इंटेलिजेंट वाहनों के लिए मल्टी-सेंसर फ्यूजन कैलिब्रेशन

बुद्धिमान वाहनों का मल्टी-सेंसर फ्यूजन कैलिब्रेशन ऑटो ड्राइव सिस्टम के लिए "स्थानिक सिंक्रनाइज़ेशन" और "समयिक सिंक्रनाइज़ेशन" प्राप्त करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।कैमरा, मिलीमीटर तरंग रडार (रडार), और जड़ता माप इकाई/वैश्विक नेविगेशन उपग्रह प्रणाली (आईएमयू/जीएनएसएस) प्रत्येक की अपनी स्वतंत्र निर्देशांक प्रणाली है।फ्यूजन कैलिब्रेशन का उद्देश्य उनके बीच सापेक्ष स्थिति और अभिविन्यास संबंध (बाहरी मैट्रिक्स) की गणना करना है।, वाहन को दो आयामी छवियों को "देखता है", तीन आयामी बिंदु बादलों को "स्कैन" करता है, और गति और दूरी को "मापता है" को पूरी तरह से ओवरले करने की अनुमति देता है।

निम्न प्रकार के बुद्धिमान वाहनों में मल्टी-सेंसर फ्यूजन कैलिब्रेशन के लिए मुख्य प्रक्रियाएं और मुख्यधारा के तरीके हैंः

1कैलिब्रेशन से पहले कोर की तैयारी

गणितीय गणना शुरू करने से पहले यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि हार्डवेयर और वातावरण एक मानक स्थिति में हैंः

(1)टाइमस्टैम्प संरेखण (टाइम सिंक्रोनाइजेशन): यह स्थानिक कैलिब्रेशन के लिए पूर्व शर्त है।पीटीपी (गीगाबिट ईथरनेट टाइम सिंक्रनाइजेशन प्रोटोकॉल) या जीपीएस/पीपीएस सेकंड पल्स का उपयोग सभी सेंसरों के नमूनाकरण समय को माइक्रोसेकंड स्तर पर संरेखित करने के लिए किया जाता है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि "वे एक ही समय में दुनिया देखते हैं।

(2) वाहन की स्थिति का निरीक्षणः वाहन एक मानक क्षैतिज कैलिब्रेशन कक्ष में पार्क है, जिसमें मानक भार पर टायर दबाव और निलंबन है, और वाहन पूरी तरह से स्थिर है।

(३) कैलिब्रेशन ऑब्जेक्ट्स की तैनातीः कैलिब्रेशन आवश्यकताओं के अनुसार, विशेष रूप से निर्मित कैलिब्रेशन ऑब्जेक्ट्स को वाहन के चारों ओर व्यवस्थित करें।

(4)सामान्य कैलिब्रेशन ऑब्जेक्टः उच्च परावर्तकता वाले पैटर्न वाले कैलिब्रेशन प्लेट, 3 डी बॉक्स, सिलेंडर या विशेष रूप से निर्मित त्रिकोणीय परावर्तक (आमतौर पर मिलीमीटर-लहर रडार के लिए उपयोग किए जाते हैं) ।

2कोर फ्यूजन कैलिब्रेशन प्रक्रियाओं का वर्गीकरण

फ्यूजन कैलिब्रेशन आमतौर पर सेंसर संयोजनों के "जोड़ीबद्ध संरेखण" के आधार पर किया जाता है, अंततः उन्हें वाहन/बेस लिंक समन्वय प्रणाली में एकीकृत किया जाता है।

(1) लिडार और कैमरे का संयुक्त कैलिब्रेशन (लिडार-टू-कैमरा)

यह स्वायत्त ड्राइविंग के लिए मुख्य कैलिब्रेशन है, जिसका उपयोग बिंदु बादल और छवि (रंग बिंदु बादल) के पूर्व-फ्यूजन को प्राप्त करने के लिए किया जाता है।

[चित्र से 2D विशेषता बिंदुओं को निकालें]

[अनुरूपता के लिए खोज] [पुनःप्रक्षेपण त्रुटि को कम करने] [उत्पादन बाहरी मैट्रिक्स [R

