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PCBブログ - ZYNQに基づくレーザレーダの3次元モデリング解析

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PCBブログ - ZYNQに基づくレーザレーダの3次元モデリング解析

ZYNQに基づくレーザレーダの3次元モデリング解析

2022-10-19
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Author:iPCB

の中に 3 D再構築, 主に2つの方法があります:視覚とレーザーレーダー. 視覚技術の距離測定方法は三角測量に基づいている. 最大射程は5~8 m, これは大空間には向いていない, この方法は光の影響が大きい. 逆に, レーザレーダはより広範なシーンに使用できる. の中に 3 D再構築

3 D再構築

1.2応用分野

3 Dモデリングの応用は非常に広く、例えばドローンや無人運転車両のリアルタイムの障害回避や経路計画などがある。同時に、マシンビジョン、3 Dプリントなどの技術と統合することもできます。文化財の複製や再建にも非常に有意義な応用である。今回設計されたZYNQに基づくレーザレーダの3次元モデリングシステムは、ターゲット環境に深く入り込み、点雲を収集し、3次元空間モデルを再構築し、測定し、その他の機械視覚応用を行うことができる。

1.3主な技術特徴

まず、このシステムはpcl点群データベース中のicpアルゴリズムを使用して、正確なアラインメントを実現するためにレーザレーダから返されたデータを複数回反復することができる。

次に, システム携帯 レーザレーダPCB マクラーレンカートには, 小型車ジャイロスコープとモータエンコーダによる小型車の位置と速度情報のリアルタイム伝送, 座標系変換によるレーザレーダのリアルタイム正確な位置決め.

この設計は、1 ~ 5 m離れていて盲点の少ない室内物体をリアルタイムで3次元再構築することができ、光の影響を受けにくい。レーザーレーダーは遠隔操作車に取り付けられ、人々が近づけない環境を探知することができる。

1.4重要なパフォーマンス指標

1.5主な革新点

(1)小型車は携帯アプリを通じて遠隔制御することができる、

(2)このアルゴリズムはPCL点群ライブラリに基づく、

(3)Icpアルゴリズムによりリアルタイムデータ登録を実現することができる、

(4)pynqのPLモジュールを用いてHLSでicpアルゴリズムを加速する。

レーザレーダ

第二部分システム構成及び機能説明

2.1概要

このシステムはレーザーレーダー、STM 32に基づく麦輪車、Xilinx PYNQ-Z 2から構成されている。レーザーレーダーはインターネットポートを通じて収集された点雲データをPYNQ-Z 1に転送し、McLun車にはモーターエンコーダ、ジャイロスコープ、Bluetoothモジュールが装備されている。ステアリングと移動は、携帯電話のBluetoothプログラムで制御できます。移動中、変位および姿勢情報は、UARTプロトコルSTM 32を介してPYNQ−Z 2に送信されるSTM 32マイクロコントローラに送信される。ZYNQは、変位および姿勢データからレーザレーダの変位および姿勢シフトを計算する。ZYNQは、姿勢情報と位置情報のオフセット量に基づいて、点群データをICPアルゴリズムで結合し、ネットワークポートを介してデータを転送します。

この設計では、レーザーレーダーを搭載した小型車を使用して移動スキャンを行い、左、右、上部の情報を収集して再構築しました。


2.2モジュールの概要

2.2.1 R-Fans-16レーザレーダ

このシステムでは、R−Fans−16ナビゲーションレーダをレーザレーダ捕捉に用い、16線360°走査により3 D検出イメージングを実現する。R-Fans-16は高精度レーザーエコー信号測定技術に基づいて、測定距離が長い(検出能力が200 mに達する)、測定精度が高い(測定精度が2 cmより優れている)、エコー強度が正確(目標反射エコー強度が8ビットに達する)などの技術特徴を有し、そしてピッチ方向の角度被覆と角度分解能を両立している。レーザレーダを実行すると、リアルタイムの点群データはネットワークポートを介してPYNQ−Z 2に転送される。

2.2.2 STM 32ベースの麦輪車

麦輪車にはSTM 32モノクロ機が搭載されている。この実験では、乗用車のジャイロスコープ、エンコーダ、Bluetoothを使用した。小型車のジャイロスコープとモータエンコーダは、SPIプロトコルを介してSTM 32モノリシックマシンにデータを転送します。モノリシックマシンは小型車の姿勢とタイヤ速度を計算し、UARTプロトコルを使用して115200ボーレートでデータ周期をZYNQにリアルタイムに送信する。自動車の動きとステアリングはBluetoothによって遠隔制御される。

