मानव रहित स्वायत्त रसद वाहन का अंशांकन

स्वायत्त वाहनों का अंशांकन स्वायत्त ड्राइविंग और रोबोटिक्स प्रौद्योगिकी में एक महत्वपूर्ण कदम है। सीधे शब्दों में कहें तो, अंशांकन में स्वायत्त वाहन के विभिन्न सेंसरों के साथ-साथ सेंसर और वाहन के बॉडी समन्वय प्रणाली के बीच ज्यामितीय और गणितीय संबंध स्थापित करना शामिल है। यदि अंशांकन गलत है, तो वाहन "चीजों को तिरछा देख सकता है" या "पथ से भटक सकता है", जिससे नेविगेशन विफल हो सकता है या टकराव भी हो सकता है।

स्वायत्त वाहनों का अंशांकन मुख्य रूप से तीन श्रेणियों में आता है: सेंसर आंतरिक अंशांकन, सेंसर बाह्य अंशांकन (संयुक्त अंशांकन), और चेसिस/किनेमेटिक्स अंशांकन।
1. सेंसर आंतरिक पैरामीटर अंशांकन
आंतरिक संदर्भ अंशांकन सेंसर सटीकता के मुद्दे को संबोधित करता है, और यह आमतौर पर शिपमेंट या इंस्टॉलेशन से पहले स्वतंत्र रूप से पूरा किया जाता है।
①कैमरा आंतरिक पैरामीटर अंशांकन का उद्देश्य कैमरे की फोकल लंबाई, मुख्य बिंदु और विरूपण पैरामीटर (फिशआई या नियमित लेंस के बैरल और पिनकुशन विकृतियों को खत्म करने के लिए) प्राप्त करना है।

सामान्य विधि: झांग झेंगयौ अंशांकन विधि (काले और सफेद चेकरबोर्ड या डॉट अंशांकन बोर्ड का उपयोग करके, विभिन्न कोणों से कई तस्वीरें लेना)।

②आईएमयू (जड़त्वीय माप इकाई) आंतरिक पैरामीटर अंशांकन का उद्देश्य एक्सेलेरोमीटर और जाइरोस्कोप के शून्य पूर्वाग्रह, स्केल कारक और शोर को निर्धारित करना है।

सामान्य विधियाँ: स्थैतिक एलन विचरण विश्लेषण, बहु-स्थिति रोटेशन परीक्षण।

2. सेंसर बाहरी पैरामीटर अंशांकन

बाहरी अंशांकन सेंसर के बीच और सेंसर और वाहन बॉडी (स्थानिक सापेक्ष रोटेशन मैट्रिक्स आर और अनुवाद वेक्टर टी) के बीच स्थितीय संबंधों को संबोधित करता है, जो मल्टी-सेंसर फ्यूजन की नींव बनाता है।

①कैमरा और LiDAR

उद्देश्य: LiDAR से 3D पॉइंट क्लाउड को कैमरे से 2D इमेज पिक्सल के साथ संरेखित करना, "पॉइंट क्लाउड को रंगना" या "छवि में गहराई जोड़ना" सक्षम करना।

विधि: लक्ष्य अंशांकन: दृश्य में एक अंशांकन बोर्ड रखें, साथ ही छवि से चेकरबोर्ड कोनों और बिंदु क्लाउड से किनारे के विमानों को निकालें, और एक अनुकूलन एल्गोरिथ्म का उपयोग करके बाहरी मापदंडों को हल करें।

लक्ष्य-मुक्त (ऑनलाइन) अंशांकन: छवि ग्रेडिएंट्स और बिंदु क्लाउड तीव्रता के किनारों से मेल खाने के लिए प्राकृतिक वातावरण में किनारों का उपयोग करना, जैसे कि लाइनें बनाना।

② LiDAR और जड़त्वीय नेविगेशन प्रणाली/वाहन बॉडी

उद्देश्य: लिडार द्वारा मापे गए डेटा को कार के केंद्र (आमतौर पर रियर एक्सल का केंद्र या आईएमयू केंद्र) में परिवर्तित करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि मानचित्र निर्माण और स्थिति में बदलाव न हो।

