বুদ্ধিমান গাড়ির ভিশন সিস্টেম ক্যালিব্রেশন রুম নির্মাণ / ৩৬০ ডিগ্রি সারাউন্ড ভিউ

বুদ্ধিমান যানবাহনের ভিজ্যুয়াল সিস্টেম ক্রমাঙ্কন স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এবং বুদ্ধিমান ককপিটগুলিতে (যেমন 360 ডিগ্রি চারপাশের দৃশ্য) সঠিক উপলব্ধির ভিত্তি। ক্যামেরা দ্বি-মাত্রিক পিক্সেল ক্যাপচার করার কারণে, গাড়ির সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ত্রিমাত্রিক স্থান (যেমন লেন লাইন, বাধা দূরত্বের মতো) প্রকৃত শারীরিক অবস্থানের প্রয়োজন হয়, ক্রমাঙ্কনের মাধ্যমে "পিক্সেল স্থানাঙ্ক ক্যামেরা স্থানাঙ্ক বডি কোঅর্ডিনেট/ওয়ার্ল্ড কোঅর্ডিনেট" এর একটি গাণিতিক ম্যাপিং সম্পর্ক স্থাপন করা প্রয়োজন।

বুদ্ধিমান স্বয়ংচালিত দৃষ্টি সিস্টেমের সম্পূর্ণ ক্রমাঙ্কন প্রক্রিয়া সাধারণত তিনটি মাত্রায় বিভক্ত: উত্পাদন লাইন/স্ট্যাটিক ক্রমাঙ্কন, গতিশীল/অনলাইন ক্রমাঙ্কন, এবং মাল্টি-সেন্সর যৌথ ক্রমাঙ্কন। নীচে মূল ক্রমাঙ্কন প্রক্রিয়ার একটি বিশদ ব্যাখ্যা রয়েছে:

সম্পর্কে সর্বশেষ কোম্পানী কেস বুদ্ধিমান গাড়ির ভিশন সিস্টেম ক্যালিব্রেশন রুম নির্মাণ / ৩৬০ ডিগ্রি সারাউন্ড ভিউ

1. মূল ক্রমাঙ্কন পরামিতিগুলির শ্রেণীবিভাগ

প্রক্রিয়ায় প্রবেশ করার আগে, আমাদের সঠিকভাবে ক্রমাঙ্কন কী তা জানতে হবে:

অভ্যন্তরীণ পরামিতি: ক্যামেরা লেন্সের ভিতরে জ্যামিতিক বিকৃতি এবং ফোকাল দৈর্ঘ্য বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করুন। উদাহরণস্বরূপ, ওয়াইড-এঙ্গেল লেন্সের "ফিশেই" বিকৃতি দূর করা এবং বাঁকা ছবি সোজা করা।

বাহ্যিক পরামিতি: গাড়ির স্থানাঙ্ক সিস্টেমে ক্যামেরার নির্দিষ্ট অবস্থান এবং ওরিয়েন্টেশন নির্ধারণ করুন (ইনস্টল করা X, Y, Z স্থানাঙ্ক এবং হেডিং অ্যাঙ্গেল পিচ, ইয়াও, রোল)।

2. উৎপাদন লাইন/স্ট্যাটিক ক্রমাঙ্কন প্রক্রিয়া (মূলধারার ভিত্তি)

স্ট্যাটিক ক্রমাঙ্কন সাধারণত ক্যালিব্রেশন রুমে সঞ্চালিত হয় গাড়িটি কারখানা থেকে বের হওয়ার আগে বা 4S স্টোরে রক্ষণাবেক্ষণের পরে। পরিবেশ নিয়ন্ত্রিত এবং নির্ভুলতা অত্যন্ত উচ্চ।

(1) প্রস্তুতি এবং পরিবেশগত সেটআপ

ক্রমাঙ্কন টুল: একটি নির্দিষ্ট জ্যামিতিক প্যাটার্ন (যেমন একটি চেকারবোর্ড, ডট অ্যারে ডায়াগ্রাম, বা বিশেষ প্যানোরামিক ক্রমাঙ্কন কাপড়) সহ একটি ক্রমাঙ্কন বোর্ড প্রস্তুত করুন।

