बुद्धिमान कार विजन प्रणाली का निर्माण कैलिब्रेशन कक्ष / 360 डिग्री सरोकार दृश्य

बुद्धिमान वाहनों की विज़ुअल सिस्टम कैलिब्रेशन स्वायत्त ड्राइविंग और इंटेलिजेंट कॉकपिट (जैसे 360 डिग्री सराउंड व्यू) में सटीक धारणा के लिए आधारशिला है। इस तथ्य के कारण कि कैमरा द्वि-आयामी पिक्सेल कैप्चर करता है, जबकि वाहन निर्णय लेने के लिए त्रि-आयामी स्थान में वास्तविक भौतिक स्थिति (जैसे लेन लाइनें, बाधा दूरी) की आवश्यकता होती है, इसलिए कैलिब्रेशन के माध्यम से "पिक्सेल निर्देशांक कैमरा निर्देशांक बॉडी निर्देशांक/विश्व निर्देशांक" के गणितीय मैपिंग संबंध को स्थापित करना आवश्यक है।

बुद्धिमान ऑटोमोटिव विज़न सिस्टम की पूर्ण कैलिब्रेशन प्रक्रिया को आमतौर पर तीन आयामों में विभाजित किया जाता है: उत्पादन लाइन/स्थैतिक कैलिब्रेशन, गतिशील/ऑनलाइन कैलिब्रेशन, और मल्टी-सेंसर संयुक्त कैलिब्रेशन। निम्नलिखित मुख्य कैलिब्रेशन प्रक्रिया का विस्तृत विवरण है:

1. मुख्य कैलिब्रेशन मापदंडों का वर्गीकरण

प्रक्रिया में प्रवेश करने से पहले, हमें यह जानने की आवश्यकता है कि कैलिब्रेशन वास्तव में क्या है:

आंतरिक पैरामीटर: कैमरा लेंस के अंदर ज्यामितीय विकृति और फोकल लंबाई गुणों को निर्धारित करते हैं। उदाहरण के लिए, चौड़े कोण वाले लेंसों के "फिशआई" विकृति को समाप्त करना और घुमावदार छवियों को सीधा करना।

बाहरी पैरामीटर: वाहन समन्वय प्रणाली में कैमरे की विशिष्ट स्थिति और अभिविन्यास निर्धारित करते हैं (स्थापित X, Y, Z निर्देशांक और हेडिंग कोण पिच, यॉ, रोल)।

2. उत्पादन लाइन/स्थैतिक कैलिब्रेशन प्रक्रिया (मुख्य आधार)

स्थैतिक कैलिब्रेशन आमतौर पर कार के कारखाने छोड़ने से पहले या 4S स्टोर में रखरखाव के बाद कैलिब्रेशन रूम में किया जाता है। पर्यावरण को नियंत्रित किया जाता है और सटीकता अत्यंत उच्च होती है।

(1) तैयारी और पर्यावरण सेटअप

कैलिब्रेशन टूल: एक विशिष्ट ज्यामितीय पैटर्न (जैसे चेकरबोर्ड, डॉट ऐरे आरेख, या विशेष पैनोरमिक कैलिब्रेशन क्लॉथ) के साथ एक कैलिब्रेशन बोर्ड तैयार करें।

पर्यावरण की आवश्यकताएं: समान प्रकाश सुनिश्चित करें और तेज रोशनी के कारण ओवरएक्सपोजर या कम रोशनी के कारण छवि सुविधा बिंदुओं को निकालने में असमर्थता से बचें।

वाहन की स्थिति: वाहन एक समतल सतह पर पार्क किया गया है, टायर का दबाव मानक मान पर समायोजित किया गया है, और वाहन पूरी तरह से स्थिर होना चाहिए (सस्पेंशन शेकिंग को रोकने के लिए)।

(2) आंतरिक पैरामीटर कैलिब्रेशन (आमतौर पर आपूर्तिकर्ता के स्थान पर या लोड करने से पहले पूरा किया जाता है)

डेटा संग्रह: कैमरा कैलिब्रेशन बोर्ड की ओर इशारा करता है और विभिन्न कोणों और दूरियों से कई तस्वीरें (आमतौर पर 10-20) लेता है।

