欧宝体育下载app苹果版:原理剖析

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  定位在汽车将自己传感器检测到的地标和地图上的地标进行比对时需要将自身的坐标系转换到地图的坐标系“在不同坐标系中做数据转换”并且在地图上以10厘米的精度将自己定位

  没理解这里为什么要做坐标系转换只知道车的坐标系和地图的坐标系不同这可能体现在不同方法里对坐标系也有考究

  定位的一大重要要求精确精确地知道自己在哪精确到自己在哪个车道

  控制站监视和控制卫星保证卫星的运作和定位精度

  地面上布置了很多RTK基站这些基站知道自己的实际坐标它会通过卫星信号计算一遍坐标其中的误差给到附近的车辆从而尽可能减少GPS定位误差

  疑问为什么需要至少4颗卫星但从定位的角度多少颗卫星足够

  如果已知初始位置、速度、加速度我们就能得到任一时刻车辆的位置、车速

  加速度计会在车辆自身的坐标系下测量我们需要将这些测量值转换到全局坐标系陀螺仪这里说的测量值是指什么

  三轴陀螺仪中外部三个环是在不断变化的只有中间的轴一直固定在世界坐标系中。

  我们通过计算中轴和其他三个环的相对位置来计算车辆在坐标系中的位置。

  缺点运动误差随时间增加而增加只能在短时间内进行定位

  激光雷达扫描周围的环境和高精度地图进行比对来找到自己的位置。

  缺点高精度地图制作较为困难尤其是保持时刻的更新。

  成千上万个点构成了周遭环境的三维图点包含的信息如坐标、颜色等等。

  传感器上GPS 激光雷达 IMU 高精度地图 雷达相融合。

  上周阿波君为大家详细介绍了「Apollo进阶课程⑫丨Apollo地图生产技术」。

  定位系统可以与高精地图配合提供静态场景感知可将感知得到的动态物体正确放入静态场景而位置和姿态用于路径规划和车辆控制。因此定位系统对于无人驾驶至关重要。

  而要获得精确的定位也面临诸多挑战。譬如定位需要非常高精度和高鲁棒性GPS信号遇到阻隔会引起信号丢失在复杂的城市环境中由于建筑物和植物的存在引起多镜效应导致定位不准由于天气情况或者人为修缮会导致定位精度不高。

