Blogue PCB - Analyse de la modélisation 3D du lidar basée sur zynq

À l'À l'intérieur.térieur. Reconstruction 3D, Il existe deux approches principales: la vision et le lidar. La méthode de mesure de distance de la technologie de vision est basée sur la triangulation. Portée maximale de 5 à 8 m, Ce n'est pas un grand espace., Cette méthode est fortement influencée par la lumière. Au contraire., Le lidar peut être utilisé dans un plus large éventail de scénarios. in Reconstruction 3D

1.2 domaines d'application

La modélisation 3D est largement utilisée, comme l'évitement des obstacles en temps réel et la planification des trajets pour les véhicules aériens sans pilote et les véhicules sans pilote. Il peut également être intégré à la vision de la machine, à l'impression 3D et à d'autres technologies. Il est également très utile pour la reproduction et la reconstruction des reliques culturelles. Le système de modélisation 3D lidar basé sur zynq peut pénétrer profondément dans l'environnement cible, recueillir des nuages ponctuels, reconstruire des modèles spatiaux 3D, mesurer et d'autres applications de vision de machine.

1.3 principales caractéristiques techniques

Tout d'abord, le système utilise l'algorithme ICP dans la base de données PCL Point Cloud pour itérer les données retournées par le lidar plusieurs fois afin d'obtenir un enregistrement précis.

Deuxièmement,, Système de transport Lidar PCB Sur le chariot à roues, Transmission en temps réel de l'information sur la position et la vitesse du chariot par le gyroscope du chariot et l'encodeur du moteur, Localisation précise en temps réel du lidar par transformation du système de coordonnées.

La conception peut reconstruire en temps réel des objets intérieurs avec une distance de 1 ~ 5m et moins d'angles morts, ce qui n'est pas facile à affecter par la lumière. Le lidar est monté sur une voiture télécommandée et peut être utilisé pour détecter des environnements inaccessibles.

1.4 KPI

1.5 principales innovations

Le chariot peut être télécommandé par l'application mobile;

L'algorithme est basé sur la base de données PCL Point Cloud;

L'enregistrement des données en temps réel peut être réalisé par l'algorithme ICP;

Accélérer l'algorithme ICP avec HLS en utilisant le module pl de pynq.

Partie II composition du système et description de la fonction

2.1 Introduction générale

Le système se compose d'un lidar, d'une roue stm32 et d'un Xilinx pynq - z2. Le lidar transmet les données recueillies sur les nuages ponctuels via le port Internet au pynq - z1. Le mclun est équipé d'un encodeur moteur, d'un gyroscope et d'un module Bluetooth. La direction et le mouvement sont contrôlés par le programme Bluetooth du téléphone. Pendant le déplacement, les informations de déplacement et d'assiette sont transmises au microcontrôleur stm32, qui est transmis au pynq - z2 par le Protocole UART stm32. Zynq calcule le déplacement et l'assiette du lidar à partir des données de déplacement et d'assiette. Zynq utilise l'algorithme ICP pour assembler les données Cloud point en fonction de l'offset des informations d'attitude et de position, puis transmet les données via le port réseau.

Dans cette conception, nous avons utilisé une petite voiture équipée d'un radar laser pour effectuer un balayage mobile et recueillir des informations à gauche, à droite et en haut pour la reconstruction.

2.2 Introduction de chaque module

2.2.1 Radar laser R - fans - 16

Dans ce système, le radar de navigation R - fans - 16 est utilisé pour l'acquisition de lidar et l'imagerie 3D est réalisée par balayage à 360° de 16 lignes. Le R - fans - 16 est basé sur la technologie de mesure du signal d'écho laser de haute précision. Il a des caractéristiques techniques telles que la longue distance de mesure (capacité de détection jusqu'à 200m), la haute précision de mesure (précision de mesure supérieure à 2cm), la précision de l'intensité de l'écho (intensité de l'écho réfléchi de la cible jusqu'à 8 bits) et ainsi de suite, ainsi que la couverture angulaire et la résolution de l'angle dans la direction de tangage. Lors de l'exécution du lidar, les données en temps réel du nuage ponctuel sont transmises au pynq - z2 par le port réseau.

2.2.2 chariot à roues à base de stm32

La roue de blé est équipée d'un micro - ordinateur à puce unique stm32. Dans cette expérience, le gyroscope, l'encodeur et le Bluetooth du chariot ont été utilisés. Le gyroscope et l'encodeur moteur du chariot transmettent les données à la MCU stm32 par le Protocole SPI. Le micro - ordinateur à puce unique calcule l'assiette et la vitesse des pneus du chariot, puis envoie la période de données à zynq en temps réel à 115 200 Baud en utilisant le Protocole UART. Le mouvement et la direction de la voiture sont commandés à distance par Bluetooth.

2.2.3 conversion du système de coordonnées

Le radar de navigation R - fans - 16 est utilisé dans cette conception. Les données qu'il recueille sont basées sur son propre système de coordonnées. L'essence de la reconstruction 3D est de convertir les données du système de coordonnées lidar en système de coordonnées géodésiques absolues, c'est - à - dire le système de coordonnées sphériques en système de coordonnées rectangulaires.

