H NDT Kisokos - szenergy/szenergy-public-resources GitHub Wiki

Autoware NDT térkép készítés

Autoware.ai 1.13 verzióhoz. Az angolnyelvű leírás itt érhető el:

https://autowarefoundation.gitlab.io/autoware.auto/AutowareAuto/ndt-review.html

A térképet rosbag fájlból lehet készíteni a runtime manager segítségével. A térkép készítésének menete:

  1. A simulation fülön töltsük be a rosbaget, indítsuk el majd nyomjunk rá a Pause-gombra mikor a playing 0-1%-on áll.
  2. A setup fülön nyomjunk rá a TF gombra és a Vehicle Model-re ( csak a robot_description paramétert adja meg)
  3. Az ndt_mapping bemenetként node csak a /points_raw topicot fogadja el. Ha egyesített pontfelhőt használunk a points_concat node kimenete legyen ez. Egyébként használjuk a topic_tools relay -t a topic átnevezéséhez.
  4. A paraméterek beállítása után pipáljuk ki az ndt_mapping checkboxot a computing fülön.
  5. Indítsuk el újra a simulation fülön a rosbaget, majd nyomjunk rá a Pause-ra mielőtt a playing elérné a 100%-ot
  6. Várjuk meg amíg a térkép elkészül. A térképet .pcd fájlként menteni tudjuk. A mentést az ndt_mapping pararméterei alatt található PCD OUTPUT gombal tudjuk elvégezni.

A térkép betöltése:

  1. A runtime manager map fülén, a ref gomb segítségével válaszuk ki a .pcd fájlt, majd nyomjuk meg a Point Cloud gombot.
  2. A betöltés után a térkép a /points_map topicon lesz elérhető.

NDT_mapping paraméterek:

  • Resulution: A térkép felbontása [m], alap érték 1 méter
  • Step Size: Az iterációk közötti érték növekedés [m], alap érték 0.1 méter
  • Transformation Epsilon: Konvergencia határérték [m], alap érték 0.01 méter
  • Maximum Iterations: Iterációk számának maximuma [db], alap érték 30
  • Leaf Size: Voxel szűrő mérete [m^3], alap érték 1 m^3
  • Minimum Scan Range
  • Maximum Scan Range

megjegyzés: A térképezéshez a pcl_generic módszer volt a leghatékonyabb

Autoware NDT lokalizáció (Nissan Leaf)

Az NDT egy illesztési eljárás, ami egy referencia pontfelhőhöz igazítja az aktuálisan mérhető pontfelhőt, aminek eredménye egy homogén transzformáció.

Esetünkben Nissan Leaf járművön a következő lépésekre van szükség a lokalizáció előállításához:

  1. Pontfelhő egyesítése
  2. Meglévő pontfelhő alapján referencia pontfelhő előállítása (ndt_mapping). Ez előállhat akár egy ROSBAG fájl alapján is.
  3. Referencia pontfelhő felhasználása transzformáció illesztésére futásidőben.
  4. Szűrés Kálmán szűrő segítségével.

Megjegyzendő, hogy a transzformációs fa, másképp fog alakulni ebben az esetben:

  • A szenzorok statikus transzformációi maradnak a korábban megszokott módon.
  • A map koordinátapont jelöli az UTM koordinátarendszerben az elhelyezkedést.
  • A map->base_link transzformációt a választott lokalizációs eljárás, esetünkben az NDT matching vagy a Kálmán-szűrő fogja előállítani.
  • A GPS direkt szenzoros forrás, tehát ebből nem célszerű a base_link transzformációt levezetni (bármennyire is pontos, mint például Novatel). A GPS szenzor egy külön transzformációt a map->gps transzformációt fogja előállítani.
  • A current_pose topik vagy az NDT, vagy a Kálmán-szűrő kimenete. A GNSS kimenete a gnss_pose.

