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Multi-time-fusion-schema

Multi-time-fusion-lokalisierung ist eine erweiterte Funktion, die darauf abzielt, die Persistenz der Mega-Erfahrung in komplexen Beleuchtungsumgebungen zu lösen. Durch den Aufbau eines Atlas, der verschiedene Tageszeiten abdeckt, kann das System Störungen der visuellen Merkmale durch den Wechsel von Tag und Nacht sowie saisonale Veränderungen überwinden und so eine präzise Zentimeter-genaue Lokalisierung zu jeder Tageszeit gewährleisten.

Kernherausforderungen

Mega basiert hauptsächlich auf visuellen Merkmalen der Umgebung für die Lokalisierung. Obwohl der Algorithmus für Beleuchtungs- und Saisonänderungen optimiert wurde, können die starken Beleuchtungsunterschiede zwischen Tag und Nacht immer noch zu grundlegenden Veränderungen der visuellen Merkmale an ein und demselben Ort führen. Daher führen Karten, die nur auf Daten eines einzelnen Zeitpunkts (z. B. nur tagsüber) basieren, in einem anderen Zeitraum (z. B. nachts) oft aufgrund großer Merkmalsunterschiede zu Fehlern bei der Lokalisierung.

Lösungsansatz

Um das Problem der Lokalisierung rund um die Uhr zu lösen, bietet die Mega-Plattform die Fähigkeit zur Multi-time-fusion-lokalisierung. Durch die Fusion von Daten aus verschiedenen Zeiträumen in der Cloud wird die Fähigkeit des Systems, sich an Beleuchtungsänderungen anzupassen, weiter verbessert.

Funktionsweise

  1. Multi-time-erfassung: Erfassen Sie Daten für dieselbe physische Szene unter repräsentativ unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen (z. B. tagsüber, nachts).
  2. Cloud-datenfusion: Laden Sie alle erfassten Daten in die Mega-Cloud hoch. Der Cloud-Dienst verarbeitet diese Daten aus verschiedenen Zeiträumen automatisch. Durch Feature-fusion-optimierung wird eine Karten-Datenbank aufgebaut, die verschiedene Zeiträume umfasst.
  3. Automatische abgleichung und lokalisierung: Während der Anwendungslaufzeit sucht das System basierend auf den von der Kamera erfassten Live-Bildmerkmalen automatisch in der fusionierten Karten-Datenbank nach der Karte, die den aktuellen Beleuchtungsbedingungen am besten entspricht, gleicht sie ab und gibt die Pose dieses Bildes in der Karte zurück.

Best practices

Um den besten Fusions-Effekt zu erzielen, wird empfohlen, die folgenden Erfassungsrichtlinien zu befolgen:

  • Abdeckung der Schlüsselzeiten: Mindestens einen Datensatz für „Tag“ und einen für „Nacht“. Für Szenen mit extremen Beleuchtungsänderungen (z. B. ein Platz mit punktuell eingeschalteter Landschaftsbeleuchtung) wird empfohlen, die Erfassung „vor dem Einschalten“ und „nach dem Einschalten“ hinzuzufügen.
  • Pfadkonsistenz: Obwohl die Erfassung zu unterschiedlichen Zeiten erfolgt, sollte die Gehroute und der Aufnahmewinkel bei jeder Erfassung möglichst konsistent sein. Dies hilft der Cloud, die Feature-ausrichtung und -fusion effizienter durchzuführen.

Implementierungsprozess

Um die Multi-time-fusion-lokalisierung zu aktivieren, muss ein spezifischer Erfassungs- und Konfigurations-Workflow befolgt werden.

  1. Erfassungsplanung

    Bewerten Sie die Beleuchtungsänderungen im Szenario und bestimmen Sie die erforderliche Kombination der zu erfassenden Zeiträume

    • Basis-Kombination: Ein Tag-Datensatz + ein Nacht-Datensatz (empfohlen nach vollständigem Einschalten der Straßenbeleuchtung)
    • Erweiterte Kombination: Wenn die Dämmerungszeit stark frequentiert ist und besondere Beleuchtung aufweist, kann ein zusätzlicher Dämmerungs-Datensatz hinzugefügt werden
  2. Datenerfassung

    Bei der Erfassung der Daten für jeden Zeitraum muss sichergestellt werden, dass die Gehroute und der Aufnahmewinkel möglichst identisch sind. Beispiel: Wenn Sie tagsüber entlang der Mittellinie der Straße von Süden nach Norden gehen, sollte dies nachts auf derselben Route erfolgen. Dies hilft der Cloud, die geometrischen Beziehungen zwischen den Karten verschiedener Zeiträume effizienter zu berechnen und die Genauigkeit der Karten-ausrichtung erheblich zu verbessern.

    Bevor Sie mit der Erfassung von Daten für verschiedene Zeiträume beginnen, müssen Sie:

  3. Kartenerstellung

  4. Kartierungsergebnisse anzeigen

    Nach Abschluss der Kartierung können Sie die Kartierungsergebnisse anzeigen, einschließlich der Erfassungsroute und des Raummodells:

    Tipp
  5. Lokalisierungseffekt testen

Wichtig

Nochmals zur Erinnerung: Bei der Erfassung der Daten für jeden Zeitraum muss sichergestellt werden, dass die Gehroute und der Aufnahmewinkel bei jeder Erfassung möglichst identisch sind. Dies hilft der Cloud, die räumlichen Beziehungen zwischen den Teilbereichen effizienter zu berechnen und die Genauigkeit der Karten-ausrichtung zu verbessern.

Tipp

Die Multi-time-Karte wird durch optimierte Fusion erhalten. Die Karten sind exakt ausgerichtet. Anmerkungsinhalte müssen daher nur einmal platziert werden.