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工業相機加持為自駕賽車拓展視野
突破視覺感測的挑戰
[作者 兆鎂新]   2022年03月01日 星期二 瀏覽人次: [1464]

近年來自駕車已成為汽車產業的一大趨勢。而機器視覺辨識是自駕車不可或缺的一部分,近期清華大學學生團隊自行開發自駕賽車,兆鎂新提供了工業相機及相關配備,協助團隊達成目標。


受到世界學生賽車(FSAE)啟發,清大賽車工廠NTHU Racing於2015年成立,從零開始,自行設計和製作賽車,參與FSAE Japan,2018年轉型製作電動車,並於隔年勇奪電動車第二名成績,並獲得最佳電子系統設計、效率獎等獎項。近年來,自動駕駛車已成為汽車產業的一大趨勢。為求突破,清大學生團隊開始自行開發自駕賽車,The Imaging Source 兆鎂新(TIS)提供DFK 33UX273 相機以及相關配備,協助團隊達成目標。


定位及建立地圖資訊

團隊先製作一台縮小版賽車來測試硬體以及軟體設計,團隊目前開發的自駕系統由感測器融合與導航控制兩部分構成,由角錐定義之賽道實現對應的定位及導航系統,藉此驗證軟體架構的可行性。


在測試過程中,感測訊號利用擴展卡爾曼濾波(EKF),與FastSLAM-1.0演算法融合機器視覺系統與各項感測器資訊,以估計出車輛定位與角椎地圖資訊。導航控制則是基於定位與路徑資訊,運算車輛動力學模型,以隨機最佳化求解模型預測控制來達成車輛。


軟體驗證的方法融合了許多感測器類型的數據,如加速計、ToF以及視覺感測器。此感測器融合的過程可以達到最佳感測及導航控制。而視覺感測一直是無人車發展組成的一部分,用於可視化環境中的物體,如標誌和車道標記,視覺數據也可用於解決任何自動駕駛車面臨的另一個基本挑戰:確定自己在三維空間中的位置的能力。



圖1 : 清大學生以一台縮小版賽車先進行測試,將雙相機搭配主機於小車上。(左上角為概念圖,右下為實際測試賽車)
圖1 : 清大學生以一台縮小版賽車先進行測試,將雙相機搭配主機於小車上。(左上角為概念圖,右下為實際測試賽車)

機器視覺辨識一直是自駕車不可或缺的一部分,有如無人車眼睛,幫助賽車在賽道上辨識且避開障礙,暢行無阻。一開始,學生安裝單台USB 3.0 DFK 33UX273工業相機,整合成一個單相機系統。相機的輸入被分析為環境資訊(例如黃色和藍色的角錐,見圖1),同時也用於幀對幀的視覺追蹤。



圖2 : 電腦視覺演算法運用視覺數據,不僅能辨識物體及周遭環境變化,同時也能進行定位及建立地圖資訊(SLAM)。
圖2 : 電腦視覺演算法運用視覺數據,不僅能辨識物體及周遭環境變化,同時也能進行定位及建立地圖資訊(SLAM)。

相機的連續圖像被用來估計車子本身相機的即時位置變化,進行單眼視覺測距(VO),然後使用擴展卡爾曼濾波(EKF)和FastSLAM-1.0演算法,測量環境的基本結構和幾何形狀。 然後,這些特徵匯集整合到一個視覺地圖中,以高精度的方式預估汽車的位置(同步定位和建立地圖資訊 ?SLAM)。


雙眼看得比單眼廣

在測試過程中,學生團隊發現單台相機系統所提供的視野(FoV)還是有點太窄了(圖2a),過程中仍然有一些死角,無法完整辨認全數角錐。


借鑒其他賽車隊的經驗,學生們決定測試在視覺系統中增加第二個相機,以增加視野並捕捉所有環境障礙物(圖2b)。 在安裝相機前,車輛僅能透過加速規和光流速度感測器來推估自身位置,但無法得知外在環境狀況。經由USB 3.0相機能夠快速有效地連接到計算機,將圖像資訊從相機即時傳輸到資料庫。經過測試,雙相機系統便能成功辨識到所有角錐。



圖3 : (a)單相機賽車已能辨識大部分角錐,但仍然有一些死角。
圖3 : (a)單相機賽車已能辨識大部分角錐,但仍然有一些死角。

(b)增加第二台相機後的雙相機系統拓展賽車的視野,也成功地捕捉到所有角錐的影像。


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