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  • 多传感融合
    2020-09-04 17:20:02

    多传感器融合技术概论 基本概念:时空同步,硬/软同步;前融合和后融合的区别

    高德车载多传感器融合定位方案:GPS+IMU+MM
    融合算法有两个目的:第一,将不同技术的导航信息融合成唯一导航信息,使之可靠性高于未融合前的;第二,估计器件误差(陀螺仪零偏、测速仪尺度误差和导航误差等)。DR算法精度主要取决于IMU(陀螺仪和加速度计)和测速仪的误差,陀螺仪误差将引起位置误差随时间的二次方增长,测速仪误差将引起位置误差随时间线性增长。

    IMU误差模型和校准
    IMU的误差来主要来自于三部分,包括噪声(Bias and Noise)、尺度因子(Scale Errors)和轴偏差(Axis Misalignments)。

    IMU校正以及姿态融合 github开源代码:IMUCalibration-Gesture

    自动驾驶系统的传感器标定方法
    标定可分成两部分:内参标定和外参标定。内参是决定传感器内部的映射关系,比如摄像头的焦距、偏心和像素横纵比(+畸变系数),而外参是决定传感器和外部某个坐标系的转换关系,比如姿态参数(旋转和平移6自由度)。本文重点讨论不同传感器之间的外参标定,特别是激光雷达和摄像头之间的标定。另外在自动驾驶研发中,GPS/IMU和摄像头或者激光雷达的标定,雷达和摄像头之间的标定也是常见的。不同传感器之间标定最大的问题是如何衡量最佳,因为获取的数据类型不一样,实现标定误差最小化的目标函数会因为不同传感器配对而不同。

    三轴陀螺仪
    MPU9250从校正到滤波融合
    imu_tools的安装与使用 使用imu_tools对IMU进行滤波并可视化

    ROS下IMU(LPMS-B2)使用教程
    使用Allan标定法标定IMU随机误差;ENU、NED两种坐标系设置;IMU和Lidar联合标定
    用imu_utils标定IMU 使用kalibr标定IMU 用imu_utils和imu_tk标定IMU的确定性误差和随机误差

    ROS机器人底盘-IMU和里程计融合 (22) (23)对比测试 PIBOT机器人,imu_tools,robot_pose_ekf
    [pibot_driver] → /raw_imu(自定义Topic)→ [pibot_imu] → /imu/data_raw(ROS标准格式)→ [imu_tools/complementary_filter_gain_node,过滤噪音] → /imu/data

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    在 多传感融合定位(五)—— autoware NDT单独编译与使用 中,将autoware定位建图有关的包拿出来单独编译,编译成功,接下来将进行包的测试,理清代码逻辑,最终在自己的车上进行实验,查看定位结果。

    目录

    1. 使用官方提供数据包进行建图与定位

    1.1 建图测试

    1.2 定位测试 

    2.  使用自己的传感器进行定位与建图

    2.1 数据采集

    2.2 离线建图

    2.3 实时定位

    3.  定位结果分析


    1. 使用官方提供数据包进行建图与定位

    ROSBAG Demo · Wiki · Autoware Foundation / MovedToGitHub / autoware · GitLabProject has been moved to Github: https://github.com/Autoware-AI/autoware.aihttps://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/autoware/-/wikis/ROSBAG-Demo

    1.1 建图测试

            先按照上面的demo下载解压对应的数据,接下来播放数据包,查看对应的数据包信息。

     

             可见,包内只提供了两种topic,GPS、点云;先来看下GPS信息:

    sentence: "QQ02C,INSATT,V,004112.00,8.194,12.416,151.186,@65"
    ---
    header: 
      seq: 156045
      stamp: 
        secs: 1427157687
        nsecs: 185960054
      frame_id: "/gps"
    sentence: "WW03E,INSDAT,004112.00,1.623,-2.647,-10.231,-2.953,-2.487,1.610,@95"
    ---
    header: 
      seq: 156046
      stamp: 
        secs: 1427157687
        nsecs: 334904909
      frame_id: "/gps"
    sentence: "$GNRMC,004112.20,A,3514.0978980,N,13700.2997565,E,9.4358,147.001,240315,7.320,E,D*1F"
    ---
    header: 
      seq: 156047
      stamp: 
        secs: 1427157687
        nsecs: 352860927
      frame_id: "/gps"
    sentence: "$GPGGA,004112.20,3514.0978980,N,13700.2997565,E,4,12,0.82,47.7540,M,38.4589,M,1.2,0556*43"
    ---
    header: 
      seq: 156048
      stamp: 
        secs: 1427157687
        nsecs: 362860918
      frame_id: "/gps"
    sentence: "$GNVTG,147.001,T,154.321,M,9.4358,N,17.4751,K,D*09"
    ---
    header: 
      seq: 156049
      stamp: 
        secs: 1427157687
        nsecs: 371870994
      frame_id: "/gps"
    

