三水路燈車出租， 清遠路燈車出租， 鼎湖路燈車出租     路燈車的路況識別系統的硬件系統設計方法？       路燈車在不規則的路面上行駛時，會產生劇烈振動，使三維激光雷達測得的數據誤差增大，單純靠濾波算法不能消除如此大的誤差；此外，三維激光雷達測得的數據是物體在三維激光雷達坐標系下的坐標，為了對路面狀況進行識別，需要得到路燈車的行駛里程，進而將被測物從三維激光雷達坐標系下轉換到世界坐標系，一般的基于編碼器的里程計由于路燈車在野外行駛時產生的滑移現象而會產生較大誤差。針對這種情況，提出使用慣性測量單元融合圖像的六自由度里程計來測量車身的位姿變化，對三維激光雷達測得的數據進行誤差消除及坐標系轉換。首先介紹了傳感器的選用和其詳細參數，然后介紹了路況識別系統的硬件系統架構，最后對三維激光雷達的外參和相機的內參進行了標定。

         

        設計的傳感器支架，支架由鋁合金管及鋼板搭建而成，在連接處還配有合頁，可根據不同車型調整三維激光雷達的探測角度，慣性測量單元安裝在底板中央，立體相機安裝在底板前方。 路況識別系統：傳感器支架16 線三維激光雷達的探測角度為±15°，當水平放置時，僅有8 線激光束可探測到地面信息，為了得到更多的地面信息，將三維激光雷達傾斜放置，可使全部16 線激光束探測到地面，將三維激光雷達順時針旋轉，使全部激光束照射到地面上，為了使車身發生顛簸時Rs9 依然可以照射到地面，對某型號路燈車以往試驗數據進行分析，發現在顛簸路面行駛時，其俯仰角不超過±5°，故設置Rs9 激光束與水平線夾角為5°，即為20°；某型號路燈車高為2920 mm，激光雷達支架為300 mm，故三維激光雷達安裝高度為3220 mm，在路燈車在水平路面上行駛時，探測距離為車前4600 mm至37011 mm。主動油氣懸架完成調節需要0.7 s，路燈車行駛的最高時速為120km/h，這段時間內行駛的距離為23333 mm，小于路況識別系統最遠探測距離，因此路況識別系統符合設計要求。為了使三維激光雷達和立體相機不被遮擋，將設計好的傳感器支架安裝于路燈車駕駛室上方。三維激光雷達和慣性測量單元均需單獨供電，故將三維激光雷達與慣性測量單元接入車載穩壓電源，電壓均為12 v。立體相機為USB 供電，將其接入車載計算機USB 3.0 接口；三維激光雷達數據通過RJ45 傳輸，將其接入車載計算機網口；慣性測量單元數據通過RS232 傳輸，將其接入對應串口，鑒于很多計算機沒有相應串口，可轉換為USB 3.0 串口接入。將數據處理的最終結果通過顯示屏輸出，顯示屏數據通過車載計算機由HDMI 接口輸出，供電根據其型號可由車載穩壓電源進行供電。

          傳感器標定： 傳感器的標定一般分為內參標定與外參標定，內參標定是指對傳感器本身的參數進行校準。外參標定指的是傳感器相對于載體的安裝位置。本文主要對立體相機的內參進行了標定，由于三維激光雷達和慣性測量單元是較為精密的的儀器，忽略了其由傳感器本身引起的誤差。在外參標定方面，將三維激光雷達的坐標系相對于其載體坐標系的外參進行標定，由于慣性測量單元和相機的數據只作為三維激光雷達位姿變化量的測量值，不作為其他物體的狀態估計，且其與三維激光雷達一起固連于剛體支架，測得的數據為剛體位姿變化，亦可作為三維激光雷達的位姿變化，故無需對其外參進行標定。

