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时间:2022年09月01日 来源:

三维虚拟线圈触发:采用三维空间ROI(Region Of Interest,感兴趣区域)***剔除检测区域以外的无效深度数据点,每个GPU线程投影一行像素深度到三维空间,统计出车辆运行方向检测区域内的有效点云数量直方统计图。该直方图作为触发器,感知检测区域的车辆到来、经过、离开信息,较之于传统地磁感应线圈,准确率高、触发不受车辆运行速度影响(地磁会受速度影响导致漏检)。

多帧观测融合:由于单帧深度数据噪音多,且准确率低、无权重。通过结合运动轨迹**和深度传播,融合多帧深度数据,通过自定义评分过程,对每个模型点运算出得分,保证真值点得分比较高,方便筛除噪音和统计模型尺寸。



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汽车路测感知仪的硬件涉及到的**技术有:

多相机同步触发:采用PLC生成32Hz的方波信号,信号采用光电隔离,双绞线传输,保证所有**的三维传感器同步开启采集,时间误差控制在微秒级,确保测量中多传感器数据融合准确性,避免由于测速过快引起的模型无法对齐问题。

定制的高质量广角镜头:广角镜头确保安装高度有限的情况下,使有效检测区域比较大。高质量的广角镜头保证:1.左右相机进光量一致,减小深度匹配误差;2.畸变小,增加有效检测区域范围;3.图像准确性高,镜头质量高保证了拟合的畸变系数能够更加接近物理畸变模型,从而保证图像畸变矫正后能够更贴近真是场景。

多相机曝光融合:采用多路相机整体灰度融合策略,智能感知环境亮度的变化,统一调整所有三维传感器的曝光时间。提供稳定有效的曝光控制,并且曝光控制*在无车通过的时间断内,保证车辆通过过程的光度恒定假设。

高速**辨率数据采集:比较高49帧的2560*960数据采集传输,保证视差足够大,采集两帧间车行距离足够小,观测帧数量更多。

双目相机同步采集:采用硬件控制一个三维传感器的左右相机同时曝光采集,左右图像的时间误差控制在微秒级,确保双目匹配数据源的准确。


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本项目产品的软件算法层面的**技术:

三维虚拟线圈触发:采用三维空间ROI(Region Of Interest,感兴趣区域)***剔除检测区域以外的无效深度数据点,每个GPU线程投影一行像素深度到三维空间,统计出车辆运行方向检测区域内的有效点云数量直方统计图。该直方图作为触发器,感知检测区域的车辆到来、经过、离开信息,较之于传统地磁感应线圈,准确率高、触发不受车辆运行速度影响(地磁会受速度影响导致漏检)。

多车道实时同步建模:该部分为运算汽车外廓尺寸的算法**,基于光度直接匹配,相隔帧都会有数以万计的观测点,拟合两帧间同一辆车辆的运动轨迹,准确率高、鲁棒性强,是建模的基础。该部分所有**运算均于GPU内部实时运算,保证了系统的实时性。

多帧观测融合:由于单帧深度数据噪音多,且准确率低、无权重。通过结合运动轨迹**和深度传播,融合多帧深度数据,通过自定义评分过程,对每个模型点运算出得分,保证真值点得分比较高,方便筛除噪音和统计模型尺寸。

投影测量:构建的三维模型为三维空间的点云离散点,将其投影到世界坐标系中,得到俯视投影、侧视投影,采用得分统计分割,得到车辆目标的外廓尺寸。




汽车路测感知仪的硬件涉及到的**技术有:

双目相机同步采集:采用硬件控制一个三维传感器的左右相机同时曝光采集,左右图像的时间误差控制在微秒级,确保双目匹配数据源的准确。

多相机同步触发:采用PLC生成32Hz的方波信号,信号采用光电隔离,双绞线传输,保证所有**的三维传感器同步开启采集,时间误差控制在微秒级,确保测量中多传感器数据融合准确性,避免由于测速过快引起的模型无法对齐问题。

定制的高质量广角镜头:广角镜头确保安装高度有限的情况下,使有效检测区域比较大。高质量的广角镜头保证:1.左右相机进光量一致,减小深度匹配误差;2.畸变小,增加有效检测区域范围;3.图像准确性高,镜头质量高保证了拟合的畸变系数能够更加接近物理畸变模型,从而保证图像畸变矫正后能够更贴近真是场景。

多相机曝光融合:采用多路相机整体灰度融合策略,智能感知环境亮度的变化,统一调整所有三维传感器的曝光时间。提供稳定有效的曝光控制,并且曝光控制*在无车通过的时间断内,保证车辆通过过程的光度恒定假设。

高速**辨率数据采集:比较高49帧的2560*960数据采集传输,保证视差足够大,采集两帧间车行距离足够小,观测帧数量更多。



汽车路测感知仪操作手册。

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视缘汽车路测仪的软件算法层面的**技术:

投影测量:构建的三维模型为三维空间的点云离散点,将其投影到世界坐标系中,得到俯视投影、侧视投影,采用得分统计分割,得到车辆目标的外廓尺寸。

基于GPU的双目立体匹配:采用半全局匹配算法,多方向扫描,采用全局能量函数**小化用做视差真值选择。原始算法*支持单个图层双目匹配运算深度,自主设计了针对该项目的多图层数据融合,加强了深度匹配的鲁棒性,能够有效填充大纹理匹配空洞问题;同时结合车辆目标运动轨迹**,将有效深度进行多帧传播融合及优化,进一步增强深度运算的准确性。


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