Multimodal sensör kalibrasyonu, robotik, otonom araçlar, haritalama ve diğer algılama odaklı uygulamalar için kritik bir öneme sahiptir. Geleneksel kalibrasyon yöntemleri, kontrol edilen ortamlara bağlı olarak, karmaşık, pahalı ve zaman alıcıdır; bu durum da ölçeklenebilirliği zorlaştırır.
Bu kalibrasyon problemini basitleştiren otomatik bir çözüm, Main Street Autonomy tarafından sunulan Calibration Anywhere yazılımıdır. Main Street Autonomy, robotik ve otonom araç sektörlerine yönelik sensör kalibrasyonu, konumlandırma ve haritalama çözümleri sağlayan bir yazılım ve hizmet şirketidir.
Bu yazıda, Calibration Anywhere çözümünü kullanarak NVIDIAIsaac Perceptor iş akışlarına entegre edilebilecek bir kalibrasyon dosyası nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz. NVIDIA Isaac ROS üzerinde inşa edilmiş olan Isaac Perceptor, güçlü otonom mobil robotlar (AMR’ler) oluşturmanıza yardımcı olacak NVIDIA hızlandırmalı kütüphaneler ve yapay zeka modellerinin referans bir iş akışıdır. Bu kılavuz, sensör kalibrasyonundan sorumlu mühendisler ve algılama sistemleriyle çalışan mühendisler için hazırlanmıştır.
Kalibrasyonun Temel Önemi
Kalibrasyon, çeşitli algılama sensörlerinin tutarlı veriler üretmesini sağlar; böylece dünya, bu sensörler aracılığıyla uyumlu bir şekilde algılanır. Algılama sensörleri arasında lidar, radar, kamera, derinlik kamerası, IMU, tekerlek kodlayıcı ve GPS/GNSS yer alır; bu sensörler, mesafe, yansıtma, görüntü, derinlik ve hareket verisi gibi farklı bilgileri toplayabilir.
Örneğin, bir otonom forklift bir palete yaklaştığında, 3D lidar paletin şekil, boyut ve mesafesini belirlerken, makine öğrenimi süreçleri yürüten stereokameralar, çatal açıklıklarını tanımlar. Doğru kalibrasyon yapıldığında, kamera ile belirlenen çatal açıklıklarının konumu, lidar ile belirlenen paletin ve yükün hatlarıyla doğru bir şekilde hizalanır. Aksi takdirde, sensör verileri birbirine uymayacak ve bu, nesne tespiti, derinlik tahmini gibi alanlarda hatalı yorumlara yol açabilir.
Geleneksel Kalibrasyon Yöntemleri
Geleneksel sensör kalibrasyonu, sensör içsel parametreleri ve sensör dışsal parametreleri belirleme sürecidir. İçsel parametreler, her bir sensör için lens distorsiyonu ve odak uzunluğu gibi verilerin düzeltilmesini kapsar. Dışsal parametreler ise sensörlerin birbirleriyle olan konum ve yönelimlerini kapsar; bu genellikle bir kinematik çerçeveye bağlı referans noktalarıyla ilişkilidir ve hareket planlaması ve kontrolü için kullanılır.
İki kamerayı kalibre etme süreci oldukça basit olmakla birlikte, bir kontrol hedefi olan bir “checkerboard” kullanılarak gerçekleştirilir ve bir mühendis için yaklaşık bir saat sürer. Daha fazla kamera, kamera ile lidar veya IMU gibi sensörler arasında kalibrasyon yapmak daha karmaşık hale gelir ve ek hedefler ve mühendislik çabası gerektirir.
Calibration Anywhere Yazılımının Avantajları
Main Street Autonomy’nin Calibration Anywhere yazılımı, herhangi bir sayıda ve kombinasyona sahip algılayıcıların kalibrasyonunu otomatik olarak yapmayı sağlar. Hiçbir kontrol noktası veya hedef kullanmaya gerek kalmadan, kalibrasyon herhangi bir karmaşık ortamda gerçekleştirilebilir. Kalibrasyon süreci 10 dakikadan daha kısa sürede tamamlanabilir ve mühendis ya da teknisyene ihtiyaç duyulmaz. Bu çözüm, tüm algılama sensörleri için bir geçişte sensör içsel ve dışsal parametreleri ile zaman ofsetlerini üretir.
Kalibrasyon Süreci İçin Gereklilikler
İlk kalibrasyonun en hızlı şekilde gerçekleştirilmesi için ideal bir yapılandırma aşağıda belirtilmiştir.
Ortam gereklilikleri:
- Yakınlarda dokulu statik yapılar. Örneğin, bir ofis, yükleme yeri veya otopark. Kameraların okyanusa bakması gibi durumlar karmaşık kalibrasyon gerektirebilir.
- Gözlem yapabilmek için yeterli aydınlatma.
- Aşırı nemli (buharlaşma, yağmur, kar) olmayan, gözlem yapılabilmesi için uygun hava koşulları.