[पॉइंट क्लाउड से 3D फीचर पॉइंट निकालें]

1 विशेषता निष्कर्षणः

कैमरा साइड: एल्गोरिथ्म दो आयामी छवि में कैलिब्रेशन बोर्ड के कोनों, किनारों या केंद्रीय पिक्सेल के निर्देशांक ((u, v)) की पहचान करता है।

लीडार पक्षः एल्गोरिथ्म निर्देशांक निकालता है ((X, Y,Z)) बिंदु बादल (या ज्यामितीय विमान फिटिंग) की प्रतिबिंब तीव्रता के आधार पर तीन आयामी अंतरिक्ष में कैलिब्रेशन बोर्ड के किनारों या केंद्र बिंदुओं की.

2 गणितीय समाधान: यह एक विशिष्ट 3D से 2D परिप्रेक्ष्य-एन-पॉइंट (पीएनपी) समस्या है। न्यूनतम वर्ग विधि या गैर-रैखिक अनुकूलन का उपयोग करके,रोटेशन मैट्रिक्स R और ट्रांसलेशन वेक्टर T की गणना की जाती है.

3 ऑनलाइन/गतिशील संरेखण: दैनिक ड्राइविंग के दौरान, सड़क के दोनों ओर और इमारत के किनारों पर उपयोगिता खंभे जैसे प्राकृतिक सुविधाओं का उपयोग करके,छवि किनारों और बिंदु बादल किनारों के बीच संरेखण अनुकूलित है (ईउदाहरण के लिए, पारस्परिक सूचना पद्धति का उपयोग करके) वास्तविक समय में बाहरी मापदंडों को ठीक करने के लिए।

(2) लिडार और मिलीमीटर तरंग रडार (लिडार-रडार) का संयुक्त कैलिब्रेशन

मिलीमीटर तरंग रडार गति को माप सकता है और इसमें मजबूत प्रवेश है, लेकिन इसका बिंदु बादल अत्यंत पतला और शोरबाज है; लीडार बिंदु बादल घना है।उनका लक्ष्य "स्थानिक प्रक्षेपवक्र संरेखण" प्राप्त करना है.

स्थिर विधि (कैलिब्रेशन कक्ष): एक विशिष्ट स्थान पर उच्च परावर्तनशीलता के साथ एक कोने परावर्तक रखें।और लीडर भी सही ढंग से कोण परावर्तक के तीन आयामी समोच्च की पहचान कर सकते हैंबाह्य मापदंडों की गणना दो के मध्य बिंदुओं के मिलान से की जाती है।

2 गतिशील विधि (सड़क ड्राइविंग): वाहन एक खुली सड़क पर चलाता है, आगे चल रहे लक्ष्य (जैसे किसी अन्य वाहन) का अनुसरण करता है।लिडार द्वारा ट्रैक किए गए वस्तु का प्रक्षेपवक्र और मिलीमीटर तरंग रडार द्वारा मापा गया गतिशील बिंदु का प्रक्षेपवक्र मेल खाते हैं, और बाहरी मापदंडों को प्रक्षेपवक्र सहसंबंध के माध्यम से हल किया जाता है।

3. लीडार/कैमरा और जड़ता माप इकाई का संयुक्त कैलिब्रेशन (सेंसर-टू-आईएमयू)

"गाड़ी के झटके और टक्कर के दौरान सेंसर की क्षतिपूर्ति कैसे करें" के मुद्दे को हल करने के लिए वाहन गतिशीलता के साथ धारणा सेंसर को संरेखित करें।

1 हाथ-आंख कैलिब्रेशन विधि: यह विशिष्ट AX = XB मैट्रिक्स हल करने की समस्या से संबंधित है।

