ViCANdo新版本發佈(PART1) | 點雲庫(PCL)集成

激光雷達

        隨着智能駕駛技術的發展,激光雷達迅速的進入工程師的視野,不管是機械式、MEMS還是純固態激光雷達,本質上都是以一定的速度掃描照射區域,在此過程中激光雷達不斷的發出激光並接收反射信息。激光雷達的反射點信息包含了距離、時間和水平角度(Azimuth)等信息,同時結合激光發射器的固定垂直角度,即可以計算出反射點的座標信息,每一次掃描中所有反射點的集合即爲點雲(Point Cloud)。而伴隨着激光雷達的高精度帶來的數據量爆發,點雲數據的實時處理就成爲工程師要面對的一大挑戰。

         當前階段工程師處理點雲的校準、分類和分割等任務。利用PCL(點雲庫)我們可以實現抽取點雲特徵、處理目標分類、目標分割及可視化等需求。同時在處理點雲數據的同時也需要同步的考慮其他信號的接入,如視頻、毫米波、各類總線信號等。

         因此能否有合適的工具既可以同步的採集所需的各種數據,又能夠方便的支撐工程師去進行開發,就是智能駕駛開發工程師需要直接面對的一個問題。

點雲數據實時處理

        ViCANdo Suite是針對智能駕駛功能的開發和測試平臺,能夠同步的採集所需的各類數據,包括但不限於如下列表中的數據源,同時工具集成PCL(點雲庫),工程師可以直接使用PCL來進行相關的開發。

ViCANdo Suite直接支持的數據源:

 

ViCANdo新版發佈1.jpg


ViCANdo新版發佈2.jpg


 •  示例應用:LIDAR點雲數據處理

      地面點雲(平面)分割,系統採用兩個16線激光雷達

      目的:LIDAR探測到的點雲中有相當數量是地面信號,不利於障礙物識別,且增加計算負擔

      方法:RANSAC(隨機採樣一致性) 


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pcl::SACSegmentation


 •  示例應用:障礙物聚類

      方法:Euclidean聚類(只考慮空間距離或考慮intensity等額外條件) 


 11.22-.jpg

ViCANdo新版發佈4.jpg

只考慮距離

pcl::EuclideanClusterExtraction


 


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考慮距離和強度

intensitypcl::ConditionalEuclideanClustering


 •  示例應用:ViCANdo的點雲/視頻顯示處理界面


ViCANdo新版發佈6.jpg


ViCANdo新版發佈7.jpg


ViCANdo Suite 產品介紹

        ViCANdo Suite是針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件套裝。 

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 軟件包含如下組件: 


ViCANdo新版發佈9.jpg


 •  ViCANdo:

        ViCANdo是一款跨平臺的,針對AD/ADAS開發的數據記錄和分析工具,支持運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統,支持X86、ARM等平臺。

 •  ViCANlog:

        設計用於車端路試採集的軟件,可以運行在任何基於linux的硬件設備上,無人值守採集數據。除了一般計算機外,也支持Nvidia TX-2、Xavier,Nexcom等設備。

 •  ViCANdroid:

        安卓端的APP,可以採集CAN總線和視頻、音頻、GPS等數據,內建FTP服務,可以自動的上傳數據到服務器。便於方便的對數據進行處理分析。

 •  ViCANsim:

        通過與OpenCV和Matlab/Simulink™等的集成,方便用戶部署自己的算法在ViCANsim上,於此同時也具有與Matlab/Simulink™的接口。

 •  ViCANbedded:

        ViCANbedded的目標是應用與嵌入式環境,與ViCANdo 相同。它旨在輕鬆地將源代碼從 PC 平臺移植到到嵌入式環境。目前,它可支持 QTEmbedded 4.X及更高版本、QNX、Velocity、VxWorks等。


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