  本周阿波君将与大家分享Apollo自定位技术详解之无人车技术入门。下面我们一起进入进阶课程第13期。

  无人车的自动定位系统简单来说就是相对一个坐标系无人车的自定位系统知道汽车的位置和姿态。

  这个坐标系可以是一个局部的坐标系比如一个园区.采集这个园区的一些地图随便定一个原点这个局部坐标系已经建好相对于这个坐标系来得到车辆的位置和姿态。

  坐标系也可以是一个全局的坐标系比如全球坐标系可以知道一个很精确的位置。

  姿态是三个方向的一个旋转一般会用欧拉角来表示。包括横滚、俯仰和航向分别相对于XYZ三个坐标轴。

  如果本地坐标系已经定义好现在有一个车上的坐标系它相对于本地坐标系的变化即姿态的变化就可用三个角度来表示也就是本地坐标系的三个轴和相对坐标系的这三个轴之间的夹角。

  除了位置和姿态这两个维度自定位系统还要输出很多信息。除去速度、加速度和角速度外自定位系统还需要对位置和姿态加上一个置信度表示这次输出的定位结果好不好。

  对于自动驾驶汽车定位的指标要求大概分为三个部分精度、鲁棒性、场景。

  定位精度必须控制在10厘米以内才能使行驶中的自动驾驶车辆避免出现碰撞/车道偏离的情况。

  鲁棒性一般情况下用最大值来衡量。也就是最大的误差不要超过30厘米。但是在有些时候纵向误差稍微大一点点只要没有偏离车道就没有太大影响。

  对于定位模块而言需要覆盖很多的场景。例如

  春夏秋冬有落叶、雨雪天气等很多种极端情况定位清晰度是否受到干扰

  城市场景下遇到楼宇、林荫道、隧道、地下车库等对GPS信号有不同程度的遮挡是否还能精准定位

  很多种这样的场景对应模块是否能够完全地在这些场景当中工作至关重要。因为L4和L5自动驾驶需要自定位系统在各种场景下面都能够工作。

  无人车需要精准的定位系统。否则它无法获悉自己在什么地方前方是什么情况哪里是行驶区等。

  感知和决策本身的能力并没有达到像人类这样聪明的程度所以需要定位和地图。

  定位模块还有一些其他的用处比如速度在开车的时候人就看到前面有限速之类的路标这时候我们马上就会慢一点。或者有最低限速我们需要快一点。

  对于车来讲速度信息来源于定位模块。定位模块告诉车辆现在的速度是多少。

  定位模块告知前面可能要开慢一点。控制模块接收到指令之后会控制车辆慢一点。

  此外定位模块还输出加速度和角速度加速度和角速度是相对于车体本身的告知车辆当时瞬时的加速度和角速度对人的乘坐体验非常重要。控制模块根据这些信息做一些控制上的优化让人的体感更好。

  定位的方法大体上可以分为三个部分基于电子信号的定位、航迹的推算、环境特征的匹配。

  基于电子信号的定位方法中最有特点的就是GNSS全球导航卫星系统。它的作用机制是通过一组卫星的伪距、星历、卫星发射时间等观测量以及用户钟差得知你现在大概的位置。

  航迹推算最有特点的就是IMU。航迹推算就是根据上一时刻“我“的”位置“和”姿态“叠加一些测量信息可以知道现在的”位置“和”姿态“。

  IMU是一个惯性测量单元。它包含了加速度计和陀螺仪。加速度计会输出加速度的信息。但是不止加速度它还包含重力加速度。陀螺仪是一个旋转即是前面所讲到三个轴上的一个旋转。

  环境特征匹配相对较多比如LiDAR的匹配。在建好了点云定位的地图将LIDAR的数据和已建好的地图做匹配以此来计算自己的位置。或者通过摄像头知道了一些车道线c;红绿灯的标志然后确定自身的位置。

  GPS手机定位的精度非常低。大概都是五到十米好一点的话三四米。但是对于车辆定位这远远不够。

  因此现在有一些差分的技术即卫星的实时动态差分技术可以弥补这些方面的缺憾。

  差分技术分为物理差分和距离差分两种。距离差分又分为伪距差分和载波相位差分。

  伪距差分的精度不会特别的高大概在米级的这么一个量级还不能满足要求。因此发展出实时动态的载波相位差分。

  载波相位差分最主要的是要估计一个载波相位的一个整周定位精确基本上是在厘米级小于5厘米。

  它还需要对可视卫星的依赖。即在这个场景下面能看到的卫星是必须比较多的否则就差分不出来误差。

  另外该方法也容易受到一些电磁环境的干扰。电磁环境不好会干扰精准度。

  最后如果在一下市中心楼宇比较多的地方会引起一些多径效应多次传播计算出来距离的误差会很大。

  在环境特征匹配里面我们将选择激光定位和视觉定位进行讲解。

  激光定位是预先制作一个地图不管是3D的Voxel地图或者是点云地图又或者是2D的概率地图。

  2D概率地图是把所有的这个点云数据铺到一块压成了一个2D地图。2D地图分成很多小格子每个格子里面存储了颜色信息位置。位置上面可能只存Z的这个维度因为2D地图有XY。

  另外还包括一些概率概率和点云的数量以及分布相关。拿实时的激光点云和这个地图去做匹配。

  举例而言如图6左下角所示的搜索方式选择了一个XY化的矩形或者正方形在每个小格子里面去匹配。这个范围大概是几米乘几米。

  每个里面会算一个匹配的概率匹配可能会用实时点云里面的颜色值或者高度值的分部和2D地图去匹配最后会得到一个概率图。根据该概率图用加权平均会得到XY的位置。

  对于视觉定位如果照明环境变化越大例如这次跑过去的光照度和下次跑过去的光照度不一样视觉所受到的影响就越大。

  所以基于这种特征点的定位比如SLAM里面用Relocalization并不是很合适用于车的视觉定位。

  为什么因为下次可能检测不到那些特征比如SIFT特征或者别的特征就会造成定位的失败。

  但是有一些特征具有明显Semantic意义比如车道线或者旁边立的这些柱子红绿灯的柱子或者红绿灯本身或者一些Traffic Sign之类的对于定位而言非常有用。

  需要先做好这种高精度地图它里面包含车道线c;然后把每个线段两个端点拿出来。

  在第二幅图里面可以看到在线c;车上这个摄像头会用深度学习的方式检查出这些车道线。

  车道线也是一段一段的然后我们会去做匹配。匹配的方法有很多种。

  这里介绍一种方法两个线段怎么去匹配简单地给一个Metric的方式一个线段到另一个线段的投影的重合度怎么样或者两个端点到你的距离大小怎么样用这两个匹配的方式来度量匹配到底好不好。

