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

बुद्धिमान वाहनों की दृश्य प्रणाली के कैलिब्रेशन स्वायत्त ड्राइविंग और बुद्धिमान कॉकपिट में सटीक धारणा के लिए आधारशिला है (जैसे 360 डिग्री सरेआउट व्यू) ।इस तथ्य के कारण कि कैमरा दो आयामी पिक्सेल कैप्चर करता है, जबकि वाहन निर्णय लेने के लिए तीन आयामी स्थान में वास्तविक भौतिक स्थिति की आवश्यकता होती है (जैसे लेन लाइनें, बाधा दूरी),यह कैलिब्रेशन के माध्यम से "पिक्सेल समन्वय कैमरा समन्वय शरीर समन्वय/दुनिया समन्वय" का एक गणितीय मानचित्रण संबंध स्थापित करने के लिए आवश्यक है.

बुद्धिमान ऑटोमोटिव विजन सिस्टम की पूरी कैलिब्रेशन प्रक्रिया को आमतौर पर तीन आयामों में विभाजित किया जाता हैः उत्पादन लाइन/स्थिर कैलिब्रेशन, गतिशील/ऑनलाइन कैलिब्रेशन,और मल्टी-सेंसर संयुक्त कैलिब्रेशननीचे कोर कैलिब्रेशन प्रक्रिया का विस्तृत विवरण दिया गया हैः

के बारे में नवीनतम कंपनी का मामला बुद्धिमान कार विजन प्रणाली का निर्माण कैलिब्रेशन कक्ष / 360 डिग्री सरोकार दृश्य

1कोर कैलिब्रेशन पैरामीटर का वर्गीकरण

प्रक्रिया में प्रवेश करने से पहले, हमें पता होना चाहिए कि क्या कैलिब्रेशन हैः

आंतरिक मापदंड: कैमरा लेंस के अंदर ज्यामितीय विकृति और फोकल लंबाई गुणों का निर्धारण करें। उदाहरण के लिए,चौड़े कोण के लेंस के "मछली की आंख" विकृति को समाप्त करना और घुमावदार छवियों को सीधा करना.

बाहरी मापदंडः वाहन समन्वय प्रणाली में कैमरे की विशिष्ट स्थिति और अभिविन्यास निर्धारित करें (स्थापित X, Y, Z समन्वय और दिशा कोण पिच, या, रोल) ।

2उत्पादन लाइन/स्थिर कैलिब्रेशन प्रक्रिया (मुख्य आधार)

स्थिर अंशांकन आमतौर पर कार को कारखाने से बाहर निकलने से पहले या 4एस स्टोर में रखरखाव के बाद अंशांकन कक्ष में किया जाता है।पर्यावरण नियंत्रित है और सटीकता अत्यंत उच्च है.

(1) तैयारी और पर्यावरण की स्थापना

कैलिब्रेशन टूलः एक विशिष्ट ज्यामितीय पैटर्न (जैसे चेकरबोर्ड, डॉट एरे आरेख या विशेष पैनोरमिक कैलिब्रेशन कपड़े) के साथ एक कैलिब्रेशन बोर्ड तैयार करें।

पर्यावरणीय आवश्यकताएं: समान प्रकाश व्यवस्था सुनिश्चित करें और तेज प्रकाश या कम प्रकाश के कारण छवि विशेषता बिंदुओं को निकालने में असमर्थता के कारण अतिप्रदर्शन से बचें।

वाहन की स्थितिः वाहन एक समतल सतह पर पार्क किया गया है, टायर दबाव मानक मूल्य के लिए समायोजित किया गया है, और वाहन को पूरी तरह से स्थिर होना चाहिए (उतरंग के हिलने से बचने के लिए) ।

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

डेटा संग्रहः कैमरा कैलिब्रेशन बोर्ड पर इशारा करता है और विभिन्न कोणों और दूरी से कई तस्वीरें (आमतौर पर 10-20) लेता है।

एल्गोरिथ्म हल करना: उद्योग आम तौर पर झांग झेंगयु कैलिब्रेशन विधि को अपनाता है।एल्गोरिथ्म कैमरा की फोकल दूरी (f_x) के लिए हल करने के लिए कैलिब्रेशन बोर्ड पर कोण बिंदुओं (विशेषता बिंदुओं) की पहचान करता है और गणितीय मैट्रिक्स का उपयोग करता है, f_y), मुख्य बिंदु की स्थिति (u-0, v-0) और विकृति गुणांक (रेडियल और स्पर्श विकृति) ।

(3) बाहरी मापदंडों का कैलिब्रेशन (लोडिंग के बाद किया जाना चाहिए)

स्थान लेआउटः 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).

