Dati PCB - Analisi della modellazione 3D di lidar basata su ZYNQ

In Ricostruzione 3D, Ci sono due metodi principali: visione e radar laser. Il metodo di misurazione della distanza della tecnologia visiva si basa sulla triangolazione. La portata massima è di 5-8m, che non è adatto per grandi spazi, e questo metodo è fortemente influenzato dalla luce. Al contrario, lidar può essere utilizzato in una gamma più ampia di scene. in Ricostruzione 3D

1.2 Campo di applicazione

L'applicazione della modellazione 3D è molto estesa, come l'evitamento degli ostacoli in tempo reale e la pianificazione del percorso di veicoli aerei senza pilota e veicoli senza conducente. Allo stesso tempo, può anche essere integrato con la visione automatica, la stampa 3D e altre tecnologie. È anche un'applicazione molto significativa nella riproduzione e ricostruzione di reliquie culturali. Il sistema di modellazione 3D radar laser basato su ZYNQ progettato questa volta può entrare in profondità nell'ambiente di destinazione, raccogliere nuvole di punti, ricostruire modelli spaziali 3D, misurare e altre applicazioni di visione automatica.

1.3 Principali caratteristiche tecniche

Prima di tutto, il sistema utilizza l'algoritmo icp nel database pcl point cloud, che può iterare i dati restituiti dal lidar per molte volte per ottenere una registrazione accurata.

In secondo luogo, il sistema porta il PCB radar laser sul carrello ruota del grano, Trasmette le informazioni di posizione e velocità del carrello in tempo reale attraverso il giroscopio del carrello e l'encoder motore, e ottiene il posizionamento preciso in tempo reale del radar laser attraverso la trasformazione del sistema di coordinate.

Questo disegno può condurre la ricostruzione 3D in tempo reale per oggetti interni con una distanza di 1 ~ 5m e meno aree cieche, e non è facilmente influenzato dalla luce. Il lidar è montato su un'auto telecomandata e può essere utilizzato per monitorare l'ambiente inaccessibile alle persone.

1.4 Indicatori chiave di prestazione

1.5 Principali punti di innovazione

(1) Il carrello può essere controllato a distanza tramite app mobile;

(2) L'algoritmo si basa sulla libreria di nuvole di punti PCL;

(3) La registrazione dei dati in tempo reale può essere ottenuta attraverso l'algoritmo Icp;

(4) Utilizzare il modulo PL di pynq per accelerare l'algoritmo icp con HLS.

Parte II Composizione e funzione del sistema Descrizione

2.1 Introduzione globale

Il sistema è composto da radar laser, carrello ruota di grano basato STM32 e Xilinx PYNQ-Z2. Il radar laser trasmette i dati della nuvola di punti raccolti a PYNQ-Z2 attraverso la porta Internet, e il carrello McLun è dotato di encoder motore, giroscopio e modulo Bluetooth. Lo sterzo e il movimento possono essere controllati dal programma Bluetooth del telefono cellulare. Durante il movimento, le informazioni di spostamento e di posizione vengono trasmesse al microcontrollore STM32 e queste informazioni vengono trasmesse a PYNQ-Z2 attraverso il protocollo UART STM32. ZYNQ calcola lo spostamento e l'offset di posizione del radar laser in base alle informazioni di spostamento e di posizione. ZYNQ unisce i dati della nuvola di punti con l'algoritmo ICP in base all'offset delle informazioni di posizione e posizione, e quindi trasmette i dati attraverso la porta di rete.

In questo progetto, utilizziamo una piccola auto dotata di radar laser per effettuare la scansione mobile e raccogliere le informazioni sinistra, destra e superiore per la ricostruzione.

2.2 Introduzione a ciascun modulo

2.2.1 R-Fans-16 lidar

In questo sistema, il radar di navigazione R-Fans-16 viene utilizzato per l'acquisizione lidar, che realizza immagini di rilevamento 3D attraverso 16 linee di scansione 360°. Basato sulla tecnologia di misurazione del segnale di eco laser ad alta precisione, R-Fans-16 ha caratteristiche tecniche come ampio campo di misura (capacità di rilevamento fino a 200 m), alta precisione di misura (precisione di intervallo migliore di 2 cm), intensità di eco accurata (intensità di eco riflessa dell'obiettivo fino a 8 bit), e tiene conto della copertura dell'angolo e della risoluzione angolare nella direzione del passo. Quando si esegue il lidar, i dati della nuvola di punti in tempo reale vengono trasmessi a PYNQ-Z2 attraverso la porta di rete.

2.2.2 Carrello ruota del grano basato su STM32

Il carrello ruota del grano è dotato di microcomputer a chip singolo STM32. In questo esperimento vengono utilizzati giroscopio, encoder e Bluetooth sul carrello. Il giroscopio e l'encoder motore sul carrello trasmettono i dati al microcomputer a chip singolo STM32 attraverso il protocollo SPI. Il microcomputer a chip singolo calcola l'atteggiamento del carrello e la velocità del pneumatico e quindi utilizza il protocollo UART per inviare il ciclo di dati a ZYNQ in tempo reale a 115200 baud rate. Il movimento e lo sterzo dell'auto sono controllati a distanza tramite Bluetooth.

2.2.3 Conversione del sistema di coordinamento

Il radar di navigazione R-Fans-16 è utilizzato in questo progetto. I dati raccolti sono basati sul proprio sistema di coordinate. L'essenza della ricostruzione 3D è convertire i dati nel sistema di coordinate radar laser nel sistema di coordinate assolute geodetiche, cioè il sistema di coordinate sferiche nel sistema di coordinate rettangolari.

