Anduriandmete ühendamine: kaamera, LiDAR, IMU ja aja sünkroonimine

Fusioon algab enne algoritmi

Kaamera-, soojus-, sündmuste- ja inertsiaalandurid jälgivad maailma erinevate proovivõtumudelite kaudu. Liitalgoritm saab neid õigesti kombineerida ainult siis, kui elektroonika säilitab iga vaatluse tegemise ja andurite paigutuse.

Koostage jagatud aja mudel

Riistvarapäästikud, distsiplineeritud kellad ja sisenemise ajatemplid lahendavad kõik probleemi erinevad osad. Arhitektuur peaks määratlema kella allikad, sünkroonimisvea, ajatempli asukoha ja käitumise pärast taaskäivitamist või lingi katkemist. Aja määramatuse mõõtmine on kasulikum kui eeldada, et iga liides on sünkroonitud.

Käsitlege kalibreerimist hallatud konfiguratsioonina

Sisemine kalibreerimine kirjeldab individuaalset andurit; väline kalibreerimine seob andureid üksteise ja platvormiga. Temperatuur, mehaaniline hooldus ja asendamine võivad neid suhteid muuta. Seetõttu vajavad kalibreerimiskirjed identifikaatoreid, versioone ja kehtivuskontrolle, mis liiguvad koos andmetega.

Jaotage töökoormused latentsuse ja konteksti järgi

Deterministlik eeltöötlus ja ajatempli joondamine võivad kuuluda tuuma FPGA või reaalajas, samas kui funktsioonide eraldamine ja järeldused töötavad NPU- või rakendusprotsessoris. Töötlemata tõendite, terviseandmete ja valitud vahetulemuste säilitamine muudab termotuumasünteesiotsused pigem jälgitavaks kui läbipaistmatuks.

Millele aitavad kaasa kaamera, LiDAR ja IMU mõõtmised

Nähtava valguse kaamera annab arvutinägemise jaoks teavet välimuse kohta. LiDAR mõõdab stseeni geomeetriat vahemiku vaatluste kaudu. Inertsiaalne mõõtühik mõõdab liikumisega seotud suurusi, nagu nurkkiirus ja kiirendus. Nendel allikatel on erinevad määrad, müra omadused ja rikkerežiimid; nende kombineerimine nõuab nende erinevuste mudelit.

Valige andurid vastavalt töökeskkonnale ja vajalikule hinnangule: objekti asukoht, masina joondamine või roboti liikumine. Rohkem andureid võib suurendada integreerimiskulusid ilma otsust parandamata. Alustage olemasoleva tuvastusmeetodi mõõdetava tõrkejuhtumiga, seejärel hinnake, kas mõni muu moodus selle lahendab.

Eelarve hõivamise aeg, transpordi viivitus ja töötlemise latentsus

Kaks koos saabuvat sõnumit võivad kirjeldada erinevaid hetki. Säilitage jäädvustamise ajatemplid, kui need on saadaval, ja dokumenteerige, kuidas seadme kellad on seotud tavalise kellaga. Transpordi puhverdamine, eksponeerimine ja järelduste viivitus kuuluvad ajastuseelarvesse. Testige liikuvaid objekte ja pöördeplatvorme, sest staatilised stseenid võivad sünkroonimisvigu peita.

Väline kalibreerimine kirjeldab andurite suhtelist asukohta ja orientatsiooni. Salvestage see koos anduri konfiguratsiooni ja tarkvara versiooniga. Teisaldatud kaamera või asendusklamber võib varasema kasuliku teisenduse kehtetuks muuta; määrake, kuidas installimuudatused käivitavad kalibreerimiskontrolli.

Kasutage andurite andmete liitmist robootikas ja lokaliseerimises

Autonoomse mobiilse roboti jaoks on tajul ja lokaliseerimisel seotud, kuid erinevad väljundid. Takistuste hinnang võib toita kohalikku planeerimist, samas kui LiDAR, kaamera, ratta läbisõidu mõõt ja inertsiaalsed andmed võivad sõltuvalt valitud arhitektuurist toetada lokaliseerimist või SLAM-i. Määratlege iga liidese koordinaatide raamid, määramatus ja maksimaalne andmete vanus.

ROS 2 pakub integreerimistööriistu, kuid sõnumite ühilduvus üksi ei loo tugevat robotit. Kinnitage anduri väljalangemine, hilinenud paketid ja halvenenud valgustus kavandatud paigalduses. Konkreetse projekti jaoks tuleb kinnitada platvormi ja draiveri ühilduvus.

Lugege robootika tajumise ja juhtimise juhendit

Tehniline viide: Nav2: andurite allikad ja navigeerimissõnumid