Giới thiệu cách tìm đường đi của xe Junior

1. Nền tản phần mềm

Junior kế thừa từ xe Stanley một cấu trúc phần mềm mô đun phân phối mô đun. Cấu trúc sử dụng phần mềm IPC Simmons để truyền dữ liệu. Dữ liệu đến từ các robot và các cảm biến của nó được dẫn qua nhiều giai đoạn, bao gồm: giao tiếp cảm ứng, nhận thức và dự toán trạng thái, lập kế hoạch, điều khiển và giao tiếp với xe. Đường dẫn thực hiện song song trên tất cả các bộ vi xử lý,

gây nên xử lý chậm trễ tổng cộng khoảng 300ms giữa các phép đo cảm biến. Phần mềm này cũng ghi lại tất cả dữ liệu và tích hợp dữ liệu cảm biến với nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như hình ảnh trên không.

Một cơ sở quan trọng của phần mềm trên xe Junior là trực quan. Một bộ trực quan phong phú làm cho nó có thể giám sát trạng thái của robot và các vấn đề ngay tại chỗ. Hình 1 mô tả một tập tin RNDF của khuôn viên chồng trên hình ảnh trên không.

Đối với cuộc thi thách thức đô thị UCE, Stanford phát triển một bộ phần mềm mới để đọc các tập tin RNDF và theo dõi chiếc xe liên quan đến những tập tin này.

Hình 1. Hình ảnh tập tin RNDF chồng trên hình ảnh trên không.

2. RNDF cục bộ

Chức năng chính của hệ thống camera toàn cảnh là phát hiện dấu hiệu làn đường và cục bộ hóa chính xác. Đội đua Stanford đã phát triển một đường dẫn xử lý đầy đủ cho việc tìm kiếm, đánh dấu làn đường trong hình ảnh, và liên kết chính xác tương đối so với RNDF. Đường dẫn này hoạt động trong thời gian thực, sử dụng một đơn vị xử lý đồ họa trên bo mạch đặc biệt (GPU).

Trong bước xử lý đầu tiên, đường dẫn của Junior hiệu chỉnh cho góc quay xe và độ cao của chiếc xe, và sau đó sữa chữa cho thẳng hình ảnh toàn cảnh thành một hình ảnh trên không bằng phẳng. Hình 2 mô tả đánh dấu làn đường đang trong hệ quy chiếu hình học tương tự như các thông tin đường trong RNDF, bằng cách sử dụng đơn vị đo lường tương đối giống nhau.

Hình 2. Đánh dấu làn đường trong hệ quy chiếu hình học.

Hình ảnh liên kết này cho thấy RNDF chồng lên đường được tìm thấy bằng thuật toán. Hình dung thanh nhỏ màu hồng là các lỗi còn sót lại trong quá trình này. Độ chính xác của liên kết này thường là trong khoảng một vài cm. Để tăng độ bền vững của phương pháp này, hệ thống tự động loại bỏ khu vực mặt đất cao, cũng như khu vực giao lộ. Ví dụ về các khu vực từ chối bao gồm vỉa hè (màu lục lam đậm), và nút giao thông (màu cam đậm) trong Hình 3 dưới đây. Tất cả được thực hiện mà không cần bất kỳ sự can thiệp của con người.

Hình 3. Mô tả các khu vực bị từ chối bao gồm vỉa hè (màu lục lam đậm), và nút giao thông (màu cam đậm).

Kết quả của quá trình liên kết này được đưa trở lại vào các mô đun ước tính đặt ra, tiếp tục tinh chỉnh các ước tính vị trí của hệ thống GPS. Kết quả là Junior biết vị trí bên của nó trên một làn đường thường với độ chính xác 5cm.

3. Tìm kiếm lề đường

Junior cũng phân tích dữ liệu phạm vi Velodyne để xác định những chướng ngại vật nhỏ, giống lề đường. Những chướng ngại vật này được tìm thấy thông qua phân tích của các máy quét đường riêng lẻ. Trong phần mềm Junior, một phương pháp tìm kiếm của máy đã được tạo ra để phát hiện dấu hiệu lề đường.

Hình 4. Mô tả tìm kiếm lề đường

Hình 4 minh họa tìm kiếm lề đường cho một phạm vi duy nhất khi cảm biến quét. Trong hình ảnh này, lề đường màu trắng và màu hồng. Lề đường màu trắng là ảo (ví dụ như thân cây); lề đường màu hồng phù hợp với RNDF. Nhưng có thể thấy trong hình ảnh này, Junior tìm lề đường chính xác, và tất cả các vỉa hè giả chỉ được tìm thấy bên ngoài khu vực đường RNDF và không ảnh hưởng đến khả năng vận hành của Junior.

Công cụ tìm lề đường hoạt động trong thời gian thực. Dữ liệu lề đường sẽ được sử dụng cho cả tránh va chạm và thực hiện cục bộ hóa.

4. Theo dõi xe

Phương pháp đặc biệt đã được phát triển để theo dõi đối tượng chuyển động trong môi trường. Phương pháp theo dõi hiện tại có thể độc lập sử dụng dữ liệu phạm vi từ Velodyne và cảm biến phạm vi IBEO, nó sử dụng dữ liệu radar để tăng cường cho kết quả theo dõi.

Đường dẫn xử lý cho việc theo dõi đối tượng thu được trong nhiều bước. Đầu tiên, các dữ liệu phạm vi được lọc từ các chướng ngại vật theo chiều dọc, và các khu vực bên ngoài RNDF được loại bỏ, như là phép đo của mặt phẳng mặt đất. Tiếp theo, các đường dẫn xử lý sử dụng các bộ lọc để kết hợp hình chữ nhật hai chiều với các dữ liệu còn sót lại (kích thước z được bỏ qua trong phân tích này). Mỗi hình chữ nhật có thể chuyển động hoặc đứng yên và nhiều hình chữ nhật có thể là cần thiết để giải thích cho bộ cảm biến quét. Với các đối tượng di chuyển, các hình chữ nhật theo dõi được chú thích với một ước tính vận tốc. Hình 5 minh họa một tình huống điển hình với nhiều đối tượng chuyển động.

Hình 5. Minh họa một tình huống điển hình với nhiều đối tượng chuyển động.

Kết quả của việc theo dõi đối tượng chuyển động là một danh sách các đối tượng được theo dõi, chú giải bởi vận tốc của chúng. Đối tượng cố định được đánh dấu đặc biệt, khi chúng có những trạng thái thay đổi. Trong thử nghiệm thực tế, phương pháp này cho thấy nó có độ chính xác cao và đáng tin cậy.