基于CATIA V5和Geomagic Qualify的汽车零部件质量快速检测

利用CATIAV5点云后处理及Geomagic Qualify分析功能．对汽车零部件的点云数据和CAD模型进行3D和2D比较。检测零部件尺寸偏差,并自动生成图文形式的检测报告,为汽车零部件的检测提供了一种有效和快捷的方法。     

基于实测点云数据的隧道分割及形变检测方法

为了解决隧道形变检测准确性低、分析不全面的问题,对隧道三维点云轴线提取、隧道影像生成及分割、隧道点云数据分割和隧道断面形变检测等方面进行研究。对于三维激光扫描仪获取到的隧道原始点云数据,首先基于设计轴线,对RANSAC算法进行改进,来拟合等间距隧道断面圆心,并采用基于最小二乘优化的3次B样条曲线拟合方法,获取隧道实测轴线;其次,通过从点云数据到影像的数据转换方法,生成隧道反射率影像,并进一步利用点云数据几何特征生成几何权重图,应用边界检测提取隧道影像中的边界线;然后,将边界线像素映射至隧道三维点云数据空间,实现隧道点云数据的分割;最后,设计一种精确的隧道断面形变分析方法,分析断面形变。试验表明:本算法可精确分割隧道点云数据,提高隧道断面形变检测的准确度和可靠性。     

基于激光雷达点云的道路几何信息提取与数字化建模研究

为实现快速、自动化的道路几何信息提取和数字化建模，基于激光雷达点云提出了一套从道路语义分割、几何线形提取到集成化建模的通用框架。首先，基于空间上下文特征基础框架，将局部特征的最大值和邻域均值进行聚合以作为局部特征，使用径向分布参数与三维坐标描述全局上下文特征，构建道路语义分割网络。其次，基于道路场景分割结果，通过体素降采样和半径滤波法减少点云数据量、去除离群点，并利用可变半径Alpha Shapes (VA-Shapes)算法提取道路边线，结合获取的边线横纵坐标，计算路段几何信息(路宽、纵坡、横坡等),使用inshape函数和插值法构建交叉口的数字高程模型。最后，采用Dynamo for Revit将道路几何信息导入并生成道路路线，通过Revit软件设计道路自适应族构件及不同类别基础设施族构件，实现精细化道路数字建模。利用开源数据集Semantic3D进行训练和测试，分析与评价道路几何信息提取效果。研究结果表明：所提出的算法总体准确度为95%,路面的单类交并比为97.9%,能够很好地实现道路点云场景的自动化语义分割；相比于传统的固定半径Alpha Shapes算法，VA-Shapes算...     

基于CenterNet的路侧单目视角车辆3D形态精确感知

车辆3D形态的精确实时感知对于智能交通中的车辆行为分析、交通流参数估计等应用和无人驾驶都至关重要，其中，如何克服透视投影的限制，从路侧单目视角下感知车辆3D形态正成为具有挑战的课题之一。为解决这个难题，采取深度网络提取投影特征，结合空间标定模型中的几何约束，实现2D投影至3D空间的3D形态恢复构建。首先，基于前期工作，对道路场景中的相机构建空间标定模型，以获取透视空间的2D-3D互映射矩阵；然后，以当前流行的简洁高效的CenterNet深度网络为基础，设计车辆3D形态投影特征的检测网络，融入多尺度特征融合模块以优化透视投影下不同尺度车辆目标的检测，同时优化高斯凸包热力图以增强车辆目标的特征检测力度，根据先验几何约束设计加强损失函数以加快收敛；最后，通过建立的空间形态几何约束模型，对网络输出特征投影点进行解码，构建出完整的车辆3D形态信息。试验以路侧视角下的BrnoCompSpeed数据集和自制数据集为基础，手工标注满足试验需求的样本目标，并做图像增广以模仿多变的道路监控视角及环境。在试验结果评价中，分别对网络检测结果及最终构建的3D形态进行评价，其中对于网络检测结果，以投影特征构成投影凸包的平均精度为评价指标，交并比(IoU)阈值为0.7时，在BrnoCompSpeed测试数据集上得到AP值为87.35%，召回率和精确率分别为87.39%与90.78%。同时，设计消融试验证明网络改进模块的有效性。对于3D形态构建结果，分别对空间定位、3D尺寸、偏转角及3DIoU等指标都进行定义，并以3DIoU为评价标准，验证多个改进模块及不同视角对于最终精度的影响，最后在BrnoCompSpeed测试数据集中的平均3DIoU达到0.738。设计的网络FPS为27，可满足实时性的需求。     

基于Catia的点云逆向设计

在汽车产品设计开发中,为了验证和评审产品的三维造型,通常按照1:1的比例制作模型,模型评审冻结后,用三维激光扫描仪扫描模型表面,获得点云。点云导入Catia软件后,通过逆向设计得到模型的表面数据,为后续结构设计、模具和检具开发,提供了数据来源。文章以某卡车的门护板点云逆向设计为例,详细阐述了逆向设计过程中的点云编辑、建模、精度分析和逆向数据质量检查的方法。     