  加速度计会给提供瞬时的加速度陀螺仪提供瞬时角速度。加速度计提供的不仅是加速度还测量了重力加速度所以用的时候需要先把重力加速度剔除掉。

  IMU的价格分布非常的广从手机上用到的几十块钱到几千万的例如航海级别的。中间价格的分布很多几千、几万和几十万的型号都有。

  无人车现在使用的比较多的型号定价在一二十万。我们现在也在尝试一些万元左右的设备这种设备都属于MEMS消费级。

  图9给出来IMU的工作过程。首先是角速度通过积分后得到一个姿态并把它应用到加速度上对加速度积分得到速度再得到最后的位置。

  优点是可以得到一个六自由度的信息不光是XYZ yaw之类还有Roll和Pitch是一个全量的信息。另外它的短时精度非常高比如十来万级别的设备坚持五六百毫秒是没有问题的它是很准的包括在大机动的时候。

  IMU的出频率非常的高基本上都是200赫兹以上这样有助于同步。因为它有精准的时间戳它检测的数据传输过来之后可以精准知道它的时间戳有精准的时间戳就可以给出精准的位姿即它在全局坐标系下有自己的位置。

  IMU是一个很独立的一个设备没有外部依赖使用自己的输入就可以。但是缺点也很明显例如十几万的设备也就坚持几百毫秒对于自动驾驶汽车是远远不够的。

  前面介绍了GNSS定位、激光定位、视觉定位还有惯性导航这四种定位方式都有各自的特点。如果把它们放到一块就可以做到一个很好的系统——多传感器融合定位。

  多传感器融合定位的核心是中间的卡尔曼滤波器这是一个状态误差的卡尔曼滤波器。

  该滤波器接收惯性导航输出的递推作为它的时间更新保证滤波器往前走和高频的输出。还接受GPS、激光点云定位或者是视觉定位的输出去做低频的状态更新。

  大多数时候使用GPS来进行定位但是GPS对于无人车来说还不够精确。

  因此必须找到另一种方法来更准确地确定车辆在地图上的位置。最常用的方法是将汽车传感器所看到的内容与地图上所显示的内容进行比较。

  车辆传感器可以测量车辆与静态障碍物之间的距离。我们在车自身的坐标系中测量这些距离以及这些静态障碍物的方向。在车的坐标系中汽车的前进方向始终向前坐标系正方向始终与车头保持一致但不一定与地图坐标系保持一致。

  当车辆传感器测量到地图上的物体会将传感器的地标观测值与地标在地图上的位置匹配转换到地图自带坐标系反之亦然从而达到地图与车感数据的对比。

  利用GPS定位卫星在全球范围内实时进行定位、导航的系统称为全球卫星定位系统简称GPS。

  GPS是由美国国防部研制建立的一种具有全方位、全天候、全时段、高精度的卫星导航系统能为全球用户提供低成本、高精度的三维位置、速度和精确定时等导航信息是卫星通信技术在导航领域的应用典范它极大地提高了地球社会的信息化水平有力地推动了数字经济的发展。

  RTK(Real - time kinematic实时动态)载波相位差分技术是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法将基准站采集的载波相位发给用户接收机进行求差解算坐标。

  这是一种新的常用的卫星定位测量方法以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度而RTK是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法它采用了载波相位动态实时差分方法是GPS应用的重大里程碑它的出现为工程放样、地形测图各种控制测量带来了新的测量原理和方法极大地提高了作业效率。

  GNSS的全称是全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)它是泛指所有的卫星导航系统包括全球的、区域的和增强的如美国的GPS、俄罗斯的Glonass、欧洲的Galileo、中国的北斗卫星导航系统以及相关的增强系统如美国的WAAS(广域增强系统)、欧洲的EGNOS(欧洲静地导航重叠系统)和日本的MSAS(多功能运输卫星增强系统)等还涵盖在建和以后要建设的其他卫星导航系统。国际GNSS系统是个多系统、多层面、多模式的复杂组合系统。

