐标系内的目标的位置。在其他实施例中，传感器可以其他方式被校准。作为一个示例，传感器可以被移动，而不是调整传感器数据的坐标，从而使得参考特征在坐标系的预定义坐标处。在其他实施例中，可以使用其他校准技术。

在校准一个传感器之后，其他传感器可以使用来自被校准传感器的信息而被校准。作为一个示例，被校准传感器的视场可以与另一传感器(称为“未校准传感器”)的视场重叠，从而使得对象(例如另一交通工具)可以存在于两个视场中。因为这一对象基于来自被校准传感器的数据在所述坐标系内的已知位置处，这一对象能够被用于以与以上所述的校准过程类似的方式校准该未校准传感器。通过这一方式，交通工具监控系统的每个传感器能够自动被校准，而不论在传感器的视场内的预定义位置处是否存在参考特征。

图1描绘了根据本公开的一些实施例的具有交通工具监控系统5的交通工具10的俯视立体图，交通工具监控系统5用于感测交通工具10外部的对象。系统5被配置成使用一个或多个传感器20、30，以检测在交通工具10附近一定范围内的对象15，例如靠近交通工具10的路径的对象15。系统5可以之后基于被感测对象作出控制决定或者提供警告或其他信息(例如导航信息)。

作为一个示例，例如在随着交通工具10行进，对象15的位置或速度将使其靠近交通工具10的路径或者在其路径之内时，系统5可以确定被感测对象15对交通工具10构成威胁。在这种情况下，系统5可以向飞行员或驾驶员提供警告，或者自主地采取闪避行动以避开对象15。在另一示例中，系统5可以确定被感测对象为用于对交通工具10进行导航的预定义导航参考。就这一点而言，通过控制交通工具10从而使得其移动至相对于被感测对象的预定义位置，交通工具10可以被引导至期望终点或其他位置。这种导航控制可以在飞行器起飞或着陆时发生，其中对象在相对于跑道、停机坪、或其他起飞或着陆场地的预定义位置，但对象可以在交通工具10的飞行或其他移动期间在其他时间用于导航控制或者其他目的。而在其他示例中，指示被感测对象的信息的其他用途是可能的。

在一些实施例中，交通工具10可以是如图1中所描绘的飞行器，但其他类型的交通工具10(例如汽车或船只)可以在其他实施例中被使用。交通工具10可以是有人操纵或无人操纵的，并且可以被配置成在来自各种源的控制下操作。例如，交通工具10可以是由人类飞行员(其可位于交通工具10上)控制的飞行器。在其他实施例中，交通工具10可以被配置成在远程控制下操作，例如通过与远程飞行员或驾驶员进行无线(例如无线电)通信来控制。在一些实施例中，交通工具10可以是自行飞行或自行驱动的。各种其他类型的技术和系统可以被用于控制交通工具10的操作。

图1的对象15被描绘为具有特定尺寸和形状的单个对象，但应当理解，对象15可以具有各种特性。此外，尽管图1描绘了单个对象15，在其他实施例中，交通工具10附近范围内可能存在任意数量的对象15。对象15可以是静止的，就像当对象15是建筑物时一样，但在一些实施例中，对象15能够移动。例如，对象15可以是沿路径移动的另一交通工具，其可能构成与交通工具10碰撞的风险。在其他实施例中，对象15可以是对交通工具10的安全操作构成风险的其他障碍物(例如地形或建筑物)。

图1还描绘了传感器20，其具有视场25，传感器20可以在其中检测对象的存在。传感器20可以是各种类型的，用以监控交通工具10周围的空间。在一些实施例中，传感器20可以在视场内感测对象15的存在，并且提供指示对象15的位置的传感器数据。这种传感器数据可以之后被处理，以确定对象15是否对交通工具10造成碰撞威胁，如在以下将更具体描述的。

在一些实施例中，传感器20可以是相机(例如传统相机)用以捕获场景图像并提供限定所捕获场景的图像数据。这种图像数据可以限定多个像素，其中每个像素代表所捕获场景的一部分并且包括色值和指示该像素在图像内位置的一组坐标。在其他实施例中，其他类型的传感器是可能的。作为一个示例，传感器20可以包括任意光学或非光学传感器用以检测对象的存在，例如电子光学或红外(EO/IR)传感器、光检测和测距(LIDAR)传感器、无线电检测和测距(雷达)传感器、或其他传感器类型。应注意，本文使用的术语“视场”不暗示传感器是光学的，而是一般地表示传感器在其中能够感测对象的区域，而无论采用了什么类型的传感器。

