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自动驾驶总体架构
感知系统
决策系统
定位系统
计算平台
仿真平台
自动驾驶公开数据集
激光点云
点云表征方式
1) 原始点云
2) 三维点云体素化
3)深度图
4)鸟瞰图
点云检测障碍物的步骤
PCL点云库
车载毫米波雷达
车载相机
设备标定 自动驾驶…目录
自动驾驶总体架构
感知系统
决策系统
定位系统
计算平台
仿真平台
自动驾驶公开数据集
激光点云
点云表征方式
1) 原始点云
2) 三维点云体素化
3)深度图
4)鸟瞰图
点云检测障碍物的步骤
PCL点云库
车载毫米波雷达
车载相机
设备标定 自动驾驶总体架构 感知系统 决策系统 定位系统 计算平台 仿真平台 自动驾驶公开数据集 激光点云
点云表征方式
1) 原始点云
三维点云最直接的矩阵表示法是将集合中的每个三维点列为矩阵中的一行 基于原始点元的表示法的优点是: (1)简单且通用 (2)保留了原始三维点集中的所有信息;但缺点是它不利于探索三维点的任何几何特性 2) 三维点云体素化
简单的离散化方法是将三维空间从三个维度中的每一个划分为等距的非重叠体素 分别沿X、Y、Z轴绘制一个范围为H、W、D的三维空间。每个体素的大小分别为h、w、d。第i,j,k个体素表示三维体素空间。 基于三维体素化的表示法的优点是 1生成的体素与自然的层次结构相关联所有体素具有统一的空间大小 2可以使用现成的工具
缺点 1没有考虑有序三维点云的特定属性 2通常导致一个非常稀疏的表示其中大多数体素是空的 3涉及到分辨率和内存之间的权衡问题。该表示方法可用于自动驾驶感知模块以及三维点云的存储
3)深度图
将实时激光的三维点云近似地组织成二维距离图像深度图像中的每个像素对应于三维空间中的一个点。像素值是从激光雷达到截锥体内最近的三维点的范围。具体地说我们用方位角α和俯仰角β的分辨率沿方位角α ε [0,2m)和俯仰角β ε (-π/2π/2]划分三维空间。基于距离图像的表示法优点在于: (1)能够自然地模拟了激光雷达捕捉三维点云的方式在王维空间中反射二维表面 (2)大多数相关的截面空间都有一个或多个三维点从而产生紧凑的距离视图图像
缺点: 很难对无组织的点云进行建模 4)鸟瞰图
基于鸟瞰图(BEV)的表示方法是一种通过忽略高度的方式来实现三维体素化的特例。它将3D体素投影到BEV图像;分别沿X、Y轴绘制一个范围为H、W的三维空间。每个像素的大小分别为h、w。BEV图像中的第(i,j)个像素表示空间V使用二维矩阵表示三维点云。短阵记录了二维空间中的占有率。其优点是: (1)易于应用基于2D视觉的技术; (2)易于与来自HDmap的信息进行融合 (3)易于用于决策模块用于预测和运动规划。 (4)无论距离如何物体对象总是相同的大小这是一个很强的先验知识、使学习问题更容易
缺点: (1)设计分辨率和内存之间的严重权衡导致获取小对象详细信息的过度量化问题; (2)不考虑有序三维点云的特定属性并且无法解释遮挡现象 (3)导致稀疏性问题因为大多数像素是空的。 点云检测障碍物的步骤 PCL点云库
1.什么是PCL
PCL全称为Point Cloud Library是一个用于三维点云处理的开源库。它包含了从传感器或三维数据文件中检索三维点云的各种处理。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位且PCL是BSD授权方式可以免费进行商业和学术应用可在Windows、Linux、Mac OS X等操作系统中运行。
2.PCL的发展史
PCL起初由ROSRobot Operating System下来自斯坦福大学的Radu博士等人维护和开发的开源项目主要应用于机器人研究应用领域随着算法模块的积累与2011年独立出来与全球3D信息获取、处理的同行一起组件了强大的开发维护团队以多所知名大学、研究所和相关软硬件公司为主。PCL继续加入的算法等详情可见PCL官方网站。
3.PCL的结构和内容
对于3D点云处理来说PCL完全是一个模块化的现代C模板库它基于一下第三方库Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、QHull,实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。
车载毫米波雷达 利用毫米波雷达可以实现自适应巡航控制Adaptive Cruise Control前向防撞报警Forward Collision Warning盲点检测Blind Spot Detection辅助停车Parking aid辅助变道Lane change assistant自主巡航控制ACC等高级驾驶辅助系统ADAS功能。其中24GHz 雷达系统主要实现近距离探测SRR而77GHz 系统主要实现远距离的探测LRR
车载相机
摄像头参数
像素
是由一个数字序列表示图像中的一个最小单位。
分辨率
分辨率是用于度量位图图像内数据量多少的一个参数表示成dpiDostPerInch,每英寸点或像素数。它是衡量摄像头的一个重要指标之一通常来说摄像头的分辨率越高拍摄出来的图像品质越好
色域
色域是对一种颜色进行编码的方法也指一个技术系统能够产生的颜色的总和。最常用的图像格式是RGB24和I420, RGB24代表红、绿、蓝三个通道的颜色图像每个像素用8bit(比特位)表示RGB24一帧的大小sizewidth*height*3byte(字节)I420是YUV格式之一YUV模型是根据一个亮度Y分量和两个色度UV分量来定义颜色空间。其数据量是size width*height*1.5Byte(字节)
自动白平衡调节
定义要求在不同色温环境下照白色的物体屏幕中的图像应也是白色的。色温表示光谱成分光的颜色。色温低表示长波光成分多。当色温改变时光源中三基色红、绿、蓝的比例发生变化需要调节三基色的比例达到彩色的平衡。 彩色深度 反映对色彩的识别能力和成像的色彩表现能力。常用色彩位数bit表示。彩色深度越高获得的影像色彩就越艳丽动人。
信噪比或图像噪音视场角帧率
传统算法中通过图像特征描述子SIFT、SURF等进行特征点提取和匹配可用特征很多包括角点、边缘点等 即输入摄像头的数据以每帧信息为基础进行检测、分类、分割等计算最后利用多帧信息进行目标跟踪输出相关结果
1预处理包括成帧、颜色调整、白平衡、对比度均衡、图像扭正等工作
2特征提取在预处理的基础上提取出图像中的特征点
3目标识别是基于特征数据的输出对图像中的物体进行识别分类 —— 人 车 、交通标志等运用到机器学习、神经网络等算法。
设备标定
标定通常指的是校准过程是一种测量精确度提高的方法。在技术和科学领域标定涉及将一个设备或仪器的测量与一个已知的参考标准进行比较并据此进行调整。这个过程确保测量设备在操作中可以达到预定的准确性和一致性。 传感器标定 相机标定 毫米波雷达标定 激光雷达标定