एल्गोरिथम समाधान: उद्योग आम तौर पर झांग झेंग्ग्यू कैलिब्रेशन विधि को अपनाता है। एल्गोरिथम कैलिब्रेशन बोर्ड पर कोने बिंदुओं (सुविधा बिंदुओं) की पहचान करता है और कैमरे की फोकल लंबाई (f_x, f_y), मुख्य बिंदु स्थिति (u-0, v-0), और विकृति गुणांक (रेडियल और स्पर्शरेखा विकृति) को हल करने के लिए गणितीय मैट्रिक्स का उपयोग करता है।

(3) बाहरी पैरामीटर कैलिब्रेशन (लोड करने के बाद किया जाना चाहिए)

स्थान लेआउट: वाहन के चारों ओर ज्ञात सापेक्ष स्थितियों पर कैलिब्रेशन प्लेट या कैलिब्रेशन क्लॉथ को सटीक रूप से रखें (वाहन एक्सल और केंद्र रेखा के सापेक्ष कैलिब्रेशन प्लेट की स्थिति निर्धारित करने के लिए एक कुल स्टेशन या लेजर रेंजफाइंडर का उपयोग करके)।

सुविधा निष्कर्षण: वाहन के विभिन्न कैमरे कैलिब्रेशन प्लेटों वाली छवियों को कैप्चर करते हैं, और एल्गोरिथम स्वचालित रूप से छवियों में कैलिब्रेशन प्लेटों के संबंधित सुविधा बिंदुओं का पता लगाता है (जैसे सराउंड व्यू सिस्टम में चार कैलिब्रेशन क्लॉथ के कोने बिंदु)।

बाहरी पैरामीटर मैट्रिक्स गणना: छवि में सुविधा बिंदुओं के "पिक्सेल निर्देशांक" और वास्तविकता में वाहन के सापेक्ष उनके "वास्तविक भौतिक निर्देशांक" के आधार पर, वाहन समन्वय प्रणाली के सापेक्ष प्रत्येक कैमरे के रोटेशन मैट्रिक्स R और विस्थापन वेक्टर T की गणना करें।

स्प्लिसिंग और निरीक्षण (360 डिग्री सराउंड व्यू को उदाहरण के रूप में उपयोग करके): पक्षी-आँख के दृश्य (BEV) परिप्रेक्ष्य पर चार कैमरों, सामने, पीछे, बाएं और दाएं की छवियों को प्रोजेक्ट करने के लिए गणना किए गए एक्सट्रिंसिक का उपयोग करें, और जांचें कि क्या सिलाई अंतराल (जैसे ग्राउंड लाइनें) संरेखित हैं और क्या कोई भूतियापन है।

3. गतिशील कैलिब्रेशन/ऑनलाइन कैलिब्रेशन प्रक्रिया (ड्राइविंग के दौरान अनुकूलित)

कार की ड्राइविंग प्रक्रिया के दौरान, लंबे समय तक झटके, तापमान परिवर्तन के कारण थर्मल विस्तार और संकुचन, या सस्पेंशन लोड में परिवर्तन के कारण, कैमरे के बाहरी कैमरे में थोड़ा विस्थापन होगा। ऑनलाइन कैलिब्रेशन "ड्राइविंग करते समय कैलिब्रेशन" प्राप्त कर सकता है।

[वाहन ड्राइविंग] ->[प्राकृतिक सुविधाओं का पता लगाना (लेन लाइनें/सड़क संकेत)] ->[सुविधाओं का निष्कर्षण और किनेमेटिक्स के साथ एकीकरण] ->[बाहरी पैरामीटर मैट्रिक्स का ऑनलाइन पुनरावृत्त अद्यतन]

(1) सुविधा ट्रिगरिंग और निष्कर्षण

जब वाहन राजमार्गों और शहरी ओवरपास जैसी नियमित सड़कों पर चल रहा होता है, तो विज़ुअल एल्गोरिदम वास्तविक समय में पर्यावरण से प्राकृतिक सुविधा बिंदुओं को निकालते हैं, जिनमें सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले लेन मार्किंग (यह मानते हुए कि लेन मार्किंग समानांतर हैं और वाहन के सामने अनंत तक फैली हुई हैं) और लुप्त हो रहे बिंदु हैं।

(2) मल्टी सेंसर फ्यूजन और स्टेट एस्टिमेट

वाहन के IMU (इनर्टियल मेजरमेंट यूनिट) और स्पीड सेंसर (व्हील स्पीड गेज) को मिलाकर, वाहन के अपने रवैये में बदलाव का अनुमान लगाएं।