विशेषता निष्कर्षण: वाहन के विभिन्न कैमरे कैप्चर छवियों में कैलिब्रेशन प्लेट शामिल हैं,और एल्गोरिथ्म स्वचालित रूप से छवियों में कैलिब्रेशन प्लेटों की संबंधित विशेषता बिंदुओं का पता लगाता है (जैसे चार कैलिब्रेशन कपड़े के कोने बिंदुओं के चारों ओर दृश्य प्रणाली में).

बाह्य मापदंड मैट्रिक्स की गणनाः छवि में विशेषता 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 घूर्णन मैट्रिक्स R और विस्थापन वेक्टर T की गणना करें.

स्प्लिसिंग और निरीक्षण (उदाहरण के तौर पर 360 डिग्री के आसपास के दृश्य का उपयोग करके): चार कैमरों, सामने, पीछे, बाएं और दाएं, की छवियों को प्रक्षेपित करने के लिए गणना की गई बाहरी का उपयोग करें,एक पक्षी की नजर से (बीईवी) दृष्टिकोण पर, और जांचें कि क्या सिलाई के अंतराल (जैसे ग्राउंड लाइन) संरेखित हैं और क्या कोई भूत है।

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

कार की ड्राइविंग प्रक्रिया के दौरान, लंबे समय तक टकराव के कारण, तापक्रम में परिवर्तन जो थर्मल विस्तार और संकुचन का कारण बनता है, या निलंबन भार में परिवर्तन,कैमरे के बाहरी कैमरे थोड़ा विस्थापन का अनुभव होगाऑनलाइन कैलिब्रेशन से "ड्राइविंग करते समय कैलिब्रेशन" प्राप्त किया जा सकता है।

[वाहन ड्राइविंग] ->[प्राकृतिक विशेषताओं का पता लगाना (लेन लाइनें/सड़क संकेत) ] ->[विशेषताओं का निष्कर्षण और गति विज्ञान के साथ एकीकरण] ->[बाहरी पैरामीटर मैट्रिक्स का ऑनलाइन पुनरावर्ती अद्यतन]

(1) विशेषता ट्रिगर और निष्कर्षण

जब वाहन नियमित सड़कों जैसे कि राजमार्गों और शहरी ओवरपास पर चलाता है, तो दृश्य एल्गोरिदम वास्तविक समय में पर्यावरण से प्राकृतिक विशेषता बिंदुओं को निकालेगा,जिसमें सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला लेन मार्किंग (यह मानते हुए कि लेन मार्किंग समानांतर हैं और वाहन के सामने अनंत तक फैली हुई हैं) और गायब होने के बिंदु हैं.

(2) मल्टी सेंसर फ्यूजन और राज्य अनुमान

वाहन के आईएमयू (इनेरशियल माप इकाई) और स्पीड सेंसर (व्हील स्पीड गेज) को मिलाकर वाहन के स्वयं के रुख परिवर्तनों का अनुमान लगाएं।

(3) पुनरावर्ती गणना और सुधार

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, साथ ही लेन लाइनों की ज्यामितीय बाधाओं, निर्बाध गतिशील ताज़ा प्राप्त करने के लिए।

4संयुक्त कैलिब्रेशन प्रक्रिया (क्रॉस सेंसर संरेखण)

आधुनिक स्मार्ट कारों में न केवल कैमरे हैं, बल्कि LiDAR और मिलीमीटर तरंग रडार भी हैं। संलयन पूर्व धारणा करने के लिए एक ही स्थानिक निर्देशांक प्रणाली में अपने डेटा को संरेखित करें।

उदाहरण के तौर पर कैमरा को लीडर (फॉरवर्ड कैमरा और लीडर कैलिब्रेशन) में ले जाना:

(1) सामान्य दृश्य क्षेत्र का अधिग्रहण: 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.

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

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) बाधा समाधानः दो विशेषता बिंदुओं के सेट के बीच सबसे अच्छा मैच ढूंढें, अनुकूलन एल्गोरिदम जैसे कि न्यूनतम वर्गों का उपयोग करें,और कैमरा समन्वय प्रणाली के लिए LiDAR समन्वय प्रणाली से 2D के लिए 3D परिवर्तन मैट्रिक्स की गणना.

(4) संरेखण प्रभाव सत्यापन: कैमरे की छवि पर लीडार के रंगीन बिंदु बादल को प्रोजेक्ट करें।और निरीक्षण करें कि क्या बिंदु बादल का समोच्च पूरी तरह से वाहनों जैसी वस्तुओं के अनुरूप है, इमारतें, और वाहन छवि में।

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:

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

पैरामीटर स्थिरता जाँचःजांचें कि क्या बाएं और दाएं दूरबीन कैमरे या चारों ओर दृश्य कैमरे के बीच सापेक्ष ज्यामितीय संबंध यांत्रिक संरचना की कठोर सामान्य ज्ञान के अनुरूप है, एल्गोरिथ्म को स्थानीय इष्टतम समाधानों में फंसने और "विकृत" मापदंडों की गणना करने से रोकने के लिए।