            里面有很多种消息类型,接下来运行建图节点:

    roslaunch lidar_localizer ndt_mapping.launch 

            启动nmea转换节点:

    roslaunch gnss_localizer nmea2tfpose.launch 
    

            播放数据:

    rosbag play sample_moriyama_150324.bag

            rviz可视化建图过程:

            查看节点图:

     

             地图保存,在程序运行前,先运行下面的程序:

    rosrun pcl_ros pointcloud_to_pcd input:=/ndt_map prefix:=map

            地图被不停保存到pcd文件中,该文件位于运行指令的目录下: 

             加载查看地图:

     

    roslaunch map_file points_map_loader.launch path_pcd:="/home/sml/0.pcd"
    

             加载地图很慢,考虑降采样来减小地图,还有通过分割,将大地图分割成小地图。

     leaf size: 0.3 地图大小:19.7M, 效果:

     leaf size: 0.15 地图大小:499.8M, 效果:(加载还是快的,但是,rviz操作很卡)

     最终测试结果,leaf_size在0.255左右比较合适。

     

    rosrun map_tools pcd_filter "PointXYZI" "0.255" "/home/sml/0.pcd" 

    1.2 定位测试 

            autoware定位测试:

    (1)播放数据

             (2)设置TF:主要设置雷达到base_link的静态坐标变换

    (3)加载地图及TF

    roslaunch map_file points_map_loader.launch path_pcd:="/home/sml/0.26_0.pcd" 
    
    roslaunch lidar_localizer setup_tf.launch 

            TF文件设置了两个静态坐标变换:

    <!---->
    <launch>
    <!-- worldからmapへのtf -->
    <node pkg="tf"  type="static_transform_publisher" name="world_to_map" args="14771 84757 -39 0 0 0 /world /map 10" />
    
    <!-- mapからmobilityへのtf -->
    <node pkg="tf"  type="static_transform_publisher" name="map_to_mobility" args="0 0 0 0 0 0 /map /mobility 10" />
    
    </launch>

    (4)设置点云过滤:用于实时输入点云的过滤 

    roslaunch points_downsampler points_downsample.launch

     

    (5)设置NDT matching(个人GPU好像还是有问题,只能CPU运行)

    (6) 播放数据,可视化定位

     (7)节点分析

    (8)将gnss用于初定位

    roslaunch gnss_localizer nmea2tfpose.launch 
    roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch
    roslaunch lidar_localizer ndt_matching.launch

     ndt_stat信息:

     

            将上面的工作整理了一下,写了下面的launch文件,可以一次启动多个launch:

    <launch>
    <!-- 启动runtime_manager roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch"-->
    <!-- <include file="$(find runtime_manager)/launch/runtime_manager.launch">
    </include> -->
    
    <!-- 加载静态坐标变换:包括base_link<->velodyne,world<->map  -->
    <include file="$(find lidar_localizer)/launch/setup_tf.launch">
    </include>
    
    <!-- 加载地图  roslaunch map_file points_map_loader.launch path_pcd:="/home/sml/0.pcd"-->
    <include file="$(find map_file)/launch/points_map_loader.launch">
        <arg name="scene_num" default="noupdate" />
        <arg name="path_area_list" default='""' />
        <arg name="path_pcd" default='"/home/sml/0.26_0.pcd"' />
    </include>
    
    <!-- 启动滤波器  roslaunch points_downsampler points_downsample.launch"-->
    <include file="$(find points_downsampler)/launch/points_downsample.launch">
        <arg name="sync" default="false" />
        <arg name="node_name" default="voxel_grid_filter" />
        <arg name="points_topic" default="points_raw" />
        <arg name="output_log" default="false" />
        <arg name="measurement_range" default="200" />
    </include>
    
    <!-- 启动nmea  roslaunch gnss_localizer nmea2tfpose.launch"-->
    <include file="$(find gnss_localizer)/launch/nmea2tfpose.launch">
        <arg name="plane" default="7"/>
    </include>
    
