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SOTIF：用于算法開發(fā)和評估的自動駕駛車輛傳感器套件數(shù)據(jù)與地面真實軌跡（2）

2020-02-17 00:12:02·  來源：軒轅實驗室  
　
*本文翻譯自Juan R.Pimental所著Safety of the Intended Functionality (SOTIF) Book 3 - Automated Vehicle Safety Series，中文版權(quán)歸軒轅實驗室所有2.2地面實
*本文翻譯自Juan R.Pimental所著Safety of the Intended Functionality (SOTIF) Book 3 - Automated Vehicle Safety Series，中文版權(quán)歸軒轅實驗室所有
 
2.2 地面實況收集-自動車輛軌道
每輛車都配備了一個Applanix GPS/IMU，外加一個由7個機(jī)器視覺攝像頭、4個威力登雷達(dá)和2個自動雷達(dá)組成的傳感器套件。對于名義上的自主操作，只使用IMU來估計姿態(tài)，然后使用激光雷達(dá)掃描和之前生成的先驗圖之間的強(qiáng)度匹配來校正。在這個練習(xí)中，全球定位系統(tǒng)被用在偏差校正模式中，在全球參考系中提供車輛軌跡。使用由密歇根大學(xué)操作的Mcity以東400米的本地連續(xù)運行參考站(CORS)單元，彈道不斷更新。它使用NTRIP (利用Internet協(xié)議實現(xiàn)RTCTM的網(wǎng)絡(luò)化傳輸)WGS84(世界大地測量系統(tǒng))基準(zhǔn)的RTCM （RTCTM通過Internet協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)傳輸）2.3和3.1改正。因此，基于強(qiáng)度的定位也可以用高精度的差分GPS進(jìn)行驗證。
 
地面實況收集-行人和自行車軌道
 
行人和騎自行車的人都配備了由Emlid提供的RTK裝置。RTK數(shù)據(jù)可以通過一套算法進(jìn)行校正，以實現(xiàn)整數(shù)(也稱為固定值)或模糊度解析的準(zhǔn)確性。整數(shù)模糊度分辨率提供小于10厘米的標(biāo)準(zhǔn)偏差，而浮點模糊度分辨率標(biāo)準(zhǔn)偏差通常為10到45厘米?？色@得的校正質(zhì)量取決于大氣傳播信道的特性，并受到多種因素的影響，包括云層覆蓋、衛(wèi)星能見度和環(huán)境中的多徑衰落。
 
每個流動單元(漫游者)以及一個附加的固定單元(基站)的數(shù)據(jù)都被記錄下來，如圖5所示，該固定單元用作差異校正的基站。這個基站的位置顯示為圖11中的參考點。RTK單元的位置以人類可讀的ASCII格式記錄為臨時數(shù)據(jù)，其中每一行記錄一個時間數(shù)據(jù)樣本。更新頻率通常為5到10赫茲。這些列包含時間和位置信息，以及質(zhì)量指標(biāo)，如下所示:
 
•時間(UTC)
•位置:緯度(度)，經(jīng)度(度)，相對海平面高度(米)
•校正質(zhì)量度量:Q Q∈[1,……,6]，其中1:固定，2:foat，3:SBAS，4:DGPS，5:單點，6:PPP
•接收到的衛(wèi)星數(shù)量
•測量協(xié)方差:本地坐標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)偏差，北，東，上，東北，東，北，米
•漫游者與基站數(shù)據(jù)紀(jì)元(稱為age)之間的時間差，以秒為單位;
•用于驗證校正方法選擇的比率因子
 