পরিবেশগত প্রয়োজনীয়তা: অভিন্ন আলো নিশ্চিত করুন এবং তীব্র আলোর কারণে অতিরিক্ত এক্সপোজার এড়ান বা কম আলোর কারণে চিত্রের বৈশিষ্ট্য বিন্দু বের করতে না পারা।

যানবাহনের স্থিতি: গাড়িটি একটি সমতল পৃষ্ঠে পার্ক করা হয়, টায়ারের চাপ স্ট্যান্ডার্ড মানের সাথে সামঞ্জস্য করা হয় এবং গাড়িটিকে সম্পূর্ণরূপে স্থির থাকতে হয় (সাসপেনশন কাঁপানো রোধ করতে)।

(2) অভ্যন্তরীণ প্যারামিটার ক্রমাঙ্কন (সাধারণত সরবরাহকারীর অবস্থানে বা লোড করার আগে সম্পন্ন হয়)

ডেটা সংগ্রহ: ক্যামেরাটি ক্রমাঙ্কন বোর্ডে পয়েন্ট করে এবং বিভিন্ন কোণ এবং দূরত্ব থেকে একাধিক ছবি (সাধারণত 10-20) তুলছে।

অ্যালগরিদম সমাধান: শিল্প সাধারণত Zhang Zhengyou ক্রমাঙ্কন পদ্ধতি গ্রহণ করে। অ্যালগরিদম ক্রমাঙ্কন বোর্ডে কোণার পয়েন্ট (ফিচার পয়েন্ট) চিহ্নিত করে এবং ক্যামেরার ফোকাল দৈর্ঘ্য (f_x, f_y), প্রধান বিন্দু অবস্থান (u-0, v-0), এবং বিকৃতি সহগ (রেডিয়াল এবং স্পর্শক বিকৃতি) সমাধান করতে গাণিতিক ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে।

(3) বাহ্যিক প্যারামিটার ক্রমাঙ্কন (লোড করার পরে সঞ্চালিত করা আবশ্যক)

অবস্থান বিন্যাস: ক্রমাঙ্কন প্লেট বা ক্রমাঙ্কন কাপড় সঠিকভাবে গাড়ির চারপাশে পরিচিত আপেক্ষিক অবস্থানে রাখুন (গাড়ির অ্যাক্সেল এবং কেন্দ্ররেখার সাপেক্ষে ক্রমাঙ্কন প্লেটের অবস্থান নির্ধারণ করতে মোট স্টেশন বা লেজার রেঞ্জফাইন্ডার ব্যবহার করে)।

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন: গাড়ির বিভিন্ন ক্যামেরা ক্রমাঙ্কন প্লেট ধারণকারী ছবি ক্যাপচার করে এবং অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিত্রগুলিতে ক্রমাঙ্কন প্লেটের সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে (যেমন চারপাশের দৃশ্য সিস্টেমে চারটি ক্রমাঙ্কন কাপড়ের কোণার পয়েন্ট)।

বাহ্যিক প্যারামিটার ম্যাট্রিক্স গণনা: চিত্রের বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলির "পিক্সেল স্থানাঙ্ক" এবং বাস্তবে গাড়ির সাথে সম্পর্কিত তাদের "প্রকৃত শারীরিক স্থানাঙ্ক" এর উপর ভিত্তি করে, গাড়ির স্থানাঙ্ক সিস্টেমের সাথে সম্পর্কিত প্রতিটি ক্যামেরার ঘূর্ণন ম্যাট্রিক্স R এবং স্থানচ্যুতি ভেক্টর T গণনা করুন।