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           三維激光雷達外參標定：三維激光雷達直接測出的數據為被測物在三維激光雷達坐標系下的坐標，想要得出被測物相對于三維激光雷達載體的相對坐標，需要對兩個坐標系的旋轉和平移進行解算，即對三維激光雷達的安裝參數進行標定。斯坦福人工智能實驗室提出了非監管條件下的內參外參標定方法，在外參標定部分，通過同一被測物在三維激光雷達不同位姿下的坐標的變化求解三維激光雷達的外參，并對標定結果進行了誤差分析。使用雙目相機ZED 和三維激光雷達進行了聯合標定，求解了雙目相機坐標系和三維激光雷達坐標系之間的變換矩陣。將面與面相互垂直的紙箱作為校準箱，采用隨機抽樣一致性算法對紙箱三個側面進行擬合，并通過優化完成了32 線激光雷達的標定。參考上述標定方法，對本文使用的三維激光雷達進行外參標定。在本文中，三維激光雷達的外參標定即求解三維激光雷達坐標系與路燈車車體坐標系的變換矩陣。旋轉矩陣R 由歐拉角計算而來，因三維激光雷達坐標系和車體坐標系均固連在運動物體上，故按照固連旋轉（IntrinsicRotations）歐拉角定義，設繞軸旋轉的角滾動角為α，繞軸旋轉的角俯仰角為β，繞軸旋轉的角偏航角為γ，平移矩陣T 為三維激光雷達或車體沿其坐標系坐標軸的位移，選擇兩面相互垂直的墻面，將激光雷達對準所選墻面，采集兩面墻的點云數據。

 

    

            先對點云數據進行粗過濾，濾出墻角大致區域后使用隨機抽樣一致算法對點云數據進行平面分割，隨機采樣一致（RANSAC）是一種迭代方法，可從一組包含離群值的觀察數據中估算數學模型的參數，當不對離群值施加影響時，離群值不受影響。因此，它也可以作為一種異常檢測方法。擬合兩平面的平面方程，并計算其法向量，然后在三維激光雷達坐標系中進行歸一化，得到三維激光雷達坐標系下的歸一化向量。在車體坐標系中對兩墻面的平面方程進行計算，因三維激光雷達的測量精度為厘米級，故使用卷尺測量便可達到同等精度。分別測量載體坐標原點至兩平面的距離，建立兩平面在車體坐標系下的平面方程，并計算歸一化法向量，即為三維激光雷達相對于載體的外參。

              立體相機內參標定： 由于相機的鏡頭一般由透鏡制成，所以當光線穿過透鏡照射到平面上時會產生畸變，此外，相機將真實物體進行了縮放和平移并成像到相機的成像平面，為了從圖像上反映真實物體的大小及位置并消除畸變，應首先對相機進行內參標定。設二維圖像坐標系u-v，相機坐標系x-y-z，u 軸與x軸平行，v軸與y軸平行，且圖像在u 軸縮放，在v軸縮放，并且平移了T,yxcc ，那么在相機坐標系中的ZYXp），（對應于在圖像坐標系中VUp），由相機的成像原理可知：其中，f 為相機的焦距，將式代入式，并令xcfK （2-10）畸變分為徑向畸變和切向畸變，徑向畸變是由透鏡本身引起的畸變，分為桶形畸變和枕形畸變，左側為枕形畸變，右側為桶形畸變；而切向畸變是由透鏡安裝時與成像平面的夾角引起的。 r 表示點p 在極坐標系下與坐標系原點的距離, kkk 為徑向畸變參數。切向畸變后的坐標pp 為切向畸變參數。而ZED 立體相機由兩個水平放置的相機組成，空間中的一點P（X,Y,Z）在左右兩個相機的成像平面成像分別為RL，PP ，因其Y 坐標相同，僅在x軸有差別，故設x軸坐標分別為RLuu ，則有：duuRLd 被稱作為視差，根據三角形相似原理，易推出其深度dfbz（2-14）其中b 為基線。 使用張正友棋盤法對ZED 立體相機進行標定，將標定板投射到電腦上，通過平移旋轉相機對其各參數進行標定。圖2.14 立體相機標定板在2560 x 720 分辨率下的標定結果，左目相機內參矩陣。

           主要介紹路況識別系統的硬件部分，針對路燈車的轉場路況較差的特點，選用三維激光雷達作為路面探測的傳感器，并選用慣性測量單元和立體相機對路燈車行駛過程中產生的姿態變化進行消除；設計了可根據車型進行三維激光雷達角度調節的路況識別系統支架，并將所用到的傳感器安裝到了支架上；最后，對三維激光雷達的外參進行了標定，對立體相機的內參進行了標定。

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