车道模型验证示例
本文来源：智车科技
／ 导读 ／
车道模型验证被认为是提供了一个关于如何作为可信度评估的一部分进行验证的实例。大多数横向支持系统（如车道保持辅助系统、车道对中系统、车道变更辅助系统等）使用的感知算法需要车道模型的精确表示。
为了证明车道模型适用于此目的，使用可信性评估定义的过程进行验证。在此过程中不考虑车辆动力学，因为底盘动力学对车道标记检测能力的影响可以忽略不计。该过程包括以下要素：
（a） 子系统－摄像机模型；
（b） 传感器系统–带有虚拟车道标记的摄像头模型；
（c） 集成系统－车道检测算法。
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摄像机模型验证
仿真需要从正确位置（外部属性）为给定场景的所有摄像机提供精确的图像（内部属性）。验证过程中应考虑的特定内在摄像机相关现象包括：
（a） 透镜畸变：由于投影引起的光学像差；
（b） 渐晕：屏幕边框变暗；
（c） 颗粒抖动：白噪声注入；
（d） 光晕：明亮区域周围有流苏；
（e） 自动曝光：图像伽马适应较暗或较亮的区域；
（f） 镜头光斑：明亮物体在镜头上的反射；
（g） 景深：相机附近或很远的物体模糊；
（h） 曝光时间：快门打开持续时间。
以下是可用于支持相机模型验证的工具的非详尽列表。
工具
图像
目的
Macbeth色卡测验
·确定摄像机的摄像机颜色空间
·确定摄像机噪声建模参数
·了解曝光特性
OECF图表测试
·设计用于评估相机的光电转换功能。
SFR图
·测量锐度、对比度和镜头效果
透镜光斑特性
·为了区分静态和动态分量（暗散粒噪声，dark shot noise），必须对视频进行重新编码
·确定镜头光斑和重影瑕疵的镜头特征
FTheta校准
·在每个位置，将棋盘目标水平和垂直倾斜至45度
·确定ftheta多项式，并将其与更精确的透镜测量进行比较
April标记（April Tag）是一种视觉基准系统，是支持外部相机相关属性验证的有用工具。标签提供了一种识别和三维定位的方法，即使在低能见度条件下也是如此。标签的作用类似于条形码，存储少量信息（标签ID），同时还可以对标签进行简单而准确的6D（x、y、z、滚动、俯仰、偏航）姿势估计。
摄像头前宽视场角120 fov：
仿真
真实的
摄像机－左－鱼眼－ 200fov
仿真
真实的
April Tags标记图的位置和方向在场景中受到很好的约束，因为它们可以从多个摄像机中看到。阈值可以设置在由April标签的绝对位置／角度差异产生的误差上。
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