विधि: कार "8" आकार की गोलाकार गति, सीधी रेखा में ड्राइविंग, या क्षितिज पर या एक विशिष्ट क्षेत्र के भीतर जगह-जगह घूमती है। आईएमयू के एकीकृत प्रक्षेपवक्र के साथ बिंदु क्लाउड सुविधाओं का मिलान करके, सापेक्ष मुद्रा की गणना की जाती है।

③ मल्टी-लिडार अंशांकन

उद्देश्य: जब एक वाहन कई लिडार (जैसे कि एक प्राथमिक लिडार और दो ब्लाइंड-स्पॉट मुआवजा लिडार) से सुसज्जित होता है, तो इन लिडार के बिंदु बादलों को एक पूर्ण 360° दृश्य बनाने के लिए एक साथ सिला जाना चाहिए।

विधि: ओवरलैपिंग क्षेत्र में सामान्य विशेषताएं (जैसे जमीन और दीवार की सतह) निकालें और पंजीकरण के लिए आईसीपी (इटरेटिव क्लोजेस्ट पॉइंट्स) एल्गोरिदम का उपयोग करें।

3. चेसिस और किनेमेटिक्स अंशांकन

चेसिस कैलिब्रेशन एक्चुएटर्स और ओडोमीटर की सटीकता के मुद्दों को संबोधित करता है, जिससे रोबोट को "यह सोचने से रोका जाता है कि उसने एक मीटर की यात्रा की है जबकि वह वास्तव में केवल आधा मीटर ही चला है।"

पहिया व्यास और ट्रैक का अंशांकन: दो ड्राइविंग पहियों के वास्तविक प्रभावी त्रिज्या r और दोनों तरफ के पहियों के बीच वास्तविक अंतर W को अंशांकित करें।

ओडोमीटर और आईएमयू/लेजर बाहरी संदर्भ

विधि: कार को एक निश्चित दूरी तक सीधी यात्रा करने दें या 360° घूमने दें, ओडोमीटर द्वारा रिकॉर्ड किए गए डेटा की तुलना LiDAR/जड़त्वीय नेविगेशन प्रणाली द्वारा मापे गए पूर्ण विस्थापन और कोण से करें, और ओडोमीटर के स्केल फैक्टर को सही करें।

4. सामान्य ओपन-सोर्स कैलिब्रेशन टूलचेन

व्यावहारिक विकास में, आमतौर पर एल्गोरिदम को स्क्रैच से लिखना आवश्यक नहीं होता है, क्योंकि उद्योग में बड़ी संख्या में परिपक्व ओपन-सोर्स टूल उपलब्ध हैं:

5. अंशांकन लागू करने के लिए युक्तियाँ

कठोर निर्धारण: सेंसर स्थापना बिल्कुल कठोर होनी चाहिए। यदि ट्रॉली की यात्रा के दौरान मामूली कंपन के कारण सेंसर शिफ्ट हो जाता है, तो अंशांकन अमान्य हो जाएगा।

पहले अंदर, फिर बाहर: सेंसर के बीच बाहरी मापदंडों के संयुक्त अंशांकन के साथ आगे बढ़ने से पहले व्यक्तिगत सेंसर के आंतरिक मापदंडों की सटीकता सुनिश्चित करना आवश्यक है।

पर्यावरण चयन: स्थैतिक अंशांकन के लिए, समान प्रकाश व्यवस्था और समृद्ध ज्यामितीय विशेषताओं (जैसे दीवारें और खंभे) के साथ इनडोर या संलग्न वातावरण चुनने की सिफारिश की जाती है। गतिशील अंशांकन के लिए, अच्छे जीएनएसएस (जीपीएस) सिग्नल और न्यूनतम गतिशील हस्तक्षेप (जैसे पैदल यात्री और गुजरने वाले वाहन) वाले वातावरण की आवश्यकता होती है।