معايرة الانصهار متعدد أجهزة الاستشعار للمركبات الذكية

معايرة الاندماج متعددة أجهزة الاستشعار للسيارات الذكية هي خطوة حاسمة لنظام القيادة الذاتية لتحقيق "التزامن المكاني" و "التزامن الزمني".الكاميرا، رادار الموجة المليمترية (الرادار) ، ووحدة القياس الثابت/نظام الملاحة الصناعية العالمي (IMU/GNSS) كل منهما لديه أنظمة الإحداثيات المستقلة الخاصة به.الغرض من معايرة الاندماج هو حساب الموقف النسبي وعلاقة التوجه (المصفوفة الخارجية) بينها، مما يسمح للسيارة بتغطية الصور ثنائية الأبعاد التي "تراها"، والسحب النقطية الثلاثية الأبعاد التي "تقوم بمسحها"، والسرعة والمسافة التي "تقيسها".

ما يلي هي العمليات الأساسية والأساليب السائدة للتعديل الاندماجي لعدة أجهزة استشعار في المركبات الذكية:

1إعداد النواة قبل المعايرة

قبل بدء الحسابات الرياضية، من الضروري التأكد من أن الأجهزة والبيئة في حالة قياسية:

(1) محاذاة الطابع الزمني (التزامن الزمني): هذا هو الشرط الأساسي للتعديل المكاني.يتم استخدام PTP (بروتوكول مزامنة وقت جيجابيت إثنتر) أو نبضة ثانية GPS / PPS لمواءمة وقت أخذ العينات من جميع أجهزة الاستشعار إلى مستوى الميكرو ثانية، لضمان أن "يرى العالم في نفس اللحظة".

(2)فحص حالة المركبة: يتم ركن المركبة في غرفة معايرة أفقية قياسية، مع ضغط الإطارات والتعليق عند الأحمال القياسية، والمركبة ثابتة تماما.

(3)توزيع كائنات المعايرة: وفقا لمتطلبات المعايرة، رتب كائنات المعايرة المصممة خصيصا حول المركبة.

(4)أشياء معايرة شائعة: لوحات معايرة مع أنماط عالية الانعكاسية، صناديق ثلاثية الأبعاد، أسطوانات، أو عاكسات مثلثية مصنوعة خصيصًا (تستخدم عادةً في رادار الموجة المليمترية).

2تصنيف عمليات معايرة الاندماج الأساسي

عادة ما يتم معايرة الاندماج بناءً على "التوافق الزوجي" لمجموعات أجهزة الاستشعار ، مما يوحدها في نهاية المطاف في نظام إحداثيات المركبة / الرابط الأساسي.

(1) المعايرة المشتركة لـ LiDAR والكاميرا (LiDAR إلى الكاميرا)

هذا هو المعايرة الأساسية للقيادة الذاتية، تستخدم لتحقيق الاندماج المسبق للسحابة النقطية والصورة (سحابة النقاط الملونة).

[استخرج نقاط الخصائص ثنائية الأبعاد من الصورة]

[بحث عن الموافقات] [تقليل خطأ إعادة الإصدار] [مصفوفة خارجية للإنتاج]

[استخرج نقاط الخصائص ثلاثية الأبعاد من سحابة النقاط]

1 استخراج الخصائص:

جانب الكاميرا: تحدد الخوارزمية إحداثيات ((u، v)) من زوايا أو حواف أو بكسلات مركزية من لوحة المعايرة في الصورة ثنائية الأبعاد.

جانب LiDAR: الخوارزمية تستخرج الإحداثيات ((X، Y،Z)) من حواف أو نقاط وسط لوحة المعايرة في الفضاء الثلاثي الأبعاد على أساس شدة انعكاس سحابة النقطة (أو التركيب الهندسي الطائرة).

2 حل رياضي: هذه مشكلة نموذجية من 3D إلى 2D Perspective-n-Point (PnP). باستخدام طريقة أقل المربعات أو التحسين غير الخطي،يتم حساب مصفوفة الدوران R ومتجه الترجمة T.

3 التنسيق عبر الإنترنت / الديناميكية: أثناء القيادة اليومية ، من خلال الاستفادة من الميزات الطبيعية مثل أعمدة المرافق على جانبي الطريق وحواف المباني ،يتم تحسين المحاذاة بين حواف الصورة وحواف سحابة النقاط (e(مثل، باستخدام طريقة المعلومات المتبادلة) لتحسين المعلمات الخارجية في الوقت الحقيقي.

(2) المعايرة المشتركة لـ LiDAR و رادار الموجات المليمترية (LiDAR-to-Radar)

يمكن لرادار الموجات المليمترية قياس السرعة ولديه اختراق قوي، ولكن سحابة النقطة فيها نادرة للغاية وصاخبة؛ سحابة النقطة الليدار كثيفة.هدفهم هو تحقيق "موازنة المسار المكاني".