  假设一辆汽车正以恒定速度直线c;如果提供了汽车的初始位置、速度、行驶时长那么汽车的位置即从初始位置开始然后速度乘以时间。

  假如给予一辆汽车的初始速度并给予加速度和驾驶时间就可以使用加速度、初始速度、初始位置来计算汽车在任何时间点的车速和位置。

  惯性测量单元(IMU)可以以高频率更新可达 1000 赫兹IMU 可以提供接近实时的位置信息。但缺点在于其运动误差随时间增加而增加我们只能依靠惯性测量单元在很短的时间范围内进行定位。

  但是我们可以结合 GPS 和 IMU 来定位汽车一方面 IMU 弥补了 GPS 更新频率较低的缺陷。另一方面 GPS 纠正了 IMU 的运动误差。但是即使将 GPS 和 IMU 系统相结合也不能完全解决定位问题比如我们在山间行驶或城市峡谷中或在地下隧道中行驶那么可能长时间没有 GPS 更新。

  利用激光雷达可以通过点云匹配来对汽车进行定位。该方法将来自激光雷达传感器的检测数据与预先存在的高精地图之间匹配通过这种比较可获知汽车在高精度地图上的全球位置和行驶方向。

  匹配点云有多种方法比如迭代最近点(ICP)就是一种方法。对于第一次扫描中的每个点需要找到另一次扫描中最接近的匹配点。最终会收到许多匹配点对 把每个点的距离误差相加然后计算平均距离误差。假设我们对两次点云扫描进行匹配。我们的目标是通过点云旋转和平移来最大限度地降低这一平均距离误差就可以在传感器扫描和地图之间找到匹配将通过传感器扫描到的车辆位置转换为全球地图上的位置并计算出在地图上的精确位置。

  图像是要收集的最简单的数据类型摄像头便宜且种类繁多、易于使用。通过图像实现精确定位却非常困难实际上摄像头图像通常与来自其他传感器的数据相结合以准确定位车辆将摄像头数据与地图和 GPS 数据相结合比单独使用摄像头图像进行定位的效果更好。

  视觉定位的优点在于图像数据很容易获得缺点在于缺乏三维信息和对三维地图的依赖。

  高精地图不仅可以减少计算需求还可以通过提供有关驾驶环境的详细信息来确保无人车的安全。

  保持这些地图的更新是一项重大任务测试车队需要不断地对高精度地图进行验证和更新。

  此外这些地图可能达到几厘米的精度这是水准最高的制图精度。

  Apollo使用基于GPS、IMU、激光雷达的多传感器融合定位系统这种方法利用了不同传感器的互补优势也提高了稳定性和准确性。

  Apollo定位模块依赖于IMU、GPS、激光雷达、雷达、高精地图这些传感器同时支持 GNSS 定位和LiDAR 定位GNSS 定位输出位置和速度信息LiDAR 定位输出位置和行进方向信息。融合框架通过卡尔曼滤波将这些输出结合在一起。

  在激光标记领域已越趋成为自动化行业中在质量追溯体系管控环节不可或缺的重要一环的今天传统的标记方式已不能满足于各类综合性比较强的项目需要了从而结合越来越多新技术的案例也变得更多了起来现在我们将一起探讨下机器视觉图像匹配定位技术与传统的激光标刻相结合的一个案例本文中将展示笔者提出的一种坐标系转换思路和方法当然这肯定不是唯一的有兴趣的读者可以自行探索更多的解决问题思路也欢迎将更优秀的新思路分享给我。

  图像匹配定位打标技术的使用已经贯穿了我们日常生活用品中的方方面面尤其在我们使用的3C电子产品中小到其组成芯片上的铭文标识大到其品牌Logo的标识只要是人们对细节这里主要是标记位置的定位精度的追求越多那么该技术所适用的领域也越来越广泛。

  这是一个综合性比较强的项目案例分析讲解为了方便更好的消化本文所涉及ApolloStudio中的使用要点可以回顾下之前的两篇文章

  图像匹配定位有一个绕不开的线a;图像坐标系与现实物理坐标系之间的转换。在本案例中我们主要面对的是一个XY二维平面坐标系之间的转换即打码机的成像标记平面与面阵相机成像平面平行3D打码应用不在本篇讨论范畴故默认Z轴高度方向始终保持0。