    <!-- 启动NDT matching  roslaunch lidar_localizer ndt_matching.launch"-->
    <include file="$(find lidar_localizer)/launch/ndt_matching.launch">
        <arg name="method_type" default="0" /> <!-- pcl_generic=0, pcl_anh=1, pcl_anh_gpu=2, pcl_openmp=3 -->
        <arg name="use_gnss" default="1" />
        <arg name="use_odom" default="false" />
        <arg name="use_imu" default="false" />
        <arg name="imu_upside_down" default="false" />
        <arg name="imu_topic" default="/imu_raw" />
        <arg name="queue_size" default="1" />
        <arg name="offset" default="linear" />
        <arg name="get_height" default="false" />
        <arg name="use_local_transform" default="false" />
        <arg name="sync" default="false" />
        <arg name="output_log_data" default="false" />
        <arg name="gnss_reinit_fitness" default="500.0" />
    </include>
    </launch>

             上面的工作,运行只需要两个窗口:

    roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch
    roslaunch lidar_localizer localization.launch

             然后播放数据,就能得到定位结果。

    2.  使用自己的传感器进行定位与建图

    无人驾驶Autoware代码中GNSS和激光雷达定位ndt_matching - 简书https://www.jianshu.com/p/be87ec155e15

    2.1 数据采集

    (1)启动驱动

    roslaunch driver_launch driver.launch

    (2)使用autoware来录制数据包(也可以使用下面的指令录制数据包)

    # rosbag record /topic1 /topic12 -o out.bag
    # rosbag record -a out.bag

    (3)驱动分析

             测试驱动与定位程序一起运行:

             有个问题,nmea2tfpose包还是不输出pose信息,那就换一个(fix2tfpose):

    2.2 离线建图

    (1) jetson 下构建的地图

    (2)notebook下构建的地图

     

    2.3 实时定位

    (1)  使用/fix


    2.4   关于NDT_matching参数说明

            NDT_matching参数在autoware中是通过runtime manager以话题的方式发布的,话题通过界面触发,每切换界面按钮、修改参数并确定就触发一次话题发布。

            参数说明:

    • init_pos_gnss:1通过GNSS来确定初值,0通过初始位姿确定初值;
    • use_predict_pose:1使用预测位姿,0不使用预测位姿;
    • error_threshold: (1.0)该参数不知道干嘛的,好像没用;
    • resolution: (0.1000000014)网格大小设置;
    • step_size: (0.1000000014) 迭代步长;
    • trans_epsilon: (0.00999999977648)算法收敛条件;
    • max_iterations: (30)最大迭代次数;

            这些参数通过话题方式发布,来实时改变程序中的NDT配置参数,类似于动态参数配置,至于为什么不用ros中的动态参数配置,不知道。

            接下来的工作,可以将这部分参数写成一般参数,在程序开始时加载。

    3.  定位结果分析

    evo测评TUM数据集_dididada~的博客-CSDN博客_evo tumhttps://blog.csdn.net/qq_43265072/article/details/104715515

    使用evo评测VIO算法 - 简书https://www.jianshu.com/p/a7a3f93bfbba(1)安装evo

    pip3 install evo --upgrade

    (2)保存轨迹为TUM格式

    ROS轨迹保存为tum格式,并用evo轨迹绘制_just_do_it567的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/just_do_it567/article/details/114672305(3)绘制数据图

            数据飞来飞去,很乱,以为是哪里出了问题,使用rviz可视化也一样。

    下图是NDT_path:

    展开全文
  • 信息可参考KITTI数据集的传感器安装部分文档:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/setup.php 在KITTI数据集中,该激光雷达点云数据已经和一个前视摄像头进行了同步,本文使用的激光雷达数据采集到的场景近似...

    将激光雷达点云俯视图映射到二维图像

    简介

    本节讲解如何将激光雷达点云俯视图(仅考虑水平坐标)映射到二维图像中,其中涉及到激光雷达点云的地面部分滤除,和不同坐标范围下的数据的简单映射。本文主要侧重提供方法的参考,代码仅供参考,可根据实际使用场景的需要进行修改。

    本文中采用的激光雷达数据来自KITTI数据集,使用Velodyne HDL-64E激光雷达采集得到,该激光雷达工作频率10Hz,每个周期可以采集大约10万个点。更多信息可参考KITTI数据集的传感器安装部分文档:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/setup.php