স্প্লিসিং এবং পরিদর্শন (উদাহরণ হিসাবে 360 ডিগ্রি চারপাশের দৃশ্য ব্যবহার করে): বার্ডস-আই ভিউ (বিইভি) দৃষ্টিকোণে চারটি ক্যামেরা, সামনে, পিছনে, বাম এবং ডানদিকের চিত্রগুলিকে প্রজেক্ট করতে গণনা করা বহিরাগত ব্যবহার করুন এবং স্টিচিং ফাঁকগুলি (যেমন গ্রাউন্ড লাইন) সারিবদ্ধ আছে কিনা তা পরীক্ষা করুন।

3. গতিশীল ক্রমাঙ্কন/অনলাইন ক্রমাঙ্কন প্রক্রিয়া (ড্রাইভিংয়ের সময় অপ্টিমাইজ করা)

একটি গাড়ির ড্রাইভিং প্রক্রিয়া চলাকালীন, দীর্ঘমেয়াদী বাম্পের কারণে, তাপমাত্রার পরিবর্তনের কারণে তাপীয় প্রসারণ এবং সংকোচন, বা সাসপেনশন লোডের পরিবর্তন, ক্যামেরার বাহ্যিক ক্যামেরা সামান্য স্থানচ্যুতি অনুভব করবে। অনলাইন ক্রমাঙ্কন "ড্রাইভিং করার সময় ক্রমাঙ্কন" অর্জন করতে পারে।

[গাড়ি চালনা] ->[প্রাকৃতিক বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করা (লেন লাইন/রাস্তার চিহ্ন)] ->[বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন করা এবং গতিবিদ্যার সাথে একীভূত করা] ->[বাহ্যিক প্যারামিটার ম্যাট্রিক্সের অনলাইন পুনরাবৃত্তিমূলক আপডেট]

(1) বৈশিষ্ট্য ট্রিগারিং এবং নিষ্কাশন

যখন যানবাহন নিয়মিত রাস্তায় যেমন হাইওয়ে এবং শহুরে ওভারপাসগুলিতে ড্রাইভ করে, তখন ভিজ্যুয়াল অ্যালগরিদমগুলি বাস্তব সময়ে পরিবেশ থেকে প্রাকৃতিক বৈশিষ্ট্যের পয়েন্টগুলি বের করবে, যার মধ্যে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয় লেন চিহ্নগুলি (ধরে নেওয়া হয় যে লেনের চিহ্নগুলি সমান্তরাল এবং গাড়ির সামনে অসীম পর্যন্ত প্রসারিত) এবং অদৃশ্য হয়ে যাওয়া পয়েন্টগুলি।

(2) মাল্টি সেন্সর ফিউশন এবং রাষ্ট্র অনুমান

গাড়ির IMU (ইনর্শিয়াল মেজারমেন্ট ইউনিট) এবং স্পিড সেন্সর (হুইল স্পিড গেজ) একত্রিত করে, গাড়ির নিজস্ব মনোভাব পরিবর্তনের অনুমান করুন।

(3) পুনরাবৃত্তিমূলক গণনা এবং সংশোধন

কালমান ফিল্টারিং বা বিম ভিত্তিক সমন্বয় (BA) এর মতো অ্যালগরিদমগুলি অবিচ্ছিন্ন গতিশীল রিফ্রেশ অর্জনের জন্য বর্তমান ফ্রেম এবং ঐতিহাসিক ফ্রেমের মধ্যে চিত্রের পরিবর্তনের সাথে সাথে লেন লাইনের জ্যামিতিক সীমাবদ্ধতার তুলনা করে ক্যামেরার পিচ এবং ইয়াও কোণগুলিকে ক্রমাগত সূক্ষ্ম সুর করে এবং সংশোধন করে।

4. যৌথ ক্রমাঙ্কন প্রক্রিয়া (ক্রস সেন্সর প্রান্তিককরণ)

আধুনিক স্মার্ট গাড়িতে শুধু ক্যামেরাই থাকে না, LiDAR এবং মিলিমিটার ওয়েভ রাডারও থাকে। প্রাক ফিউশন উপলব্ধি সঞ্চালনের জন্য একই স্থানিক সমন্বয় ব্যবস্থায় তাদের ডেটা সারিবদ্ধ করুন।