Spherical coordinate system is a kind of system that uses spherical coordinates (r, θ，φ） A three-dimensional orthogonal coordinate system representing the position of a point P in three-dimensional space. As shown in Figure 2.2.1, the "radial distance" between the origin and point P is r, and the "polar angle" Tra la linea dall'origine al punto P e l'asse z positivo è θ， L'"azimuto" tra la linea di proiezione della linea dall'origine al punto P sul piano xy e l'asse x è π‚

La formula tra il sistema di coordinate sferiche e il sistema di coordinate rettangolari è convertita come segue:

In questo disegno, le coordinate all'inizio della vettura sono prese come origine coordinata del sistema di coordinate assolute. Successivamente, durante il ciclo dei dati del lidar, viene stabilito un sistema di sotto-coordinate con il lidar come origine delle coordinate e viene registrata la deviazione di spostamento del lidar sotto il sistema di coordinate assolute iniziali.

Le direzioni dei tre assi di coordinate di xyz sono coerenti con quelle del sistema di coordinate radar laser. Con l'aiuto dell'encoder del motore, la velocità di movimento e la direzione del piano orizzontale del radar laser possono essere misurate e la traduzione tra il sistema di coordinate radar laser e la coordinata assoluta può essere conosciuta; L'angolo di posizione del radar laser può essere misurato attraverso il giroscopio per conoscere la rotazione tra il sistema di coordinate radar laser e il sistema di coordinate assolute. Con l'aiuto dei due valori misurati sopra e della formula di conversione tra il sistema di coordinate sferiche e il sistema di coordinate rettangolari, i punti del sistema di coordinate radar laser possono essere mappati al sistema di coordinate assolute geodetiche.

2.2.4 Registrazione delle nuvole di punti (algoritmo ICP)

La registrazione dell'algoritmo ICP deve corrispondere i set di punti in due diversi sistemi di coordinate con le loro caratteristiche geometriche. È necessario risolvere la matrice di trasformazione del corpo rigido e la matrice di traduzione tra il set di punti target e il set di punti di riferimento e utilizzare la matrice di trasformazione del corpo rigido per agire sul set di punti target per far coincidere il più possibile i due set di punti. Per il set di punti target P e il set di punti di riferimento Q, la formula di conversione è:

L'equazione di cui sopra non è sempre vera, quindi dovremmo minimizzare la funzione oggettiva

I metodi comuni per risolvere R e T sono SVD e ottimizzazione non lineare. Il metodo SVD è utilizzato in questo disegno.

Il problema dell'algoritmo ICP è solitamente convertito nel problema di soluzione ottimale minimo quadrato e l'intero problema è diviso in due parti. La prima parte è la base e l'input della seconda parte. La prima parte è chiamata registrazione approssimativa o registrazione globale. La registrazione approssimativa consiste nell'ottenere il risultato approssimativo della coincidenza tra insiemi di punti calcolando la posizione e la posa tra due insiemi di punti, in modo da fornire il valore iniziale appropriato per la successiva registrazione accurata. La seconda parte è chiamata registrazione precisa o registrazione locale. Per due set di punti abbastanza vicini l'uno all'altro, viene utilizzata una strategia di ottimizzazione iterativa per ottenere il risultato finale della registrazione.

Parte III Parametri di completamento e prestazioni

3.1 Generalee

Questo sistema ha completato l'acquisizione di nuvole di punti del radar laser, l'acquisizione di informazioni di atteggiamento di giroscopio e encoder. Il design PS-PL utilizzato da ZYNQ, il chip di controllo della scheda di sviluppo PYNQ-Z2, migliora notevolmente la convenienza e la fattibilità della progettazione del sistema e riduce la difficoltà della progettazione del sistema. Il design master-slave PS-PL mantiene la semplicità della progettazione del sistema migliorando la velocità di funzionamento e la capacità di elaborazione del sistema. Il design del nucleo IP PL velocizza notevolmente il calcolo dell'algoritmo. La parte di splicing della nuvola di punti di questo progetto è accelerata dal nucleo IP all'estremità PL, che migliora l'effetto splicing e realizza con successo la funzione di ricostruzione 3D in tempo reale.

3.2 Completamento

Nel corridoio interno, abbiamo messo una fila di tavoli e un estintore, con pareti e finestre su entrambi i lati.

Ogni 200 fotogrammi vengono raccolti come un gruppo di dati e memorizzati nel file pcd. Le immagini originali generate da ciascun gruppo di dati sono mostrate nella Figura 3.2.2. Il lato destro dell'immagine è il lato in cui è collocata la tabella. I dettagli del piano del tavolo e dei piedi del tavolo possono essere visti. Il lato inferiore del lato sinistro è l'estintore posizionato.

La registrazione Icp viene eseguita per ogni due gruppi adiacenti di nuvole di punti per ottenere un modello tridimensionale completo dell'auto che attraversa il corridoio.

La piccola nuvola di punti discreta sul lato destro dell'immagine è il laser che viene proiettato dalla finestra nel corridoio verso l'esterno e restituito. Se entrambi i lati del corridoio sono pareti, il modello 3D completo può essere restituito.

3.3 Parametri di prestazione

Più lunga è la distanza, minore è la risoluzione. L'errore di misurazione della larghezza e della profondità dell'oggetto all'interno del campo di rilevamento effettivo dipende dalla stabilità dell'apparecchiatura (qui si riferisce al grado di jitter del radar laser). L'errore di misura della larghezza è entro 2cm, l'errore di misura dell'oggetto inclinato è 6cm e l'errore dell'angolo inclinato è 4 °. Il carrello stesso scuoterà leggermente durante la misurazione, quindi il risultato ha un certo errore.