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          三水升降车出租, 清远升降车出租, 鼎湖升降车出租     升降车的路况识别系统的硬件系统设计方法?       升降车在不规则的路面上行驶时,会产生剧烈振动,使三维激光雷达测得的数据误差增大,单纯靠滤波算法不能消除如此大的误差;此外,三维激光雷达测得的数据是物体在三维激光雷达坐标系下的坐标,为了对路面状况进行识别,需要得到升降车的行驶里程,进而将被测物从三维激光雷达坐标系下转换到世界坐标系,一般的基于编码器的里程计由于升降车在野外行驶时产生的滑移现象而会产生较大误差。针对这种情况,提出使用惯性测量单元融合图像的六自由度里程计来测量车身的位姿变化,对三维激光雷达测得的数据进行误差消除及坐标系转换。首先介绍了传感器的选用和其详细参数,然后介绍了路况识别系统的硬件系统架构,最后对三维激光雷达的外参和相机的内参进行了标定。


         
        设计的传感器支架,支架由铝合金管及钢板搭建而成,在连接处还配有合页,可根据不同车型调整三维激光雷达的探测角度,惯性测量单元安装在底板中央,立体相机安装在底板前方。 路况识别系统:传感器支架16 线三维激光雷达的探测角度为±15°,当水平放置时,仅有8 线激光束可探测到地面信息,为了得到更多的地面信息,将三维激光雷达倾斜放置,可使全部16 线激光束探测到地面,将三维激光雷达顺时针旋转,使全部激光束照射到地面上,为了使车身发生颠簸时Rs9 依然可以照射到地面,对某型号升降车以往试验数据进行分析,发现在颠簸路面行驶时,其俯仰角不超过±5°,故设置Rs9 激光束与水平线夹角为5°,即为20°;某型号升降车高为2920 mm,激光雷达支架为300 mm,故三维激光雷达安装高度为3220 mm,在升降车在水平路面上行驶时,探测距离为车前4600 mm至37011 mm。主动油气悬架完成调节需要0.7 s,升降车行驶的最高时速为120km/h,这段时间内行驶的距离为23333 mm,小于路况识别系统最远探测距离,因此路况识别系统符合设计要求。为了使三维激光雷达和立体相机不被遮挡,将设计好的传感器支架安装于升降车驾驶室上方。三维激光雷达和惯性测量单元均需单独供电,故将三维激光雷达与惯性测量单元接入车载稳压电源,电压均为12 v。立体相机为USB 供电,将其接入车载计算机USB 3.0 接口;三维激光雷达数据通过RJ45 传输,将其接入车载计算机网口;惯性测量单元数据通过RS232 传输,将其接入对应串口,鉴于很多计算机没有相应串口,可转换为USB 3.0 串口接入。将数据处理的最终结果通过显示屏输出,显示屏数据通过车载计算机由HDMI 接口输出,供电根据其型号可由车载稳压电源进行供电。



          传感器标定: 传感器的标定一般分为内参标定与外参标定,内参标定是指对传感器本身的参数进行校准。外参标定指的是传感器相对于载体的安装位置。本文主要对立体相机的内参进行了标定,由于三维激光雷达和惯性测量单元是较为精密的的仪器,忽略了其由传感器本身引起的误差。在外参标定方面,将三维激光雷达的坐标系相对于其载体坐标系的外参进行标定,由于惯性测量单元和相机的数据只作为三维激光雷达位姿变化量的测量值,不作为其他物体的状态估计,且其与三维激光雷达一起固连于刚体支架,测得的数据为刚体位姿变化,亦可作为三维激光雷达的位姿变化,故无需对其外参进行标定。