একটি উদাহরণ হিসাবে ক্যামেরাকে LiDAR (ফরোয়ার্ড ক্যামেরা এবং লিডার ক্যালিব্রেশন) এ নিয়ে যাওয়া:

(1) সাধারণ দৃশ্য এলাকা অধিগ্রহণ: একটি বিশেষভাবে ডিজাইন করা ক্রমাঙ্কন প্লেট রাখুন (সাধারণত উচ্চ প্রতিফলিত নিদর্শন বা নির্দিষ্ট জ্যামিতিক আকার সহ) যা একটি ক্যামেরা দ্বারা পরিষ্কারভাবে ক্যাপচার করা যায় এবং গাড়ির সামনে একটি লেজার রাডার দ্বারা স্ক্যান করা যায়।

(2) ডেটা নিষ্কাশন: ক্যামেরার 2D চিত্র থেকে ক্রমাঙ্কন প্লেটের কোণ বা প্রান্তগুলির পিক্সেল স্থানাঙ্কগুলি বের করুন৷

LiDAR এর ত্রি-মাত্রিক পয়েন্ট ক্লাউড থেকে ক্রমাঙ্কন প্লেটের সাথে সম্পর্কিত ত্রি-মাত্রিক স্থানিক বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলি বের করুন (বিন্দু মেঘের প্রতিফলন তীব্রতা বা প্লেন ফিটিং ব্যবহার করে)।

(3) সীমাবদ্ধতা সমাধান: ফিচার পয়েন্টের দুটি সেটের মধ্যে সেরা মিল খুঁজুন, সর্বনিম্ন স্কোয়ারের মতো অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন এবং LiDAR কোঅর্ডিনেট সিস্টেম থেকে ক্যামেরা কোঅর্ডিনেট সিস্টেমে 3D-টু-2D রূপান্তর ম্যাট্রিক্স গণনা করুন।

(4) প্রান্তিককরণ প্রভাব যাচাইকরণ: ক্যামেরার চিত্রের উপর LiDAR-এর রঙিন বিন্দু ক্লাউড প্রজেক্ট করুন, এবং বিন্দু মেঘের কনট্যুরটি চিত্রের যানবাহন, ভবন এবং যানবাহনের মতো বস্তুর সাথে পুরোপুরি ফিট করে কিনা তা পর্যবেক্ষণ করুন।

5. ক্রমাঙ্কন ফলাফল যাচাইকরণ এবং গুণমান মূল্যায়ন

ক্রমাঙ্কন সম্পন্ন হওয়ার পরে, এটিকে ব্যবসায়িক কাজে লাগানোর আগে অবশ্যই কঠোর সূচক মূল্যায়ন করতে হবে:

রিপ্রজেকশন ত্রুটি: গণনা করা 3D স্থানিক পয়েন্টগুলি ক্রমাঙ্কন পরামিতি ব্যবহার করে একটি 2D চিত্রে পুনরায় প্রজেক্ট করা হয় এবং চিত্রের প্রকৃত পিক্সেল পয়েন্ট থেকে বিচ্যুতি গণনা করা হয়। স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ে, গড় রিপ্রজেকশন ত্রুটি সাধারণত 0.5 থেকে 1 পিক্সেলের কম হওয়া প্রয়োজন।

পরামিতি স্থায়িত্ব পরীক্ষা: বাম এবং ডান বাইনোকুলার ক্যামেরা বা চারপাশের দৃশ্য ক্যামেরার মধ্যে আপেক্ষিক জ্যামিতিক সম্পর্ক যান্ত্রিক কাঠামোর অনমনীয় সাধারণ জ্ঞানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা তা পরীক্ষা করুন, অ্যালগরিদমকে স্থানীয় সর্বোত্তম সমাধানগুলিতে আটকে যেতে এবং "বিকৃত" পরামিতিগুলি গণনা করা থেকে বিরত রাখতে।