传感器20可以具有视场25，其限定了传感器20可以在其中感测对象15的空间。视场25可以覆盖各种区域(包括二维和三维空间)，并且可以具有各种形状或轮廓。在一些实施例中，视场25可以是具有取决于传感器20的特性的尺寸的三维空间。然而，应注意，在图1的实施例中，视场25可能不具有允许传感器20监控围绕交通工具10的全部空间的形状或轮廓。就这一点而言，额外的传感器可以被用于扩展系统5能够在其中检测对象的区域。作为一个示例，图1显示了具有视场35的传感器30，视场35与传感器20的视场25不同。如果需要，传感器30可以是与传感器20相同的类型或者被配置成与传感器20相似，以检测视场35内的对象15，传感器30也可能与传感器20是不同类型。为示出目的，除非另外指示，下文应假定每个传感器20、30被实施为在其对应视场内捕获场景图像的相机，但应强调，其他类型的传感器20、30可以根据期望来使用。

在一些实施例中，传感器20的视场25可以与传感器30的视场5重叠，如图1中所示。这种重叠帮助确保在交通工具10周围完全覆盖，而在覆盖范围内没有间隙。虽然图1仅显示了两个传感器20、30用于示出目的，应理解，任意数量的传感器20、30能够被使用。作为一个示例，几个传感器可以被定位在交通工具10周围，从而使得对象15能够在其接近交通工具时被检测到，而无论其从哪个方向接近。

就这一点而言，图2描绘了示例性VTOL飞行器52，其具有用于感测视场25内的对象的传感器20。VTOL飞行器的示例性实施例描述于2017年2月16日提交的名称为“用于乘客或货物运输的自行飞行飞行器(Self-Piloted Aircraft for Passenger or CargoTransportation)”的PCT申请号PCT/US17/18182中，其通过引用并入本文中。如图2所示，视场25是三维的。额外的传感器(未显示在图2中)可以在飞行器52上的其他位置处，从而使得全部传感器的视场在全部方向上完全环绕飞行器52，如图3中所示。应注意，当聚合在一起时，这种视场可以形成完全包围飞行器52的空域球区(或其他形状)，从而使得接近飞行器52至一定范围内的对象15应当在至少一个传感器20的视场内且因此被该至少一个传感器20感测到，而不论其在飞行器52的哪个方向。在一些实施例中，具有视场25(类似于图3中显示的视场)的单个传感器20可以被使用，由此消除使多个传感器观测完全围绕飞行器52的空域的需要。

在图1的实施例中，传感器20的视场25包括交通工具10的一部分，本文中称为“参考特征”，其能够被使用作校准传感器20的参考。参考特征45可以是交通工具10的任意部分，其在相对于交通工具10的坐标系的预定义位置。也就是说，参考特征45的至少一个点在坐标系内的位置是已知的。作为一个示例，参考特征45的一个或多个点的位置可以用坐标限定并存储在存储器中，并且之后被用于校准传感器20、30，如在以下将更具体描述的。应注意，坐标可以是任意类型的(例如笛卡尔坐标或者极坐标)，并且坐标系可以相对于交通工具10。作为一个示例，坐标系的原点可以在相对于交通工具10的固定点处，从而使得交通工具在坐标系内静止。

在图1描绘的实施例中，参考特征45是机翼46的一部分，机翼46从交通工具10的机身延伸。在其他实施例中，交通工具10的其他部分(例如发动机、线性气尖引擎、机身47的一部分、水平或垂直稳定器等)可以被用于参考特征。在一些实施例中，参考特征45相对于交通工具10是静止的，从而使得其在坐标系内保持在固定位置处。然而，参考特征45不必须是静止的。就这一点而言，对象可以被用作参考特征45，只要其在坐标系内的位置是已知的，而无论其是否相对于交通工具10移动。

应注意，飞行器尤其适于根据本文描述的技术校准，因为它们典型地具有对象，例如机翼、稳定器、线性气尖引擎、以及从飞行器的主体(例如机身)延伸出相当大距离的其他结构。然而，本文描述的校准技术不限于飞行器，并且可以用于校准其他交通工具，例如汽车和船只。

