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

স্মার্ট যানবাহনের ভিজ্যুয়াল সিস্টেম ক্যালিব্রেশন স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং এবং স্মার্ট ককপিটে (যেমন 360 ডিগ্রি চারপাশের দৃশ্য) সঠিক উপলব্ধির ভিত্তি।কারণ ক্যামেরাটি দ্বি-মাত্রিক পিক্সেল ক্যাপচার করে, যখন গাড়ির সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ত্রিমাত্রিক স্থানে প্রকৃত শারীরিক অবস্থান প্রয়োজন (যেমন লেন লাইন, বাধা দূরত্ব),ক্যালিব্রেশনের মাধ্যমে "পিক্সেল সমন্বয় ক্যামেরা সমন্বয় শরীরের সমন্বয়/বিশ্ব সমন্বয়" এর একটি গাণিতিক ম্যাপিং সম্পর্ক স্থাপন করা প্রয়োজন.

স্মার্ট অটোমোটিভ ভিশন সিস্টেমগুলির সম্পূর্ণ ক্যালিব্রেশন প্রক্রিয়াটি সাধারণত তিনটি মাত্রায় বিভক্তঃ উত্পাদন লাইন / স্ট্যাটিক ক্যালিব্রেশন, গতিশীল / অনলাইন ক্যালিব্রেশন,এবং মাল্টি-সেন্সর জয়েন্ট ক্যালিব্রেশননিম্নলিখিত হল কোর ক্যালিব্রেশন প্রক্রিয়ার একটি বিস্তারিত ব্যাখ্যাঃ

1. কোর ক্যালিব্রেশন পরামিতির শ্রেণীবিভাগ

প্রক্রিয়াটি শুরু করার আগে, আমাদের অবশ্যই জানতে হবে যে ক্যালিব্রেশন আসলে কী:

অন্তর্নিহিত পরামিতিঃ ক্যামেরা লেন্সের ভিতরে জ্যামিতিক বিকৃতি এবং ফোকাল দৈর্ঘ্যের বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করুন। উদাহরণস্বরূপ,প্রশস্ত কোণ লেন্সের "ফিশ আই" বিকৃতি দূর করা এবং বাঁকা চিত্রগুলি সোজা করা.

বাহ্যিক পরামিতিঃ গাড়ির সমন্বয় সিস্টেমে ক্যামেরার নির্দিষ্ট অবস্থান এবং দৃষ্টিভঙ্গি নির্ধারণ করুন (ইনস্টল করা এক্স, ওয়াই, জেড সমন্বয় এবং শিরোনাম কোণ পিচ, ইয়া, রোল) ।

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

স্ট্যাটিক ক্যালিব্রেশন সাধারণত কারখানা ছাড়ার আগে বা 4S স্টোরে রক্ষণাবেক্ষণের পরে ক্যালিব্রেশন রুমে করা হয়।পরিবেশ নিয়ন্ত্রণ করা হয় এবং নির্ভুলতা অত্যন্ত উচ্চ.

(1) প্রস্তুতি এবং পরিবেশগত সেটআপ

ক্যালিব্রেশন সরঞ্জামঃ একটি নির্দিষ্ট জ্যামিতিক নিদর্শন সহ একটি ক্যালিব্রেশন বোর্ড প্রস্তুত করুন (যেমন একটি চেকারবোর্ড, ডট অ্যারে ডায়াগ্রাম, বা বিশেষ প্যানোরামিক ক্যালিব্রেশন কাপড়) ।

পরিবেশগত প্রয়োজনীয়তাঃ অভিন্ন আলোকসজ্জা নিশ্চিত করা এবং শক্তিশালী আলোর কারণে ওভারএক্সপোজার বা কম আলোর কারণে চিত্রের বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলি বের করার অক্ষমতা এড়ানো।

যানবাহনের অবস্থাঃ যানবাহনটি সমতল পৃষ্ঠের উপর পার্ক করা আছে, টায়ারের চাপটি স্ট্যান্ডার্ড মানের সাথে সামঞ্জস্য করা হয়েছে, এবং যানবাহনটি সম্পূর্ণ স্থির থাকতে হবে (উত্তোলন কম্পন রোধ করতে) ।

(2) অভ্যন্তরীণ পরামিতি ক্যালিব্রেশন (সাধারণত সরবরাহকারীর অবস্থানে বা লোডিংয়ের আগে সম্পন্ন)

তথ্য সংগ্রহঃ ক্যামেরাটি ক্যালিব্রেশন বোর্ডে নির্দেশ করে এবং বিভিন্ন কোণ এবং দূরত্ব থেকে একাধিক ছবি (সাধারণত 10-20) নেয়।