Pontfelhők egyesítése

Cél a két Ouster LIDAR pontfelhőjének egyesítése, ami a következő topikokat takarja:

  • /left_os1/os1_cloud_node/points
  • /right_os1/os1_cloud_node/points

A választott localizer_frame: base_link

A kimeneti topic:

  • /points_concat

A launch fájl, ami elindítja a konkatenálást runtime manager használata nélkül:

roslaunch nissan_autoware_launch points_concat_all.launch

Voxel szűrés

A két LIDAR hatalmas adatmennyiségben állít elő adatot, ami nem feltétlenül szükséges egy transzformáció előállításához. Esetünkben a következő paraméterezése a szűrésnek megfelelő az NDT működtetéséhez:

  • bemenet: Az egyesített pontfelhő topicja, alapesetben /points_concat
  • Voxel levél méret [méterben]:
    • valós online teszten a megfelelő érték 2.5 volt
    • 3.15 és 4.15 is tesztelve lett, ezek kicsit pontatlanabb eredményt adnak.
    • 5m felett nem működőképes.
  • Measurement Range (mérési hatótáv) : 200 m

A szűrt pontfelhő a filtered_points topikon elérhető.

A launch fájl, ami elindítja a voxel szűrést runtime manager használata nélkül:

roslaunch nissan_autoware_launch nissan_voxel_filter.launch

NDT lokalizáció (ndt_matching)

Runtime manager segítségével indítsuk el az ndt_matching programot:

  • Kezdeti érték: Ha a kezdeti érték nem megfelelő, kicsi az esély a megfelelő a lokalizációra! A kezdeti érték 2 módon adható meg:
    • A map frame-ben való koordináták megadásával
    • Megfelelő GNSS forrás esetén beállítható a GNSS alapján történő póz beállítás,
      • A gnss csak akkor működik megfelelően ha a .pcd térkép UTM koordináta rendszerben van. A térkép középppontját eltolni ezzel a node-al tudjuk, ahol az értékek a gnss_pose kezdeti értéke:
 $ pcl_transform_point_cloud input.pcd output.pcd -trans dx,dy,dz -quat w,x,y,z
  • Iterációk max száma: 50
    • 30-40 mellett referencia ROSBAG-en működött.
  • Odometria segítségével stabilizálható a becslés (Use odometry checkbox). Ez olyankor probléma, ha olyan helyen vezetünk, ahol a LIDAR alacsony intenzitású mértékeket mér (pl. üvegfalak). A bemeneti sebesség előállítható saját kinematikai modell, vagy a can2odom Autoware node segítségével.
  • Error Threshold: Tűréshatár, minél nagyobb az érték annál pontatlanabb a lokalizáció, de a túl kicsi érték is megátolhatja a lokalizáció létrejöttét. alap érték: 1
  • Resulution: A térkép felbontása [m], alap érték 1 méter
  • Step Size: Az iterációk közötti érték növekedés [m], alap érték 0.1 méter
  • Transformation Epsilon: Konvergencia határérték [m], alap érték 0.01 méter

A Lokalizációhoz a pcl_anh vagy a pcl_anh_gpu módszer ajánlott

Bemenetek

Az ndt_matching a következő topikokon vár üzeneteket:

  • filtered_points: szűrt pontok (pl.: voxel_grid_filter), pontfelhő
  • points_map: referencia pontfelhő (ndt_mapping eredménye).

Opcionális:

  • gnss_pose: GNSS szenzor által előállított referencia póz.
  • vehicle/odom: jármű kinematikai modell alapján számolt odometria.
  • imu_raw: állítható, IMU bemenet (elég sok IMU forrás rendelkezésre áll)

Kimeneti topikok (a lista nem teljes):

  • ndt_pose: az NDT eljárás által megbecsült póz.

Ellenőrizzük az ndt_pose topik kimenetét! Ha közel a GPS-hez hasonló értéket kapunk, rendben vagyunk!

Ellenőrzés a pose_eval.py script segítségével (NDT és Kálmán-szűrő által előállított póz is ellenőrizhető).

GPS vs NDT

  • A rosbagből utólag előállított NDT (gnss kezdeti pozíció használatával):
    A 3 görbe egymáshoz közel van viszont az ndt nincs tökéletesen paraméterezve ndt_nova_gnss_good

  • Az online mérésből készült NDT: Megjegyzés:: Az NDT alpvetően a map .pcd koordináta rendszerbe lokalizál az origo [0,0,0,0,0,0] vektor. A gps el való összevetéshez az origót az /gnss_pose kezdeti értékébe toltuk. Az ndt elcsúszását eltérését ez okozza. ndt_gnss_nova3

Összegzés

Launch fájlok kezeléséhez a következő repót kezeljük: https://github.com/szenergy/nissan_leaf_ros

A wiki oldalt @umiklos mérései alapján, @kyberszittya és @umiklos állította össze.

Utolsó módosítás: 2020.05.26