以下描述用于感测在交通工具10外部的对象15的系统5的示例配置。就这一点而言，交通工具10的每个传感器20、30可以被配置成收集指示每个传感器的对应视场25、35内的对象的传感器数据。在一些实施例中，传感器数据可以包括与相对于由对应传感器20、30使用的本地坐标系的坐标值关联的测量值。传感器20、30的坐标可以从传感器的本地坐标系转换成用于评估碰撞威胁的整体坐标系。就这一点而言，来自多个传感器20、30的传感器数据可以转换成针对交通工具10的整体坐标系，从而使得由一个传感器检测的对象的位置能够容易地与同一整体坐标系内另一传感器检测的对象的位置进行比较。

在一些实施例中，系统5可以存储数据(本文称为“校准数据”，其指示参考特征45相对于针对交通工具10的整体坐标系的预定义位置)。校准数据还指示从传感器视角观察的参考特征的预期形状或轮廓，从而使得参考特征能够在传感器20提供的传感器数据中被识别。

就这一点而言，当传感器20提供传感器数据的样本(例如由传感器20捕获的图像)时，系统5可以使用校准数据分析该样本，以在样本内找到参考特征45。例如，当传感器数据限定了一幅图像时，系统5可以检索传感器数据来寻找具有与参考特征45的预期形状相对应的形状的对象。如果系统5在传感器数据内识别到参考特征45，系统5可以将参考特征45的一个或多个坐标(相对于传感器的本地坐标系)与如校准数据所指示的参考特征的一个或多个已知坐标(相对于整体坐标系)进行比较。基于这一比较，系统5能够确定如何校准来自传感器20的数据，由此将传感器相对于参考特征45(并且由此相对于交通工具10)的位置和定向考虑在内。

作为一个示例，基于传感器数据中参考特征45的坐标与校准数据中参考特征45的预期坐标的差值，系统5可以确定数学关系，该数学关系能够被用于将来自传感器20的本地坐标转换成相对于整体坐标系的整体坐标。具体地，该关系可以被限定成使得来自传感器20的传感器数据中参考特征45的被转换的整体坐标匹配校准数据中参考特征45的整体坐标。尤其，这种转换考虑了传感器20相对于参考特征45的实际位置和定向，从而使得对象的被转换坐标准确地表示对象在整体坐标系内的位置。一旦本地坐标和整体坐标之间的适配关系被确定，该关系可以被用于将从传感器20接收的本地坐标转换成整体坐标，由此将传感器20校准到整体坐标系。

应注意，用于对象检测的交通工具10的其他传感器可以以类似方式被校准，其中假定在该传感器的视场内存在交通工具10的参考特征。然而，特定传感器也可能不具有参考特征用以校准。在这种情况下，可以使用来自另一校准的传感器的信息来校准所述传感器。的确，只要一个传感器被校准，就可能使用来自校准传感器的信息校准任意其他传感器。

作为一个示例，在图1中，假定传感器30在视场35内不具有交通工具10的参考特征。然而，如上所述，传感器30的视场35与传感器20的视场25在区域60(此后称为“重叠区域”)重叠。当对象15(例如另一交通工具)来到重叠区域60内时，可以使用对象15来校准传感器30，即使对象15可能被定位在重叠区域60中的任意点处。就这一点而言，尽管在重叠区域60中，系统5能够使用来自传感器20的信息(其已经根据上述技术被校准)确定对象15在整体坐标系内的精确位置。由此，根据以上描述的用于使用来自校准数据的参考特征45的预定义位置作为参考点以校准传感器20的技术，来自校准传感器20的对象15的被测量位置能够被用作参考点以校准传感器30。

更具体地，系统5可以被配置成分析与来自传感器30的样本大约同时取得的来自传感器20的样本，从而使得对象15在两个样本中应当大约同一位置处。在检测到对象15和确定来自传感器20的样本中的对象15的整体坐标之后，系统5可以分析来自传感器30的样本，以在这一样本中找到对象15。例如，当来自传感器30的传感器数据限定图像时，系统5可以对该传感器数据检索，以寻找具有与在来自传感器20的样本中检测到的对象15对应的形状的对象。如果系统5在来自传感器30的样本内识别出对象15，系统5可以将对象15的坐标中的一个或多个(相对于传感器30的本地坐标系)与该对象的一个或多个已知坐标(相对于整体坐标系)(如从校准传感器20提供的样本所确定的)进行比较。基于这一比较，系统5能够确定如何校准传感器30，以将传感器相对于交通工具10的位置和定向考虑进来。