2 कैलिब्रेशन प्रक्रियाः वाहन को एक विशिष्ट प्रक्षेपवक्र का पालन करने के लिए निर्देश दिया जाता है (जैसे "8" के आकार में ड्राइविंग, लगातार त्वरण और मंदी का अनुभव करना, और मोड़ करना) ।आईएमयू वास्तविक समय में वाहन के कोणीय वेग और त्वरण को रिकॉर्ड करता है ताकि अपने स्वयं के गति पथ का अनुमान लगाया जा सकेसाथ ही, लीडार बिंदु बादल ओडोमेट्री (LOAM) के माध्यम से गति पथ का अनुमान लगाता है या कैमरा दृश्य ओडोमेट्री (VO) के माध्यम से गति पथ का अनुमान लगाता है।

3 समाधानः एल्गोरिथ्म इन दो गति पथों के घूर्णन और विस्थापन को संरेखित करके आईएमयू के संबंध में सेंसर की सापेक्ष स्थिति की गणना करता है।

3एकीकृत संयुक्त डिबगिंग और कई सेंसरों के बंद-लूप नियंत्रण

सभी जोड़े के अनुसार कैलिब्रेशन पूरा होने के बाद, वैश्विक बंद-लूप अनुकूलन की आवश्यकता होती हैः

(१) समन्वय प्रणाली को एकीकृत करें: सभी सापेक्ष बाह्य मापदंडों को शरीर के केंद्र समन्वय प्रणाली में परिवर्तित करें (जैसे कि वह बिंदु जहां पीछे की धुरी का केंद्र जमीन पर प्रक्षेपित होता है) ।

(2)त्रुटि संगतता की जांचः ट्रांसमिशन श्रृंखला में एक बंद लूप सुनिश्चित करें।LiDAR ightarrow कैमरा ightarrow IMU से गणना की गई IMU स्थिति सीधे LiDAR ightarrow IMU से गणना किए गए परिणाम के अनुरूप होनी चाहिए. यदि कोई विसंगति है, तो ग्राफ अनुकूलन का उपयोग करके पूरे टोपोलॉजिकल नेटवर्क पर वैश्विक समायोजन करें.

IV. कैलिब्रेशन गुणवत्ता मूल्यांकन और प्रभाव सत्यापन

कैलिब्रेशन के बाद इसकी सटीकता की पुष्टि के लिए सख्त मात्रात्मक संकेतकों का प्रयोग किया जाना चाहिए:

वास्तविक मूल्य तुलना विधिः उच्च परिशुद्धता, व्यापक रेंज कुल स्टेशन या लेजर ट्रैकर की मदद से,मैन्युअल रूप से वाहन शरीर समन्वय प्रणाली में प्रत्येक सेंसर आवास पर चिह्नित बिंदुओं की भौतिक पूर्ण स्थिति को मापें, और उन्हें एल्गोरिथ्म द्वारा गणना की गई बाहरी पैरामीटर मैट्रिक्स के साथ तुलना करें। बाहरी पैरामीटर सटीकता के लिए विशिष्ट आवश्यकताएं हैंः दूरी त्रुटि < 1 ~ 2 सेमी, कोण त्रुटि < 0.1 ° ~ 0.2 °।

2 पॉइंट क्लाउड बैक प्रोजेक्शन (कलर फ्यूजन प्रोजेक्शन): लिडार द्वारा एकत्रित 3 डी पॉइंट क्लाउड को गणना की गई बाहरी मैट्रिक्स के माध्यम से कैमरे की 2 डी छवि पर प्रोजेक्ट किया जाता है।यदि बिंदु बादल उपयोगिता खंभे के समोच्च पर रंग, सड़क के संकेत, और वाहन छवि किनारों के साथ पूरी तरह से संरेखित हैं, बिना किसी विस्थापन या गलत संरेखण के, यह उत्कृष्ट कैलिब्रेशन गुणवत्ता का संकेत देता है।

3 स्थानिक-समय स्थिरता परीक्षणः वास्तविक वाहन की गतिशील ड्राइविंग के दौरान, जांचें कि क्या कैमरे द्वारा पता लगाया गया 3 डी बॉक्स, LiDAR का बिंदु बादल क्लस्टरिंग बॉक्स, and the target point of the millimeter-wave radar for the same obstacle (such as the preceding vehicle) completely overlap in the Bird's Eye View (BEV) and do not undergo severe jitter due to vehicle bumps.