Le système de coordonnées sphériques est un système de Coordonnées orthogonales tridimensionnelles qui utilise les coordonnées sphériques (R, U ï¼ ¼ ¼) pour représenter la position du point P dans l'espace tridimensionnel. Comme le montre la figure 2.2.1, la "Distance radiale" entre l'origine et le point P est r et l '"angle polaire" est La distance entre la ligne de l'origine au point P et l'axe Z positif est de ¼. L '"Azimut" entre la ligne projetée sur le plan XY de la ligne de l'origine au point P et l'axe X est

La formule entre le système de coordonnées sphériques et le système de coordonnées rectangulaires est convertie comme suit:

Dans cette conception, les coordonnées du point de départ du véhicule sont considérées comme l'origine des coordonnées du système de coordonnées absolues. Ensuite, au cours de la période de données lidar, le système de sous - coordonnées est établi en prenant lidar comme origine de coordonnées, et la déviation de déplacement du lidar dans le système de coordonnées absolues initial est enregistrée.

La direction des trois axes de XYZ correspond à celle du système de coordonnées lidar. La vitesse et la direction du mouvement horizontal du lidar peuvent être mesurées à l'aide de l'encodeur du moteur, et la traduction entre le système de coordonnées du lidar et les coordonnées absolues peut être connue. L'angle d'assiette du lidar peut être mesuré à l'aide d'un gyroscope pour comprendre la rotation entre le système de coordonnées lidar et le système de coordonnées absolues. Les points du système de coordonnées lidar peuvent être cartographiés au système de coordonnées géodésiques absolues à l'aide des deux mesures ci - dessus et des formules de conversion entre le système de coordonnées sphériques et le système de coordonnées rectangulaires.

2.2.4 enregistrement des nuages ponctuels (algorithme ICP)

L'enregistrement de l'algorithme ICP consiste à faire correspondre les ensembles de points de deux systèmes de coordonnées différents à leurs caractéristiques géométriques. Il est nécessaire de résoudre la matrice de transformation rigide du corps et la matrice de traduction entre l'ensemble de points cibles et l'ensemble de points de référence, et d'utiliser la matrice de transformation rigide du corps pour agir sur l'ensemble de points cibles afin que les deux ensembles de points coïncident autant que possible. Pour l'ensemble de points cibles P et l'ensemble de points de référence Q, la formule de conversion est la suivante:

Les équations ci - dessus ne sont pas toujours correctes, donc nous devrions minimiser la fonction objective

Les méthodes couramment utilisées pour r et t sont SVD et l'optimisation non linéaire. La conception adopte la méthode SVD.

Le problème de l'algorithme ICP est généralement transformé en problème de solution optimale des moindres carrés, et l'ensemble du problème est divisé en deux parties. La première partie est la base et les intrants de la deuxième partie. La première partie est appelée enregistrement brut ou global. L'enregistrement approximatif consiste à calculer la position et l'attitude entre deux ensembles de points afin d'obtenir un résultat approximatif de coïncidence entre les ensembles de points et de fournir une valeur initiale appropriée pour l'enregistrement précis suivant. La deuxième partie est appelée enregistrement exact ou enregistrement local. Pour deux ensembles de points suffisamment proches l'un de l'autre, une stratégie d'optimisation itérative est utilisée pour obtenir le résultat final de l'enregistrement.

Partie III paramètres d'achèvement et de performance

3.1 Généralités

Le système a complété l'acquisition de nuages ponctuels par lidar, l'acquisition d'informations d'attitude par gyroscope et encodeur. La conception PS - PL adoptée par la puce de contrôle zynq du panneau de développement pynq - z2 améliore considérablement la commodité et la faisabilité de la conception du système et réduit la difficulté de la conception du système. La conception maître - esclave PS - PL maintient la simplicité de la conception du système et améliore la vitesse de fonctionnement et la capacité de traitement du système. La conception du noyau plip accélère considérablement la vitesse de calcul de l'algorithme. La partie Splice Point Cloud de la conception est accélérée par le noyau IP du terminal pl, ce qui améliore l'effet Splice et réalise avec succès la fonction de reconstruction 3D en temps réel.

3.2 achèvement

Dans le couloir intérieur, nous avons placé une rangée de tables et un extincteur avec des murs et des fenêtres de chaque côté.

Toutes les 200 images sont collectées en tant qu'ensemble de données et stockées dans un fichier PCD. L'image originale générée par chaque ensemble de données est illustrée à la figure 3.2.2. Le côté droit de l'image est le côté où le tableau est placé. Les détails du Bureau et du pied de table sont visibles. Le côté inférieur gauche est l'extincteur placé.

L'enregistrement ICP est effectué pour chaque groupe de nuages ponctuels adjacent afin d'obtenir un modèle 3D complet du véhicule traversant le corridor.

Le petit nuage discret à droite de l'image est un laser projeté à l'extérieur de la fenêtre du couloir et retourné. Si les deux côtés du corridor sont des murs, vous pouvez retourner au modèle 3D complet.

3.3 paramètres de performance

Plus la distance est longue et plus la résolution est faible, plus l'erreur de mesure de la largeur et de la profondeur de l'objet dans la plage de détection effective dépend de la stabilité de l'équipement (ici, le degré de Jitter du lidar). L'erreur de mesure de la largeur est inférieure à 2 cm, l'erreur de mesure de l'objet incliné est de 6 cm et l'erreur d'angle incliné est de 4°. Le chariot lui - même oscille légèrement pendant la mesure, de sorte qu'il y a une certaine erreur dans les résultats.