作为一个示例，基于来自传感器30的样本中的对象15的本地坐标以及来自校准的传感器20的样本中的对象15的整体坐标，系统5可以确定数学关系，该数学关系能够用于将来自传感器30的本地坐标转换成相对于整体坐标系的整体坐标。具体地，该关系可以被限定成使得来自传感器30的样本中的对象15的被转换整体坐标匹配来自校准传感器20的样本中的对象15的相应的整体坐标。尤其，这种转换考虑了传感器30相对于交通工具10的实际位置和定向，从而使得对象15的被转换坐标准确地表示对象在整体坐标系内的位置。一旦针对传感器30确定了本地坐标和整体坐标之间的合适关系，该关系可以被用于将从传感器30接收的本地坐标转换成整体坐标，由此将传感器30校准到整体坐标系。一旦传感器30被校准，其他传感器(未具体显示)可以使用来自传感器30的信息以与以上描述的用于使用来自传感器20的信息来校准传感器30的相同方式被校准。

在其他实施例中，用于校准传感器20、30的其他技术是可能的。作为一个示例，传感器20可以被配置成在系统5的控制下移动。就这一点而言，传感器20可以具有马达(未具体显示)和/或基于来自系统5的控制信号使传感器相对于交通工具10移动的其他组件。当传感器20提供传感器数据的样本时，在如上所述，系统5可以使用校准数据分析该样本，在样本内找到参考特征45。校准数据可以指示参考特征45的期望坐标。如果传感器20已移动而使得参考特征45不在与样本中的期望坐标相对应的位置，那么系统5被配置成使传感器20移动直至参考特征45出现在与校准数据指示的期望坐标相对应的位置处。由此，如果传感器20相对于参考特征45被适当地定向而使得参考特征45出现在由校准数据指示的期望坐标相对应的位置处，并且如果传感器20被不经意地移动而使得参考特征45出现在传感器数据内的不同坐标处，系统5可以使传感器20移动以使其再次相对于参考特征45适当地定向，由此将传感器20校准到参考特征45。在其他实施例中，用于校准传感器20的其他技术是可能的。

应注意，来自传感器20的样本中参考特征45的坐标以及校准数据中参考特征45的坐标的差值可以指示异常，针对异常的警告是期望的。例如，小的差值可以来自于交通工具10的正常操作和振动。然而，如果差值足够大，其可以指示异常，例如损坏交通工具10的与异类对象的碰撞或者导致传感器20显著移动的疲劳失效。在一些实施例中，系统5将该差值与预定义阈值相比较，并且如果差值超过该阈值，则提供警告通知(例如警告消息、听觉或视觉警告、或者其他类型的警告)以通知用户(例如交通工具10的驾驶员或飞行员)。警告通知可以通过显示设备或其他类型的输出接口(例如扬声器或光指示器)被显示或者以其他方式提供给用户。响应于警告通知，用户可以检查传感器20的区域，以确定是否应当采取任何进一步的行动(例如交通工具10的修理)。

图4描绘了根据本公开的一些实施例的交通工具监控系统205的示例性实施例。在一些实施例中，交通工具监控系统205被配置成用于监控和控制飞行器的操作，但系统205在其他实施例中可以被配置成用于其他类型的交通工具。图4的交通工具监控系统205可以包括数据处理元件210、多个传感器20、30、交通工具控制器220、交通工具控制系统225、以及驱动系统230。尽管特定功能可以归因于交通工具监控系统205的各种组件，应理解，这种功能在一些实施例中可以由系统205的一个或多个组件执行。此外，在一些实施例中，系统205的组件可以存在于交通工具10上或者其他位置，并且可以通过各种技术与系统205的其他组件通信，所述各种技术包括有线的(例如导电的)或无线的通信(例如使用无线网络或短程无线协议，例如Bluetooth)。进一步地，系统205可以包括图4中未描绘的各种组件，用以实现本文描述的功能并大体执行威胁感测操作和交通工具控制。

在一些实施例中，如图4中所示，数据处理元件210可以与每个传感器20、30耦接，处理来自传感器20、30的传感器数据、并且向用于控制交通工具10的交通工具控制器220提供信号。数据处理元件210可以是能够接收和处理来自传感器20、30的传感器数据的各种类型的设备，并且其可以由硬件或者硬件与软件的组合来实施。数据处理元件210的示例性配置将在以下参考图5更具体描述。