為使RTK裝置獲得盡可能高的精度，將天線安裝在導(dǎo)電板上以減輕地面反射并提高定位精度。天線被放置在襯箔的衣服或帽子上，如圖6所示。需要注意的是，許多行人檢測和跟蹤算法依賴于通過訓(xùn)練樣本行人的機(jī)器學(xué)習(xí)；因此，盡可能表現(xiàn)得“標(biāo)準(zhǔn)”是很重要的(即沒有明顯的或大型的工具)。電源包和處理器非常小，可以不顯眼地放在口袋里或衣服下面，而天線本身則安裝在帽子、墊肩、背包等上面。
圖5 采用單個RTK單元作為基臺進(jìn)行差向校正。天線在前景的銅板上。
圖6 參與的行人手持RTK裝置照片。RTK裝置與電池組和天線相連。電池組裝在參與者的口袋里，天線被固定在參與者的帽子上。
2.3 交通燈階段數(shù)據(jù)
對于一些場景，我們感興趣的是基于交通燈狀態(tài)的行人決策，以及十字路口或附近車輛的存在。交通燈狀態(tài)的記錄是在9月份的收集期間存儲的，數(shù)據(jù)的圖表如圖7所示。
圖7 毫秒分辨率的交通燈(以及行人的通行權(quán))狀態(tài)也與UTC時間協(xié)調(diào)，允許在基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)的上下文中研究交互。
2.4 空中觀測
除了車輛傳感器和漫游者單元進(jìn)行的定量測量外，還有一部分場景是從一個靜止的旋翼無人機(jī)上記錄的，高度在80到120米之間。圖像提供了數(shù)據(jù)集的背景，以及車輛和行人軌跡的交叉驗證。圖8顯示了來自視頻的一個框架，其中有三輛測試車輛，以及多個行人。雖然在靜態(tài)圖像中很難直觀的定位行人，但是在視頻中卻很明顯。在圖1中，交叉點被標(biāo)記為A和B。
圖8 無人機(jī)拍攝的視頻畫面顯示了在Mcity收集期間的多輛車輛和行人。視野包括Main和Liberty與St的交叉口。
2.5 關(guān)于坐標(biāo)系的注意事項
Ford 自動駕駛汽車傳感器數(shù)據(jù)收集在傳感器框架中，并在轉(zhuǎn)換(使用外部校準(zhǔn)參數(shù))后以本地LCM消息格式存儲到線性化的全局框架中，如圖9所示，即車輛和任務(wù)防御。這里描述的數(shù)據(jù)集的公共域版本將包含通用全局框架中的傳感器數(shù)據(jù)，以及允許UTC引用時間的時間戳鍵。
這些數(shù)據(jù)從LCM日志中提取，并以更新姿態(tài)消息的頻率(~ 5ms或200hz)作為逗號分隔的文本文件導(dǎo)出。由于導(dǎo)出的序列化激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的大尺寸，我們將探索其他格式，如LAS。
提取了相應(yīng)的GPS時間和車輛在全球GPS和局部坐標(biāo)系下的姿態(tài)。車輛傳感器數(shù)據(jù)記錄為GPS時間，RTK漫游車記錄為UTC時間。將GPS時間轉(zhuǎn)換為UTC。所有數(shù)據(jù)的公共域版本將使用UTC時間戳。
圖9 車輛傳感器數(shù)據(jù)采集在傳感器框架內(nèi)，并存儲在局部框架內(nèi)；每一次測量的全局到局部的轉(zhuǎn)換是由高精度的GPS或允許傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成通用GPS框架的定位算法導(dǎo)出的。
3 總結(jié)
應(yīng)用程序的自動駕駛汽車傳感器和準(zhǔn)確,內(nèi)存占用較小的GPS探測車已經(jīng)用于Mcity收集異常結(jié)合高分辨率相機(jī)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,車輛位置數(shù)據(jù),傳感器數(shù)據(jù)(激光雷達(dá),雷達(dá)),以及探測器通過獨立的不同位置文件修正測量,構(gòu)成一個獨特的數(shù)據(jù)集驗證。這些數(shù)據(jù)可以用于從感知、感知、檢測、跟蹤、預(yù)測和分類的評估算法。
在圖10中，一個來自第二幕第二場的例子軌跡顯示了參與者之間的交互作用的多樣性。這為評估檢測、跟蹤和分類算法的準(zhǔn)確性提供了許多機(jī)會。
在浮動質(zhì)量(誤差小于1米)和整數(shù)質(zhì)量(誤差小于10厘米)下，RTK單元的固定或浮動質(zhì)量校正優(yōu)于99%或65%到85%的時間。在某些情況下，圖11中的一個示例顯示了一個軌跡，其大部分校正精度小于10厘米。
圖10 多個參與者(包括Ego車輛)和多個騎自行車者和行人的位置被繪制出來，以顯示數(shù)據(jù)集中所表示的各種交互。
圖11 第二幕，第二場，第二幕，第四幕中，探測器4的位置估計值被繪制在一塊來自谷歌地球的瓦片上。綠色圖標(biāo)用于滿足整數(shù)(固定)歧義解決的估計，而黃色圖標(biāo)用于浮點數(shù)。參考位置，也就是基站的位置，在上圖的正中央。
 
 
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