1الطريقة الثابتة (غرفة المعايرة): ضع عاكس زاوية ذو انعكاسية عالية في موقع محدد. يظهر رادار الموجة المليمترية كنقطة إشارة قوية على خريطة الطاقة،والليدار يمكن أيضا تحديد بدقة الخط ثلاثي الأبعاد من المنعكس الزاويةيتم حساب المعلمات الخارجية عن طريق مطابقة النقاط الوسطى من اثنين.

2 طريقة ديناميكية (القيادة على الطرق): تقود السيارة على طريق مفتوح ، وتتبع هدفًا متحركًا أمامها (مثل سيارة أخرى). باستخدام خوارزميات مثل فلتر كالمان ،يتم مطابقة مسار الجسم الذي تتعقبه LiDAR ومسار النقطة الديناميكية المقاسة بواسطة رادار الموجة المليمترية، ويتم حل المعايير الخارجية من خلال ارتباط المسار.

3معايرة مشتركة لجهاز LiDAR / الكاميرا ووحدة قياس الثبات (المستشعر إلى IMU)

تحديد مستشعر الإدراك مع حركات المركبة لمعالجة مسألة "كيفية تعويض المستشعر أثناء هز المركبة والصدمات".

1 طريقة معايرة اليد والعين: تنتمي إلى مشكلة حل مصفوفة AX = XB النموذجية.

2 عملية المعايرة: يتم توجيه السيارة لمتابعة مسار محدد (مثل القيادة في شكل "8" ، وتعرض لتسارع وتباطؤ متكرر ، وتحويلات).يُسجّل جهاز التحكم الداخلي السرعة الزاوية والتسارع للسيارة في الوقت الحقيقي لتقدير مسار حركتهافي نفس الوقت، يقدر LiDAR مسار الحركة من خلال مسار السحابة النقطية (LOAM) أو تقدر الكاميرا مسار الحركة من خلال المسار البصري (VO).

3 الحل: تحسب الخوارزمية الموقف النسبي للمستشعر فيما يتعلق بالوحدة الداخلية من خلال محاذاة دوران وتحريك هذه المسارات الحركة.

3التحليل المشترك المتكامل والتحكم في الحلقة المغلقة للمستشعرات المتعددة

بعد الانتهاء من جميع المعايير الزوجية ، مطلوب تحسين الحلقة المغلقة العالمية:

(1) توحيد نظام الإحداثيات: تحويل جميع المعلمات الخارجية النسبية إلى نظام الإحداثيات وسط الجسم (مثل النقطة التي يتم فيها عرض مركز المحور الخلفي على الأرض).

(2)تحقق من استمرارية الخطأ: ضمان حلقة مغلقة في سلسلة النقل.يجب أن يكون موقع الوحدة الداخلية المحسوب من جهاز تحديد المواقع (LiDAR ightarrow Camera ightarrow IMU) متوافقًا مع النتيجة المحسوبة مباشرة من جهاز تحديد المواقع (LiDAR ightarrow IMU)إذا كان هناك تناقض، أداء تعديل عالمي على الشبكة الطوبولوجية بأكملها باستخدام تحسين الرسم البياني.

IV - تقييم جودة المعايرة والتحقق من تأثيرها

بعد المعايرة، يجب استخدام مؤشرات كمية صارمة للتحقق من دقة:

طريقة مقارنة القيمة الحقيقية: بمساعدة محطة إجمالية عالية الدقة واسعة المدى أو جهاز تعقب ليزرقياس المواقع المطلقة الفيزيائية للنقاط المميزة على كل حجرة جهاز الاستشعار في نظام إحداثيات جسم المركبة يدويًا، ومقارنتها مع مصفوفة المعلمات الخارجية التي تم حسابها بواسطة الخوارزمية. المتطلبات النموذجية لدقة المعلمات الخارجية هي: خطأ المسافة < 1 ~ 2 سم ، خطأ الزاوية < 0.1 ° ~ 0.2 °.

2 إشارة سحابة نقطة إلى الوراء (إشارة اندماج الألوان): يتم عرض سحابة النقاط الثلاثية الأبعاد التي جمعتها LiDAR على الصورة الثنائية الأبعاد للكاميرات من خلال المصفوفة الخارجية المحسوبة.إذا كانت اللونات السحاب نقطة في محاور أعمدة الخدمة، علامات الشارع، والمركبات محاذاة تماما مع حواف الصورة، دون أي تحريك أو عدم المواءمة، وهذا يشير إلى جودة عالية للتعديل.

3 اختبار الاتساق المكاني الزماني: أثناء القيادة الديناميكية للسيارة الحقيقية ، تحقق مما إذا كان مربع 3D الذي اكتشفته الكاميرا ، مربع تجميع سحابة النقاط من LiDAR ، and the target point of the millimeter-wave radar for the same obstacle (such as the preceding vehicle) completely overlap in the Bird's Eye View (BEV) and do not undergo severe jitter due to vehicle bumps.