交通工具控制器220可以包括用于控制交通工具10的操作的各种组件，并且可以由硬件或者硬件与软件的组合来实施。作为一个示例，交通工具控制器220可以包括一个或多个处理器(未具体显示)，该一个或多个处理器编程有指令，用于由交通工具控制器220执行本文描述的功能。在一些实施例中，交通工具控制器220可以通信地耦接至系统205的其他组件，包括数据处理元件210(例如，如上所述)、交通工具控制系统225、和驱动系统230。

交通工具控制系统225可以包括用于在交通工具10行进时控制交通工具10的各种组件。作为一个示例，针对飞行器，交通工具控制系统225可以包括飞行控制界面，例如一个或多个方向舵、副翼、升降舵、襟翼、扰流板、制动器、或典型地用于控制飞行器的其他类型的空气动力学设备。进一步地，驱动系统230可以包括各种组件(例如发动机和推进器)，用以向交通工具10提供驱动或推力。如此后将更具体描述的，当数据处理元件210感测到对象时，交通工具控制器220可以被配置成响应于该对象而采取行动，例如，向用户(例如飞行员或驾驶员)提供警告或其他信息，或者控制交通工具控制系统225和驱动系统230以改变交通工具10的速度(速率和/或方向)。作为一个示例，交通工具控制器220可以控制交通工具的速度以避开被感测对象或者基于被感测对象导航至期望终点或其他位置。

图5描绘了根据本公开的一些实施例的示例性数据处理元件210。在一些实施例中，数据处理元件210可以包括一个或多个处理器310、存储器320、数据接口330、以及本地接口340。处理器310(例如中央处理单元(CPU)或者数字信号处理器(DSP))可以被配置成运行存储在存储器中的指令以执行各种功能，例如处理来自传感器20、30的传感器数据(图2)。处理器310可以经由本地接口340与数据处理元件305内的其他元件通信并将其驱动，本地接口340能够包括至少一个总线。进一步地，数据接口330(例如端口或插脚)可以使数据处理单元210的组件与系统5的其他组件(例如传感器20、30以及交通工具控制器220)接合。

如图5中所示，数据处理元件210可以包括传感器处理逻辑单元350，其可以由硬件、软件或其任意组合来实施。在图5中，传感器处理逻辑单元350以软件实施并且存储在存储器320中。然而，传感器处理逻辑单元350的其他配置在其他实施例中是可能的。

应注意，当以软件实施时，传感器处理逻辑单元350能够被存储在任意计算机可读介质上并在其上传送，以由能够取得并运行指令的指令运行装置使用或者与之联系在一起使用。在本文件的上下文中，“计算机可读介质”可以是能够包含或存储代码以由指令运行装置使用或与之联系在一起使用的任何机制。

传感器处理逻辑单元350被配置成根据本文描述的技术来校准传感器20、30并处理来自传感器20、30的传感器数据343。在一些实施例中，传感器处理逻辑单元350可以被配置成识别由传感器20、30感测的对象15，并基于各所述对象相对于交通工具10的位置和速度以及交通工具的速度或预期行进路径评估每个被感测对象15是否对交通工具10构成碰撞威胁。一旦传感器处理逻辑单元350确定对象15是碰撞威胁，传感器处理逻辑单元350可以向交通工具控制器220通知该威胁，并且交通工具控制器220可以响应于该威胁采取额外的行动。作为一个示例，交通工具控制器220可以向用户提供警告或者控制交通工具的行进路径，以避开被感测对象15。示例性警告可以包括消息，例如发送到交通工具的操作者的人类可读文本消息。其他示例性警告可以包括听觉警告(例如鸣笛)、视觉警告(例如光)、物理警告(例如触觉反馈)或其他方式。如果传感器数据与校准的比较指示异常(例如，碰撞或疲劳失效)，如上所述，传感器处理逻辑单元350也可以提供警告。

在一些示例中，传感器处理逻辑单元350可以确定被感测对象是否是可以用于导航或者其他交通工具控制操作的类型。如果是，那么传感器处理逻辑单元350可以向交通工具控制器220通知该对象及其位置，并且交通工具控制器220可以基于被感测对象作出控制决定。

以下将参考图6和7更具体描述用于校准传感器20、30的系统5的示例性使用和操作。为说明的目的，将假定参考特征45在传感器20的视场25内并且数据处理元件210存储预定义校准数据345(如图5所示)，预定义校准数据345指示参考特征45的形状和在整体坐标系位置，整体坐标系用于追踪针对交通工具10的碰撞威胁的。

