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康謀分享 | aiSim5 物理相機(jī)傳感器模型驗證方法(一)

康謀自動駕駛 ? 2024-04-10 15:13 ? 次閱讀
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摘要:

aiSim5可以實時模擬復(fù)雜的傳感器配置,在多GPU分布式渲支持的支持下,aiSim可以渲染20多個攝像頭、10多個雷達(dá)和10多個激光雷達(dá)在同一環(huán)境下運(yùn)行。aiSim5獨有的實時渲染引擎能夠滿足對物理精確環(huán)境和天氣模擬的所有要求,具有完全的決定性和可重復(fù)性。

wKgaomYWNxeABVziAAOMhaBOo4E503.png圖1:aiSim 重建場景wKgZomYWN1qAQfbBAAN6QhuF_PU042.png圖2:真實場景

aiSim5基于物理的相機(jī)模型將會通過以下方法驗證其與真實世界的相關(guān)性:

一、光照度測試

aiSim 擁有內(nèi)置的光照度傳感器,因此可以使用光照度傳感器對aiSim的照明模型和材質(zhì)進(jìn)行端到端的驗證。

1、案例1

在 aiSim 中重新模擬一個高速公路場景,并匹配相應(yīng)的天氣效果。

wKgaomYWOH2AakhfAABWzvu0k6I581.png?圖3

目前正在 aiSim 中重建這一場景并測試這一光照度測量結(jié)果。

2、案例2

驗證人工照明模型以及aiSim車庫地圖的相關(guān)性時,可以在車庫使用匹配的光照屬性進(jìn)行重新模擬,aiSim 中會產(chǎn)生相似的結(jié)果。

wKgaomYWOMCAKsReAADn76j295g985.png?圖4:真實世界中進(jìn)行傳感器標(biāo)定的場景wKgaomYWONCAfoYZAAC6E2womx0720.png圖5:aiSim中搭建的用于相機(jī)標(biāo)定車庫場景

二、色彩校準(zhǔn)測試

1、簡介

在進(jìn)行相機(jī)圖像匹配時,使用Color Correction Matrix (CCM) 是一種有效的方法,可以通過對已知相機(jī)拍攝的參考照片和aiSim渲染的Macbeth色板圖表進(jìn)行比較來計算CCM。

wKgZomYWOl6AUSK7AACHvWGEVNc419.png圖6wKgZomYWOnyAI9GRAABPpyxDdz8589.png圖7

2、具體步驟

  • 準(zhǔn)備參考照片:首先,需要一張使用已知相機(jī)拍攝的Macbeth色板的照片。Macbeth色板是一個標(biāo)準(zhǔn)化的顏色樣本集,通常用于色彩管理和校準(zhǔn)。
  • 獲取aiSim渲染的Macbeth色板:接著,你需要在aiSim中創(chuàng)建一個Macbeth色板的渲染圖。確保渲染環(huán)境的光照條件與參考照片盡可能一致,以便更準(zhǔn)確地匹配顏色。
  • 應(yīng)用CCM:計算出CCM后,aiSim可以將其應(yīng)用于aiSim的圖像輸出,進(jìn)行顏色校正。
  • 驗證和調(diào)整:應(yīng)用CCM后,比較aiSim輸出的顏色與參考照片的顏色。如果存在差異,可能需要進(jìn)一步調(diào)整CCM的參數(shù)或重新計算,直到達(dá)到滿意的匹配效果。

通過這種方法,可以確保aiSim的輸出顏色與實際拍攝的照片顏色盡可能一致,從而提高圖像的真實性和準(zhǔn)確性。

三、離線仿真器驗證

1、簡介

也可以采用基于物理的渲染(PBR)離線渲染器進(jìn)行比較。

2、具體步驟

  • 構(gòu)建相同樣本場景:在aiSim和參考渲染器中構(gòu)建相同的樣本場景。這包括場景中的所有物體、材質(zhì)、光照條件等,以確保兩個環(huán)境中的變量盡可能一致。
  • 使用相同的相機(jī)參數(shù):使用相同的相機(jī)外部參數(shù)(extrinsic)和內(nèi)部參數(shù)(intrinsic)來拍攝場景。外部參數(shù)涉及相機(jī)在世界空間中的位置和方向,而內(nèi)部參數(shù)則包括焦距、畸變等相機(jī)特有的屬性。
  • 進(jìn)行HDR或LDR驗證:無論是高動態(tài)范圍(HDR)還是低動態(tài)范圍(LDR)驗證,都可以用于比較兩個渲染器生成的圖像。選擇哪種驗證方式取決于場景的光照條件和所需的驗證精度。
  • 比較生成圖像的差異:對aiSim生成的圖像和參考渲染器生成的圖像進(jìn)行比較。可以通過視覺檢查或使用圖像分析工具來量化差異,如計算顏色偏差、亮度對比度等。
  • 多場景驗證:通過多個不同的場景來驗證系統(tǒng)的不同部分,例如只驗證人工光源,或者只驗證天空和太陽的效果等。可以幫助識別和隔離特定問題,提高驗證的針對性和效率。

以上方法均適用于驗證aiSim相機(jī)傳感器模型與現(xiàn)實世界或高精度的離線渲染器的相關(guān)性。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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