অ্যালগরিদম সমাধানঃ শিল্প সাধারণত ঝাং ঝেংইউ ক্যালিব্রেশন পদ্ধতি গ্রহণ করে।অ্যালগরিদমটি ক্যালিব্রেশন বোর্ডে কোণার পয়েন্টগুলি (ফিচার পয়েন্টগুলি) সনাক্ত করে এবং ক্যামেরার ফোকাস দূরত্বের জন্য সমাধান করতে গাণিতিক ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে (f_x), f_y), প্রধান পয়েন্ট অবস্থান (u-0, v-0) এবং বিকৃতি সহগ (রেডিয়াল এবং টানজেন্সিয়াল বিকৃতি) ।

(3) বাহ্যিক পরামিতি ক্যালিব্রেশন (লোডিং পরে সম্পন্ন করা আবশ্যক)

অবস্থান বিন্যাসঃ Place the calibration plate or calibration cloth accurately at known relative positions around the vehicle (using a total station or laser rangefinder to determine the position of the calibration plate relative to the vehicle axle and centerline).

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনঃ গাড়ির বিভিন্ন ক্যামেরা ক্যালিব্রেশন প্লেট ধারণকারী চিত্রগুলি ক্যাপচার করে,এবং অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিত্রগুলিতে ক্যালিব্রেশন প্লেটের সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে (যেমন চারটি ক্যালিব্রেশন কাপড়ের কোণ পয়েন্টগুলি চারপাশের ভিউ সিস্টেমে).

বাহ্যিক পরামিতি ম্যাট্রিক্স গণনাঃ চিত্রের বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলির "পিক্সেল সমন্বয়" এবং বাস্তব গাড়ির তুলনায় তাদের "বাস্তব শারীরিক সমন্বয়" এর উপর ভিত্তি করে,প্রতিটি ক্যামেরার ঘূর্ণন ম্যাট্রিক্স R এবং স্থানচ্যুতি ভেক্টর T গণনা করা হবে।.

স্প্লাইসিং এবং পরিদর্শন (উদাহরণস্বরূপ 360 ডিগ্রি চারপাশের দৃশ্য ব্যবহার করে): চারটি ক্যামেরা, সামনের, পিছনের, বাম এবং ডান,পাখির দৃষ্টিভঙ্গি থেকে (বিইভি) দৃষ্টিভঙ্গি, এবং চেক করুন যে সেলাইয়ের ফাঁকগুলি (যেমন গ্রাউন্ড লাইন) সারিবদ্ধ এবং কোনও ভূত আছে কিনা।

3. গতিশীল ক্যালিব্রেশন/অনলাইন ক্যালিব্রেশন প্রক্রিয়া (চালনার সময় অনুকূলিত)

একটি গাড়ির ড্রাইভিং প্রক্রিয়া চলাকালীন, দীর্ঘমেয়াদী bumps, তাপমাত্রা পরিবর্তন তাপীয় সম্প্রসারণ এবং সংকোচনের কারণ, বা সাসপেনশন লোড পরিবর্তন,ক্যামেরার বাহ্যিক ক্যামেরা সামান্য স্থানচ্যুতি অনুভব করবে. অনলাইন ক্যালিব্রেশন "গাড়ি চালানোর সময় ক্যালিব্রেশন" অর্জন করতে পারে।

[যানবাহন চালানো] ->[প্রাকৃতিক বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ (লেন লাইন / রাস্তা চিহ্ন) ] ->[বৈচিত্র্য আহরণ এবং গতিবিদ্যা সঙ্গে একীভূত] ->[বাহ্যিক পরামিতি ম্যাট্রিক্স অনলাইন পুনরাবৃত্তি আপডেট]

(1) বৈশিষ্ট্য ট্রিগারিং এবং নিষ্কাশন

যখন যানবাহনটি সাধারণ রাস্তায় যেমন হাইওয়ে এবং শহুরে ওভারপাসগুলিতে চলছে, তখন ভিজ্যুয়াল অ্যালগরিদমগুলি রিয়েল টাইমে পরিবেশ থেকে প্রাকৃতিক বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলি বের করবে,সর্বাধিক ব্যবহৃত হচ্ছে লেন চিহ্নিতকরণ (ধারণা করা হচ্ছে যে লেন চিহ্নিতকরণগুলি সমান্তরাল এবং যানবাহনের সামনে অসীম পর্যন্ত প্রসারিত হয়) এবং অদৃশ্য পয়েন্টগুলি.