2.2.3座標系変換

本設計ではR-Fans-16ナビゲーションレーダーを使用している。収集されたデータは、独自の座標系に基づいています。3次元再構築の本質は、レーザレーダ座標系におけるデータを大地絶対座標系に変換すること、すなわち球面座標系を直角座標系に変換することである。

球面座標系は、3次元空間における点Pの位置を球面座標(r,uï¼>ï¼)を用いて表す3次元直交座標系である。図2.2.1に示すように、原点と点Pとの間の「径方向距離」はrであり、「極角」はrである原点からP点までの直線と正z軸との距離は188である。原点からP点までの直線のxy平面上の投影線とx軸との間の「方位角」は

球面座標系と直角座標系の間の式は次のように変換されます。

本設計では、自動車起点の座標を絶対座標系の座標原点とする。その後、レーザレーダデータ周期において、レーザレーダを座標原点としてサブ座標系を確立し、初期絶対座標系におけるレーザレーダの変位偏向を記録する。

xyzの3つの座標軸の方向はレーザレーダ座標系の方向と一致している。モータのエンコーダにより、レーザレーダの水平面の移動速度と方向を測定することができ、レーザレーダ座標系と絶対座標との間の並進を知ることができ、レーザレーダの姿勢角はジャイロスコープで測定することができ、レーザレーダ座標系と絶対座標系の間の回転を理解することができる。上記2つの測定値と球面座標系と直角座標系との間の変換式により、レーザレーダ座標系中の点を大地絶対座標系にマッピングすることができる。

2.2.4点クラウドアライメント(ICPアルゴリズム)

ICPアルゴリズムのアラインメントは、2つの異なる座標系の下の点セットをその幾何学的特徴と一致させることである。ターゲット点セットと参照点セットの間のリジッドボディ変換行列と移動行列を解き、リジッドボディ変換行列を使用してターゲット点セットに作用させ、2つの点セットをできるだけ一致させる必要があります。ターゲットポイントセットPと参照ポイントセットQの場合、変換式は次のようになります。

上記の方程式は常に正しいわけではないので、目標関数を最小化すべきです

RとTを解くための一般的な方法はSVDと非線形最適化である。本設計はSVD方法を採用する。

ICPアルゴリズム問題は通常、最小二乗最適解問題に変換され、問題全体が2つの部分に分かれている。第1部は第2部の基礎と入力である。最初のセクションは、大まかな登録またはグローバルな登録と呼ばれます。粗い位置合わせは、2つの点セット間の位置と姿勢を計算することにより、点セット間の近似的な一致結果を得て、次の正確な位置合わせに適切な初期値を提供します。第2部は、正確な登録またはローカル登録と呼ばれます。互いに十分に近い2つのポイントセットについて、反復最適化ポリシーを使用して最終的なアラインメント結果を取得します。


第三部分竣工と性能パラメータ

3.1概要

このシステムはレーザレーダの点雲収集、ジャイロスコープ、エンコーダの姿勢情報収集を完了した。PYNQ−Z 2開発ボードの制御チップZYNQが採用したPS−PL設計はシステム設計の利便性と実行可能性を大幅に高め、システム設計の難易度を下げた。PS-PLマスタスレーブ設計はシステム設計の簡単性を維持し、同時にシステムの運行速度と処理能力を高めた。PLIPコアの設計はアルゴリズムの計算速度を大幅に速めた。この設計の点雲接合部分はPL端のIPコアによって加速され、接合効果を強化し、リアルタイム3 D再構築の機能を成功裏に実現した。

3.2竣工

室内の廊下には、テーブルと消火器が並んでいて、両側に壁と窓があります。

200フレーム毎にデータのセットとして収集され、pcdファイルに格納される。データのセットごとに生成された元の画像を図3.2.2に示します。画像の右側は表を配置する側です。デスクトップとテーブル脚の詳細が見えます。左側の下側は放置された消火器です。

2つの隣接する点群ごとにIcp登録を実行して、廊下を通過する自動車の完全な3次元モデルを取得します。

画像右側の離散小点雲は、廊下の窓から外に投影され、戻ってくるレーザー光です。道路の両側が壁の場合は、完全な3 Dモデルを返すことができます。

3.3パフォーマンス・パラメータ

距離が長くなるほど解像度が低くなり、有効検出範囲内の物体の幅と深さの測定誤差は装置の安定性(ここではレーザレーダのジッタの程度)に依存する。幅測定誤差は2 cm以内、傾斜物体測定誤差は6 cm、傾斜角度誤差は4°であった。乗用車自体は測定中に軽く揺れるため、結果には一定の誤差がある。