(3) पुनरावृत्त गणना और सुधार

कलमन फ़िल्टरिंग या बीम आधारित समायोजन (बीए) जैसे एल्गोरिदम वर्तमान फ्रेम और ऐतिहासिक फ्रेम के बीच छवि परिवर्तनों की तुलना करने के साथ-साथ लेन लाइनों की ज्यामितीय बाधाओं की तुलना करके कैमरे के पिच और यॉ कोणों को लगातार ठीक करते हैं और सुधारते हैं, ताकि निर्बाध गतिशील ताज़ा किया जा सके।

4. संयुक्त कैलिब्रेशन प्रक्रिया (क्रॉस सेंसर संरेखण)

आधुनिक स्मार्ट कारों में न केवल कैमरे होते हैं, बल्कि LiDAR और मिलीमीटर वेव रडार भी होते हैं। प्री-फ्यूजन धारणा करने के लिए उनके डेटा को एक ही स्थानिक समन्वय प्रणाली में संरेखित करें।

कैमरा से LiDAR (फॉरवर्ड कैमरा और लिडार कैलिब्रेशन) को उदाहरण के रूप में लेना:

(1) सामान्य दृश्य क्षेत्र अधिग्रहण: कार के सामने एक विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया कैलिब्रेशन प्लेट (आमतौर पर उच्च परावर्तक पैटर्न या विशिष्ट ज्यामितीय आकार के साथ) रखें जिसे कैमरे द्वारा स्पष्ट रूप से कैप्चर किया जा सके और लेजर रडार द्वारा स्कैन किया जा सके।

(2) डेटा निष्कर्षण: कैमरे की 2D छवि से कैलिब्रेशन प्लेट के कोनों या किनारों के पिक्सेल निर्देशांक निकालें।

LiDAR के त्रि-आयामी बिंदु क्लाउड से कैलिब्रेशन प्लेट के संगत त्रि-आयामी स्थानिक सुविधा बिंदुओं को निकालें (बिंदु क्लाउड प्रतिबिंब तीव्रता या प्लेन फिटिंग का उपयोग करके)।

(3) बाधा समाधान: सुविधा बिंदुओं के दो सेटों के बीच सर्वोत्तम मिलान खोजें, न्यूनतम वर्गों जैसे अनुकूलन एल्गोरिदम का उपयोग करें, और LiDAR समन्वय प्रणाली से कैमरा समन्वय प्रणाली तक 3D-से-2D परिवर्तन मैट्रिक्स की गणना करें।

(4) संरेखण प्रभाव सत्यापन: LiDAR के रंगीन बिंदु क्लाउड को कैमरे की छवि पर प्रोजेक्ट करें, और निरीक्षण करें कि क्या बिंदु क्लाउड की रूपरेखा छवि में वाहनों, इमारतों और वाहनों जैसी वस्तुओं के साथ पूरी तरह से फिट बैठती है।

5. कैलिब्रेशन परिणाम सत्यापन और गुणवत्ता मूल्यांकन

कैलिब्रेशन पूरा होने के बाद, इसे व्यावसायिक उपयोग में लाने से पहले कठोर संकेतक मूल्यांकन से गुजरना होगा:

पुन: प्रक्षेपण त्रुटि: गणना किए गए 3D स्थानिक बिंदुओं को कैलिब्रेशन मापदंडों का उपयोग करके 2D छवि में वापस पुनः प्रक्षेपित किया जाता है, और छवि में वास्तविक पिक्सेल बिंदुओं से विचलन की गणना की जाती है। स्वायत्त ड्राइविंग में, औसत पुन: प्रक्षेपण त्रुटि आमतौर पर 0.5 से 1 पिक्सेल से कम होने की आवश्यकता होती है।

पैरामीटर स्थिरता जांच: जांचें कि क्या बाएं और दाएं बाइनोक्युलर कैमरों या सराउंड व्यू कैमरे के बीच सापेक्ष ज्यामितीय संबंध यांत्रिक संरचना की कठोर सामान्य ज्ञान के अनुरूप है, ताकि एल्गोरिथम को स्थानीय इष्टतम समाधानों में फंसने और "विकृत" मापदंडों की गणना करने से रोका जा सके।