首先，传感器处理逻辑单元350被配置成校准具有参考特征45位于其中的视场25的传感器20。就这一点而言，传感器20取得传感器数据343的样本并将样本发送至传感器处理逻辑单元350，如图6的方框411所示。如果传感器20被实施为相机，传感器20可以捕获其市场25内的图像并将被捕获图像发送至传感器处理逻辑单元350用于分析。

传感器处理逻辑单元350被配置成分析所述样本以在样本中找到参考特征45，如图6的方框415所示。作为一个示例，如果传感器20是相机，传感器处理逻辑单元350可以将由校准数据345指示的参考特征45的形状与样本中对象的形状相比较，以找到具有相对应形状的对象。一旦参考特征45在样本中被识别，传感器处理逻辑单元350被配置成从样本确定参考特征45的位置，如图6的方框422所示。在确定这一位置之后，传感器处理逻辑单元350将由来自传感器20的样本指示的参考特征45的位置与由校准数据345指示的参考特征的位置进行比较(如方框425所示)，并且传感器处理逻辑单元350基于这一比较校准传感器20(如图6的方框433所示)。

作为一个示例，基于被比较位置的差值，传感器处理逻辑单元350确定应用到来自传感器20的传感器数据的坐标的数学调整，以准确地将这种坐标转换成相对于用于追踪对象的整体坐标系的整体坐标。此后，所述数学调整由传感器处理逻辑单元350或以其他方式应用到来自传感器20的传感器数据343的坐标，从而使得被感测对象的坐标准确地指示对象在整体坐标系内的位置。

在另一示例中，传感器处理逻辑单元350可以被配置成基于方框425中被比较位置的差值向传感器20提供控制信号。这种控制信号可以足够导致传感器20移动到新的定向，从而使得参考特征45在校准数据345指示的参考特征的位置处。

一旦传感器20被校准，具有与校准传感器20的视场25重叠)的视场35的未校准传感器30可以根据图7的方法被校准。就这一点而言，对象15在重叠区域60中时，同时从每个传感器20、30取得样本，如图7的方框507所示。这种样本被提供给传感器处理逻辑单元350，其检测来自校准传感器20的样本中的对象15，如图7的方框512所示。传感器处理逻辑单元350之后从校准的传感器20提供的样本确定对象15的位置，如图7的方框517所示。因为传感器20已被校准，被确定的位置应当准确地反映了对象在针对交通工具10的整体坐标系内的位置。

如方框522所示，传感器处理逻辑单元350还检测来自未校准传感器30的样本中的同一对象15。如图7的方框527所示，传感器处理逻辑单元350之后从未校准传感器30提供的样本确定对象15的位置。在确定这种位置之后，如方框535所示，传感器处理逻辑单元350将来自未校准传感器30的样本指示的对象15的位置与来自校准的传感器20的样本指示的对象15的位置进行比较，并且如图7的方框542所示，传感器处理逻辑单元350基于这种比较校准传感器30。

作为一个示例，基于被比较位置的差值，传感器处理逻辑单元350确定应用到来自传感器30的传感器数据343的坐标的数学调整，以准确地将这种坐标转换成相对于用于追踪对象的整体坐标系的整体坐标。此后，所述数学调整由传感器处理逻辑单元350或者以其他方式应用到来自传感器30的传感器数据343的坐标，从而使得被感测对象的坐标准确地指示它们在整体坐标系内的位置。

在另一示例中，传感器处理逻辑单元350可以被配置成基于方框535中被比较位置的差值向传感器20提供控制信号。这种控制信号可以足够导致传感器20移动到新的定向，从而使得两个传感器20、30检测的同一对象在对两个传感器20、30来说在相同坐标处。

各种实施例在以上描述为使用相机来实施传感器20、30。然而，应强调，可以根据本文描述的相同或类似技术使用和校准其他类型的传感器20、30。

前述仅仅示出了本公开的原理，并且本领域技术人员可以在不背离本公开的范围的情况下作出各种修改。上述实施例为示出而非限制目的呈现。本公开还能够采取除了本文明确描述的形式之外的很多形式。因此，应强调，本公开不限于明确公开的方法、系统和装置，而是意在于包括在以下权利要求精神范围内的其变型和修改。

作为一个进一步示例，装置或处理参数(例如尺寸、配置、组件、处理步骤顺序等)的变型可以采用以进一步优化提供的结构、设备和方法，如本文中显示和描述的。无论如何，本文描述的结构和设备以及相关联的方法具有很多应用。因此，所公开的主题不应限于本文描述的任何单个实施例，反而应当根据所附权利要求来解释其宽度和范围。