凸凹不平道路几何参数识别和模型重构方法研究

自动驾驶汽车的凸凹不平道路和异常路面行驶，不仅要考虑道路曲率等因素，还需要对路面凸起、凹坑等特征和病害进行识别建模，提高车辆通过性、安全性和舒适性。为此，本文提出了一种基于激光雷达的凸凹不平道路几何参数识别和模型重构方法。首先，将局部加权散点平滑方法（Lowess）首次应用于激光雷达点云处理，提高了激光雷达点云数据的平滑性；其次，提出了基于斜率阈值分割的路面几何参数识别方法，通过设置斜率阈值对道路凸起与凹坑进行识别提取；再次，通过识别特征点云边界构建了带约束的分段多项式函数路面连续典型特征拟合数学模型。最后，通过建立的室内路面典型特征沙盘模型及路面实测数据，应用本文提出的方法，对凸凹不平道路的凹坑和凸起等特征进行了识别和模型重构。结果表明，分段多项式拟合方法在拟合次数5～6次时达到拟合效果极限位置，此时各个场景中92%的数据点拟合均方根误差在0～0.015 m范围内，本文提出的方法能准确完成凸凹不平道路几何参数识别，实现路面典型特征三维数学模型重构。     

基于激光雷达的3D目标检测研究综述

近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,智能汽车对于环境感知技术的需求也越来越高,由于激光雷达数据具有较高的精度,能够更好的获取环境中的三维信息,已经成为了3D目标检测领域研究的热点。为了给智能汽车提供更加准确的环境信息,对激光雷达3D目标检测领域主要研究内容进行综述。首先,分析了自动驾驶车辆各种环境感知传感器的优缺点;其次,根据3D目标检测算法中数据处理方式的不同,综述了基于点云的检测算法和图像与点云融合的检测算法;然后,梳理了主流自动驾驶数据集及其3D目标检测评估方法;最后对当前点云3D目标检测算法进行总结和展望,结果表明当前研究中2D视图法和多模态融合法对自动驾驶技术发展的重要性。     

某PHEV车型电池热管理系统的1D/3D耦合分析

采用1D/3D耦合仿真的手段对某PHEV车型电池包热管理系统进行了研究。1D建模方法用于建立电芯的等效电路模型,模型用试验数据标定,能预测电芯的发热量,并为3D仿真提供输入。3D仿真能够计算电芯内部的温度分布,而温度会影响1D等效电路的模型参数,进而影响发热量,以这种方式建立了仿真模型的1D/3D双向耦合。利用此模型,以一组高温恶劣工况下实测电池电流和电池包进口处冷却液温度为边界条件进行了瞬态分析,并将冷却液出口水温仿真结果与试验数据进行对比,结果显示两者平均偏差在1℃以内,体现出较好的预测效果。研究结果还显示,电池包外表面空气对流传递的热量在总散热量的5%以内,对结果影响不大。研究证明1D/3D耦合仿真是新能源车型电池包开发过程中的有力工具。     

基于三维锥形栅格的激光点云语义分割方法EI北大核心CSCD

激光点云语义分割是自动驾驶系统中道路场景感知的重要分支。虽然主流方法将点云转换为规则的二维图像或笛卡尔栅格进行处理,减少因点云非结构化所带来的计算量,但二维图像方法不可避免地改变点云的三维几何拓扑结构,而笛卡尔栅格忽略了室外激光点云的密度不一致性,从而限制了包括行人和自行车等小物体的语义分割能力。因此,本文中提出了一种基于三维锥形栅格和稀疏卷积的激光点云语义分割方法,利用锥形栅格分区解决了点云的稀疏性和密度不一致的问题;为提高模型推理速度,设计了重参数化三维稀疏卷积网络。在SemanticKITTI和nuScenes两个大规模数据集上对所提方法进行评估。结果表明,与目前最新的点云分割方法相比,所提方法的平均交并比分别提升了1.3%和0.8%,尤其对小物体识别有显著的提升。     

面向降雨环境的激光雷达衰减模型研究

针对现有激光雷达衰减模型依赖统计生成点云、缺乏噪点解释性等问题，提出了一种面向降雨环境的激光雷达衰减模型。首先，建立激光雷达发射-接收模型，并根据雨滴尺寸分布模型模拟获得雨滴空间分布数据；其次，耦合散射模型与噪点模型，获得激光传播过程的光强变化，得到点云的仿真图像；最后，采集正常天气和降雨天气下的点云图像，仿真生成不同降雨量下的衰减点云。将衰减模型获得的点云与对应实际降雨天气点云图像进行对比，结果表明：所提出的模型在各评价指标上明显优于现有模型，有效解释了降雨过程对激光雷达产生的衰减影响。