    在KITTI数据集中,该激光雷达点云数据已经和一个前视摄像头进行了同步,本文使用的激光雷达数据采集到的场景近似于下方图片所示的场景。
    在这里插入图片描述

    实现方法

    1. 通过数据文件加载激光雷达点云数据,来自Kitti数据集
    2. 初始化特定像素大小的图片(1000*2000)。
    3. 根据需要显示的激光雷达点云范围和图片像素范围,将激光雷达点云的横纵坐标映射到图片的特定像素中,其中激光雷达所处的世界坐标系遵循右手系,x轴对应前进方向,y轴对应左侧横向;而对于图像坐标系,x,y分别对应其图像的行索引和列索引,且图像左上角为原点。
      具体处理方式参考如下代码:
    //参考定义:CvSize cvSize( int width, int height );
    cv::Size worldSize(10.0,20.0);		//待显示的激光雷达点云在世界坐标系下的范围
    cv::Size imageSize(1000.0,2000.0);	//待显示的图片的像素范围(与世界坐标系等比例)
    
    ...
    float xw=(*it).x;//世界坐标系下的激光雷达点云纵坐标
    float yw=(*it).y;//世界坐标系下的激光雷达点云横坐标(车身左侧为正)
    
    // x,y表示图片坐标系下的坐标点,分别对应图像的行索引和列索引。
    //(如相关坐标系对应关系不同,可进行相应调整)
    int x = (-yw * imageSize.height / worldSize.height) + imageSize.width / 2;
    int y = (-xw * imageSize.height / worldSize.height) + imageSize.height;
    
    

    转换后的显示效果如下图所示:
    在这里插入图片描述
    4. 可根据激光雷达相对地面的安装位置高度,设置恰当的阈值变量doulble minZ=-1.40,只有该阈值以上的激光点云才进行上述映射操作,从而过滤掉激光点云中的地面反射目标。最终映射后的图片显示效果如下所示:
    在这里插入图片描述

    参考代码

    实现以图片形式显示激光雷达点云俯视图的相关参考代码如下图所示,此为优达学城提供的参考代码,未经过本人实际测试,仅供参考:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 利用OpenCV的cv::addWeighted函数将overlay图像按照一定的不透明度和原始相机图像visImg融合并显示: 融合显示的结果如下图所示,其中映射的激光雷达点云按照纵向距离的远近用不同的颜色进行显示(最近处为红色,最...

    将激光雷达3D点云映射到相机图像(下)——编程实践

    KITTI数据集的传感器安装配置

    上一篇笔记中,对激光雷达3D点云映射到相机图像的原理进行了详细分析,下面让我们首先了解一下我们使用的KITTI数据集中的传感器安装配置。在下图中,数据采集车上安装了两个前向摄像头,车顶安装了一个Velodyne 激光雷达和一个惯性测量装置(即IMU,不过本课程中未使用)。
    在这里插入图片描述
    对于KITTI官网下载到的所有数据集合,你都可以找到包含相机内参、外参的校正文件。下面展示了校正文件"calib_velo_to_cam.txt“的部分内容,表明了激光雷达和左摄像头的相对位置关系(适用于我们即将使用的高速公路场景数据):

    calib_time: 15-Mar-2012 11:37:16
    
    R: 7.533745e-03 -9.999714e-01 -6.166020e-04 1.480249e-02 7.280733e-04 -9.998902e-01 9.998621e-01 7.523790e-03 1.480755e-02
    
    T: -4.069766e-03 -7.631618e-02 -2.717806e-01

    矩阵R和向量T提供给我们了相机的外参。当然,为了完成三维点云到相机图像的映射,我们还需要相机的内参。它们保存在"calib_cam_to_cam.txt"文件中,相关内容如下:

    calib_time: 09-Jan-2012 13:57:47
    
    …
    
    R_rect_00: 9.999239e-01 9.837760e-03 -7.445048e-03 -9.869795e-03 9.999421e-01 -4.278459e-03 7.402527e-03 4.351614e-03 9.999631e-01
    
    P_rect_00: 7.215377e+02 0.000000e+00 6.095593e+02 0.000000e+00 0.000000e+00 7.215377e+02 1.728540e+02 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.000000e+00 0.000000e+00