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           三维激光雷达外参标定:三维激光雷达直接测出的数据为被测物在三维激光雷达坐标系下的坐标,想要得出被测物相对于三维激光雷达载体的相对坐标,需要对两个坐标系的旋转和平移进行解算,即对三维激光雷达的安装参数进行标定。斯坦福人工智能实验室提出了非监管条件下的内参外参标定方法,在外参标定部分,通过同一被测物在三维激光雷达不同位姿下的坐标的变化求解三维激光雷达的外参,并对标定结果进行了误差分析。使用双目相机ZED 和三维激光雷达进行了联合标定,求解了双目相机坐标系和三维激光雷达坐标系之间的变换矩阵。将面与面相互垂直的纸箱作为校准箱,采用随机抽样一致性算法对纸箱三个侧面进行拟合,并通过优化完成了32 线激光雷达的标定。参考上述标定方法,对本文使用的三维激光雷达进行外参标定。在本文中,三维激光雷达的外参标定即求解三维激光雷达坐标系与升降车车体坐标系的变换矩阵。旋转矩阵R 由欧拉角计算而来,因三维激光雷达坐标系和车体坐标系均固连在运动物体上,故按照固连旋转(IntrinsicRotations)欧拉角定义,设绕轴旋转的角滚动角为α,绕轴旋转的角俯仰角为β,绕轴旋转的角偏航角为γ,平移矩阵T 为三维激光雷达或车体沿其坐标系坐标轴的位移,选择两面相互垂直的墙面,将激光雷达对准所选墙面,采集两面墙的点云数据。
 

    
            先对点云数据进行粗过滤,滤出墙角大致区域后使用随机抽样一致算法对点云数据进行平面分割,随机采样一致(RANSAC)是一种迭代方法,可从一组包含离群值的观察数据中估算数学模型的参数,当不对离群值施加影响时,离群值不受影响。因此,它也可以作为一种异常检测方法。拟合两平面的平面方程,并计算其法向量,然后在三维激光雷达坐标系中进行归一化,得到三维激光雷达坐标系下的归一化向量。在车体坐标系中对两墙面的平面方程进行计算,因三维激光雷达的测量精度为厘米级,故使用卷尺测量便可达到同等精度。分别测量载体坐标原点至两平面的距离,建立两平面在车体坐标系下的平面方程,并计算归一化法向量,即为三维激光雷达相对于载体的外参。



              立体相机内参标定: 由于相机的镜头一般由透镜制成,所以当光线穿过透镜照射到平面上时会产生畸变,此外,相机将真实物体进行了缩放和平移并成像到相机的成像平面,为了从图像上反映真实物体的大小及位置并消除畸变,应首先对相机进行内参标定。设二维图像坐标系u-v,相机坐标系x-y-z,u 轴与x轴平行,v轴与y轴平行,且图像在u 轴缩放,在v轴缩放,并且平移了T,yxcc ,那么在相机坐标系中的ZYXp),(对应于在图像坐标系中VUp),由相机的成像原理可知:其中,f 为相机的焦距,将式代入式,并令xcfK (2-10)畸变分为径向畸变和切向畸变,径向畸变是由透镜本身引起的畸变,分为桶形畸变和枕形畸变,左侧为枕形畸变,右侧为桶形畸变;而切向畸变是由透镜安装时与成像平面的夹角引起的。 r 表示点p 在极坐标系下与坐标系原点的距离, kkk 为径向畸变参数。切向畸变后的坐标pp 为切向畸变参数。而ZED 立体相机由两个水平放置的相机组成,空间中的一点P(X,Y,Z)在左右两个相机的成像平面成像分别为RL,PP ,因其Y 坐标相同,仅在x轴有差别,故设x轴坐标分别为RLuu ,则有:duuRLd 被称作为视差,根据三角形相似原理,易推出其深度dfbz(2-14)其中b 为基线。 使用张正友棋盘法对ZED 立体相机进行标定,将标定板投射到电脑上,通过平移旋转相机对其各参数进行标定。图2.14 立体相机标定板在2560 x 720 分辨率下的标定结果,左目相机内参矩阵。



           主要介绍路况识别系统的硬件部分,针对升降车的转场路况较差的特点,选用三维激光雷达作为路面探测的传感器,并选用惯性测量单元和立体相机对升降车行驶过程中产生的姿态变化进行消除;设计了可根据车型进行三维激光雷达角度调节的路况识别系统支架,并将所用到的传感器安装到了支架上;最后,对三维激光雷达的外参进行了标定,对立体相机的内参进行了标定。



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