  本文中所约定的打刻机与相机之间的相对位置安装方式不是唯一的解决方案只不过改变安装方式后需重新规划坐标系转换参数读者可以根据自身需求和安装条件自行规划。

  打码机的打码成像方向与正向放平一本书后字体方向一致即文字头上底下打码机光路安装部分无要求只需最终打刻面方向与此一致即可

  面阵相机的安装孔面背向操作员即安装孔的背面面向操作员安装孔面指向打码机的机体镜头垂直向下。

  依照上面安装方式我们可以确定打码机与面阵相机的相对位置对应关系以相机的视角来看

  约定完坐标系后我们回过头来思考下我们要达到什么样的目的在硬件设施根据使用现场情况根据工作距离以及分辨精度选型完成后选型部分非常重要直接决定最终项目的成败但不同项目有差异故本文的重点只在于阐述原理以及软件实现流程将指定的工件置于相机视野覆盖范围内任意数量不超过视觉软件最大设定的识别个数视野内任意坐标以及角度均能稳定的将需要标记的内容刻印上去实现流水线式自动化操作。

  为实现上述目的我们可以分析到最终视觉软件只需要输出的技术参数指标有4个匹配识别的数量、匹配工件的X物理坐标标定转换后集合、匹配工件的Y物理坐标标定转换后集合以及匹配工件的角度集合。

  现在假设我们已经拿到了上面的4组数据那又如何与打码机的物理坐标系进行关联呢我们以1个工件的识别为例来分析首先在相机正下方放置好工件后我们在视觉里面建好匹配模板同时记录下此时匹配模板的中心值数据该数据为标定转换后的物理坐标数据此时不要移动该工件继续打开EzCAD2软件将需要标记的内容以及打刻工艺参数设置好保存打刻模板。操作完成后我们来看下下面这张平面原理图以打刻机表面为参考坐标系

  在上一步中我们记录了建立图像模板时的模板中心物理坐标值我们将该坐标与打刻机的坐标系还原到同一平面分析从模板图像到无人值守拍照下的任意位置角度目标定位状态对于工件而言实际上只是先围绕模板中心旋转了一个夹角差值后然后平移了XY坐标的差值即。

  在了解原理流程之后程序方面就好处理了这里我们以海康威视的VisionMaster以下简称VM作为案例进行讲解视觉部分处理流程分两个步骤进行首先九点标定获取相机像素坐标系与打刻机物理坐标系之间的标定文件之后再通过匹配定位获取工件的个数、X、Y以及A角度信息然后带入标定文件将物理坐标系转换结果输出。

  在这个案例中我们并没有使用到标定板而是使用了一种更为方便的方式取一张空白的黑色金属卡片在激光打码机的EzCAD2上编辑9个实心圆每个圆直径5mm每个实心圆圆心与临近实心圆圆心之间的间距固定为20mm打刻后的效果图为

  通过VM的找圆工具可以通过手动拖动识别框依次获取9个圆圆心的坐标位置获取圆心X,Y即可然后依次填入VM中的“N点标定”数据中。

  这里有个非常重要的点物理坐标X与图像坐标X方向相反而物理坐标Y与图像坐标Y相同填写内容的时候要注意与图像坐标相对应的物理坐标的正负号建议如果对该方式不太理解的线c;建议用笔和纸把每个点的对应坐标写出来来完成对应的“填空题”比如像下面这样

  剩余部分调整下物理坐标参数即可生成标定文件

  模板定位流程比较简单大家看下流程图既可了解

  先取像》定位模板》把定位的数据以标定文件进行物理坐标系转换》通过脚本对转换后的结果进行组合整理按照我们需要的格式进行处理然后将结果打包成一个字符串输出给格式化结果方便ApolloStudio进行数据捕捉。

  这里有个比较重要的细节问题在上面的视觉流程项目文件中视觉模板建立之后必须在VM里面直接单击单次执行按钮执行一次因为此时处于模板刚刚建立阶段匹配分数应该是最高的时候这时需要将格式化的结果记录下来这里的结果将是当前模板匹配中心点转换后的XY以及匹配识别框的角度值将这3个关键信息记录下填入ApolloStudio脚本中打码初始化对应的三个变量init_X,init_Y,init_A中后面所有的识别目标都将是以此基础点作为旋转和偏移这个细节非常重要

  这里的脚本里面我们在输入变量里面获取了匹配的个数角度值转换后的物理坐标X以及Y这4个重要的信息我们使用脚本的目的是为了将这里面包含的信息进行打包生成一个字符串输出下面附上脚本内容

  脚本的格式是根据匹配的个数来判断是否定位成功成功则发所有的定位数据失败则发NG。

  脚本的流程是通过按钮触发开始执行加载的流程然后捕获视觉脚本内部的“格式化结果”根据结果的数据进行解析将数据传递给打码机进行打刻。

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