    矩阵R_rect_00是一个3*3的修正旋转矩阵,用于使相机图像共面,例如,对齐立体视觉平台的多个摄像头(对于这辆KITTI数据采集车,有两部摄像头),这可以通过将左侧摄像头的一行像素直接对齐右侧摄像头的另一行像素(而不是两条在两个相机平面交叉的倾斜直线)。由于我们当前主要考虑MONO(单通道)相机,因此我们将不再深究上述对齐操作的基础理论——但是如果你对此比较感兴趣,可以搜索"epipolar geometry"(对极几何)获取更多相关内容。矩阵P_rect_00则包含了相机的内参(我们称之为 K K K)。下列公式展示了如何使用齐次坐标系将KITTI数据集中的激光雷达3D点云X映射到左侧相机的2D相机图像点Y(这里使用了Kitti readme文件中的符号)上。
    在这里插入图片描述

    程序执行主要流程

    要实现将KITTI数据集中的激光雷达3D点云X映射到左侧相机的2D相机图像点Y上,在程序中主要需要执行以下几步:

    1. 遍历获取激光雷达点云信息时,将每个3D点转换为齐次坐标,并存入4D变量X中。
    2. 应用映射公式,将X映射到相机的图像平面,并将结果存储到变量Y中。
    3. 将变量Y从齐次坐标系转换回欧几里得坐标系,从而得到对应的图像中的像素位置,并将结果存入变量pt中。

    参考代码如下:
    加载对应的相机数据和激光雷达点云数据,初始化前面提到的映射相关矩阵(OpenCV形式矩阵):
    在这里插入图片描述
    初始化用于显示映射结果的图片数据(visImg用于显示原始相机图像,overlay用于显示映射到相机图像上的激光雷达点云),初始化齐次坐标对象XY
    在这里插入图片描述
    遍历激光雷达点云,将其转换到齐次坐标系映射到相机图像平面,再转换回非齐次坐标,得到对应的像素位置pt,并将其绘制在图像overlay中(最近处为红色,最远处为绿色)。
    在这里插入图片描述
    利用OpenCV的cv::addWeighted函数将overlay图像按照一定的不透明度和原始相机图像visImg融合并显示:
    在这里插入图片描述
    融合显示的结果如下图所示,其中映射的激光雷达点云按照纵向距离的远近用不同的颜色进行显示(最近处为红色,最远处为绿色):
    在这里插入图片描述
    从结果可以看出,对于映射到路面上的点,较近处呈现红色,较远处呈现绿色,与我们的预期一致。但是显然,图像中上半部分的红色点是不对的。为了解决这个问题,我们常常需要对雷达点云信息进行一些过滤操作,请看下一节。

    过滤激光雷达点云

    在前面第二节的课程中,我们已经掌握了如何将激光雷达点云俯视图映射到二维图像上。这个映射过程实际上假设了我们只对自车前面的点云感兴趣。在代码中,上述映射过程如下所示:

    int y = (-xw * imageSize.height / worldSize.height) + imageSize.height;
    int x = (-yw * imageSize.height / worldSize.height) + imageSize.width / 2;
    

    那么,由于Velodyne 激光雷达是安装在车顶,且以10Hz的频率进行360度旋转,因此,这就意味着它也能够测量到自车后面的3D点云。这些点云也包含在数据集中。但是当我们将其映射到相机图像,它们也会形成一个有效的映射值,即便这些点云根本无法在该前向摄像头中被看到。这些点云具有负的x值(纵坐标),这直接导致了它们映射到相机图像后呈现为红色。为了避免这个问题,我们需要执行一些点云过滤操作。

    下面的代码展示了进行点云过滤的具体操作,滤除掉了一些无用的点云,例如:

    1. 位于激光雷达后方,且具有负的x值。
    2. 在x轴方向上距离太远以致超出了最大距离上限。
    3. 在y轴方向上距离太远以致超出了自车感兴趣的范围。
    4. 距离道路表面太近以致于具有负的z值。
    5. 反射率接近0,可能具有较大的测量误差。
        for(auto it=lidarPoints.begin(); it!=lidarPoints.end(); ++it) {
    
            float maxX = 25.0, maxY = 6.0, minZ = -1.4; 
            if(it->x > maxX || it->x < 0.0 || abs(it->y) > maxY || it->z < minZ || it->r<0.01 )
            {
                continue; // skip to next point
            }
    

    在应用了上述过滤操作后,点云映射到图像上的结果会被过滤掉很多的无用点云信息,呈现的结果如下图所示。对于车辆碰撞预警等应用,传感器的测量质量固然是至关重要的,而过滤步骤,除了能够增加处理速度,还可以帮助提高可靠性,也是不可或缺的步骤。
    在这里插入图片描述

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空空如也

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