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自动驾驶技能之基于深度进修的众传感器标定

标定是确定差别坐标系的互相转换联系,是传感器数据交融的条件,特别是激光雷达和图像数据。

自动驾驶技能,自动驾驶,无人驾驶

本文作家:黄浴(自动驾驶科学家/工程师)

标定是确定差别坐标系的互相转换联系,是传感器数据交融的条件,特别是激光雷达和图像数据。这里以深度进修的方法教练CNN模子去回归坐标系转换的参数。

重假如两个CNN模子:RegNet和CalibNet。

RegNet应当是第一个深度卷积神经收集(CNN)推测众传感器的6自度(DOF)外参数标定,即激光雷达(LiDAR)和单目摄像头。RegNet将标定的三个方法(特征提取、特征立室和全部回归)映照到单个及时CNN模子中。教练时代,随机对体系举行从头调解,以便教练RegNet推测出激光雷达投影到摄像头的深度测量与RGB图像之间的对应联系,并最终回归标定外参数。另外,通过迭代施行众个CNN,差别程度失标定(decalibration)数据上举行教练。如图是一个例子。

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失标定

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标定根底终究(GT)

自动驾驶技能之基于深度进修的众传感器标定

 

RegNet标定结果

起首,传感器坐标系中给出的点x变换为天下坐标系中的点y,定义为一个仿射变换矩阵H,即y = Hx。估量变换矩阵H的义务称为外标定。运用深度进修,需求从头定义外标定的题目,给定初始标定Hinit和根底终究标定Hgt的状况下,确定失标定矩阵φdecalib,其定义如下

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然后可以随机改动Hinit以取得大宗的教练数据。为了可以修立标定进程可观测的对应联系,用Hinit和摄像头内参数矩阵P将激光雷达点投影摄像头图像平面上,即

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每个像素(u,v),假如没有投射的激光雷达点,则存储投影点的逆深度值(摄像头坐标)zc或者为零。 因为比较图像像素的数目大大都常睹的激光雷达传感器仅供应少量测量数据,于是深度图像十分希罕。为了凑合这种希罕性,输入深度图运用最大值池化(Max Pooling)对投影的激光雷达深度点上采样。

下面图展现的是Regnet的构造框图,完成深度和RGB图像之间的标定。 运用初始标定Hinit将深度点投影RGB图像上。CNN收集的第一和第二部分,运用NiN(Network in Network)块来提取丰厚的特征以举行立室,此中索引显示NiN块的第一卷积层的核大小k。 特征通道的数目显示每个模块的右上角。 CNN收集着末一部分通过运用两个全连接层搜罗全部新闻来对失标定举行回归。(注:NiN块由一个k×k卷积,然后是几个1×1卷积构成。)教练时代,失标定矩阵会被随机排列,变成深度点的差别投影数据。

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如下图所示,深度点的投影随给定的初始标定值而激烈地改造。当初始校准从标定的根底终究(GT)改变偏离20°平移偏离1.5米的时分,可以导致激光雷达点云的投影的大大都点图像区域除外,难以与RGB图像修立对应联系。

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即使这些状况下,教练的CNN收集仍然可以改良标定。运用新的估量标定参数可以再次投影深度点,从而发生更众供相关盘算的深度点。 然后,该方法众次迭代即可。

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初始化

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结果

CalibNet是一个自监视的深度收集,可以及时自动估量激光雷达和2D摄像头之间的6-自度刚体转换联系。教练时,不举行直接监视(比如不直接回归标定参数);相反,可以教练收集去预测标定参数,以最大化输入图像和点云的几何和光度同等性。

下图是CalibNet的流程图:(a)来自标定摄像头的RGB图像;(b)原始激光雷达点云举措输入,并输出最佳对齐两个输入的6-自度刚体变换T;(c)显示过失标定修立的彩色点云输出;(d)显示运用CalibNet收集标定后的输出。

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该收集将RGB图像、相应的误标定(mis-calibration)的激光雷达点云和相机标定矩阵K举措输入。举措预处理方法,起首将点云转换为希罕深度图,将激光雷达点云投影到图像平面即可。因为初始误标定的不准确,将误标定点投影到图像平面会导致希罕深度图与图像(告急)差别等,如上图(c)所示。 将RGB输入图像和希罕深度图标准化为±1的范围,然后用5 x 5最大池化窗将希罕深度图最大池化为半致密深度图。

虽然收集的输出可直接预测平移,但需求将so(3) 中的输出改变矢量转换为其对应的改变矩阵。一个元素ω ∈ so(3) 可以通过运用指数图(exponential map)转换为SO(3)。

一朝将收集预测的标定参数转换为T∈SE(3)中的刚体变换,就会运用3-D空间变换器层(Spatial Transformer Layer),通过预测变换T对输入深度图举行变换。这里扩展了原始的3D空间变换器层以处理希罕或半致密的输入深度图,如上图(d)。

下图是CalibNet的收集构造图。收集主要由”RGB”和”深度”2个过错称分支构成,每个分支施行一系列,于是”深度”流的滤波器每个阶段都会淘汰。然后两个分支的输出沿着信道这个维度连接并通过一系列附加全卷积和批规矩化(Batch Norm)层,用于全部特征会合。将改变和平移的输出流分别,以捕捉改变和平移之间可以保管的模态差别。收集的输出是1×6矢量ξ=(v, ω)∈ se(3), 此中v是平移速率矢量,ω是改变速率矢量。

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下面是耗损函数的定义:

1. 光度耗损:通过预测的T变换深度图之后,反省预测的深度图和准确的深度图之间的鳞集像素偏向,偏向定义为,

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2. 点云间隔耗损:3D空间变换器层容许反投影(back projection)后的点云转换。 这个阶段,实验器量标准最小化未校准的变换点和目标点云之间的3D-3D点间隔。间隔测量有

a) Chamfer 间隔

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b) 推土机间隔(Earth Mover’s Distance):

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c) 质心ICP间隔

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着末,通通耗损函数定义为:

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下图是CalibNet标定的少许结果。第一行显示输入的RGB图像,第二行显示投影到图像上的相应的误标定的激光雷达点云。 第三行显示运用收集预测变换投影的激光雷达点云,着末一行显示相应的根底终究结果。 第二行中的血色框外示未对齐,而第三行中,血色框外示标定后的准确对齐。

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