(2) মাল্টি সেন্সর ফিউশন এবং অবস্থা অনুমান

গাড়ির আইএমইউ (ইনার্শিয়াল মেজাজিং ইউনিট) এবং স্পিড সেন্সর (হুইল স্পিডমিটার) একত্রিত করে গাড়ির নিজস্ব অবস্থানের পরিবর্তনগুলি অনুমান করুন।

(3) পুনরাবৃত্তি গণনা এবং সংশোধন

Algorithms such as Kalman filtering or beam based adjustment (BA) continuously fine tune and correct the pitch and yaw angles of the camera by comparing the image changes between the current frame and historical frames, সেইসাথে লেন লাইনের জ্যামিতিক সীমাবদ্ধতা, একটি বিরামবিহীন গতিশীল রিফ্রেশ অর্জনের জন্য।

4. যৌথ ক্যালিব্রেশন প্রক্রিয়া (ক্রস সেন্সর সমন্বয়)

আধুনিক স্মার্ট গাড়িতে শুধু ক্যামেরা নেই, LiDAR এবং মিলিমিটার ওয়েভ রাডারও রয়েছে।

উদাহরণস্বরূপ ক্যামেরাকে লিডার (ফরোয়ার্ড ক্যামেরা এবং লিডার ক্যালিব্রেশন) তে নিয়ে যাওয়াঃ

(১) সাধারণ দৃষ্টিভঙ্গির ক্ষেত্রের অধিগ্রহণঃ Place a specially designed calibration plate (usually with high reflectivity patterns or specific geometric shapes) that can be captured clearly by a camera and scanned by a laser radar in front of the car.

(২) ডেটা এক্সট্রাকশনঃ ক্যামেরার ২ ডি ইমেজ থেকে ক্যালিব্রেশন প্লেটের কোণ বা প্রান্তের পিক্সেল সমন্বয়গুলি এক্সট্রাক্ট করুন।

Extract the three-dimensional spatial feature points corresponding to the calibration plate from the three-dimensional point cloud of the LiDAR (using point cloud reflection intensity or plane fitting).

(3) সীমাবদ্ধতা সমাধানঃ বৈশিষ্ট্য পয়েন্ট দুটি সেট মধ্যে সেরা মিল খুঁজে, সর্বনিম্ন বর্গক্ষেত্র যেমন অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম ব্যবহার,এবং ক্যামেরা সমন্বয় সিস্টেম থেকে LiDAR সমন্বয় সিস্টেম থেকে 3D থেকে 2D রূপান্তর ম্যাট্রিক্স গণনা.

(4) সমন্বয় প্রভাব যাচাইকরণঃ ক্যামেরার ইমেজ উপর LiDAR এর রঙিন পয়েন্ট মেঘ প্রজেক্ট,এবং পর্যবেক্ষণ করুন পয়েন্ট মেঘের কনট্যুর পুরোপুরি যানবাহন মত বস্তু ফিট কিনা, ভবন, এবং গাড়ির ইমেজ.

5ক্যালিব্রেশন ফলাফল যাচাইকরণ এবং মানের মূল্যায়ন

ক্যালিব্রেশন শেষ হওয়ার পর, ব্যবসায়িক ব্যবহারের আগে এটিকে কঠোর সূচক মূল্যায়নের মধ্য দিয়ে যেতে হবেঃ

রিপ্রজেকশন ত্রুটিঃ গণনা করা 3 ডি স্থানিক পয়েন্টগুলি ক্যালিব্রেশন পরামিতিগুলি ব্যবহার করে একটি 2 ডি চিত্রের মধ্যে পুনরায় প্রজেক্ট করা হয় এবং চিত্রের প্রকৃত পিক্সেল পয়েন্টগুলি থেকে বিচ্যুতি গণনা করা হয়।স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং, গড় পুনরায় প্রজেকশন ত্রুটি সাধারণত 0.5 থেকে 1 পিক্সেলের কম হতে হবে।

প্যারামিটার স্থিতিশীলতা পরীক্ষাঃবাম এবং ডান বাইনোকুলার ক্যামেরা বা চারপাশের দৃশ্য ক্যামেরা মধ্যে আপেক্ষিক জ্যামিতিক সম্পর্ক যান্ত্রিক কাঠামোর কঠোর সাধারণ জ্ঞান মেনে চলে কিনা তা পরীক্ষা করুন, এলগরিদমকে স্থানীয় সর্বোত্তম সমাধানগুলিতে আটকে যাওয়া এবং "বিকৃত" পরামিতিগুলি গণনা করা থেকে বিরত রাখতে।