- Sensörlere yaklaşmayan, insanların, hareket eden araçların veya diğer robotların hareket etmesi.
Sensör sistemi gereklilikleri:
- Aşağıdakilerden birine sahip olmalıdır:
- 3D lidar
- 2D lidar
- Baz uzunluğu bilinen bir stereo kamera
- Bir IMU
- Sensör sistemi yerleşimi:
- Eğer 3D lidar varsa, kameranın görüş açısı (FOV), lidarın FOV’si ile en az %50 örtüşmelidir. Derinlik kameraları da 3D lidarın görebileceği nesneleri görebilmelidir.
- Tüm sensörler kalibrasyon sırasında katı bir şekilde birbirine bağlı olmalıdır.
- Sensor verileri, ROS1 veya ROS2 torbasında, standart konular ve mesajlarla doğru zaman damgası içerecek şekilde saklanmalıdır.
- Sensör verileri şu koşullarda toplanmalıdır:
- Sensörler manuel olarak ya da uzaktan kumanda ile, aşırı kayma veya hareket bulanıklığı olmadan hareket ettirilmelidir.
- Sensörler, bireysel dairelerin örtüşmediği iki sekiz hareketi şeklinde hareket etmelidir; daire çapı >1 m olmalıdır.
- Sensörler, dokulu statik yapıların 1 m içerisinde, yapının her kameranın görüş alanının çoğunu dolduracak şekilde yaklaşmalıdır.
- Veri kayıt süresi mümkün olduğunca kısa tutulmalı, 60 saniye veri toplama hedeflenmeli ve en fazla 5 dakikaya çıkmamalıdır.
Bu gereklilikleri karşılamayan sensör sistemleri de kalibre edilebilir, ancak kalibrasyon süresi uzar. ROS formatında olmayan sensor verilerinin dönüştürülmesi gerektiğinden dönüşüm süreci uzayabilir. Büyük veya hareket kısıtlı robotlar için alternatif hareket prosedürleri mümkündür. MSA ile iletişime geçin.
Calibration Anywhere’ın Değerlendirilmesi
Calibration Anywhere’ın değerlendirilmesi beş adımdan oluşmaktadır. Aşağıda bu adımların her biri belirli detaylarla ele alınmıştır.
- MSA ile bağlantı kurun ve sisteminizi tanımlayın.
- Sensör verilerini sensörler hareket ederken toplayın.
- Sensör verilerini MSA Veri Portalı‘na yükleyin.
- ISO Isaac Perceptor ile uyumlu bir kalibrasyon paketi alın.
- URDF’yi Isaac Perceptor iş akışına aktarın.
MSA, Calibration Anywhere’ı sisteminize entegre ettikten sonra, sensör verilerini yükleyerek kalibrasyon hizmetinden faydalanabilirsiniz. Ayrıca, Calibration Anywhere’ı bir Docker konteynerinde yerel olarak çalıştırıp veri gönderiminden kaçınma imkânı da vardır.
Adım Adım Talimatlar
Adım 1: MSA ile Bağlantı Kurun ve Sisteminizi Tanımlayın
MSA Demo sayfasını ziyaret ederek formu doldurun. MSA, ek sorularla sizinle iletişime geçerek MSA Veri Portalı için kimlik bilgileri gönderecektir.
Adım 2: Sensör Verilerini Toplayın
Sensör sisteminizi hareket ettirerek, yukarıda belirtilen şekilde sensör verilerini toplayın. Birden fazla ROS torbası kullanmak mümkündür, ancak sürekliliği sağlamak önemlidir.
Veri kalitesini sağlamak, kalibrasyonun başarısı için kritiktir. Aşağıdaki noktaları kontrol etmeyi unutmayın:
- Verilerde boşluk ve kayıplar olmamalıdır. Bilgisayar, ağ ve disk tamponlarının aşırı dolmadığını kontrol edin; veri kaybı olmamalıdır.
- Tüm sensörler için konular ve mesajlar bulunmalıdır.
- Zaman damgaları doğru olmalı ve her sensör için gereken zaman damgaları eklenmelidir.
Adım 3: Sensör Verilerini MSA Veri Portalı’na Yükleyin
MSA yükleme sayfasına giderek MSA tarafından sağlanan kimlik bilgilerinizle kimlik doğrulaması yapın. “Robotları Yönet” butonuna tıklayın ve bir Platform ve bir Örnek oluşturun. Platform, sensörlerin belirli bir düzenidir; Örnek ise bu platforma ait spesifik bir robottur.
Pano sayfasında, sensör verilerinize bir etiket girin, verilerin toplandığı Robot Örneğini seçin ve verilerinizi yükleyin. MSA’ya gönderilen veri, MSA’nınGizlilik Politikası kapsamında Güvenli Bilgi olarak korunmaktadır.
Adım 4: Isaac Perceptor Uyumlu Kalibrasyon Paketi Alın
MSA, Calibration Anywhere çözümünü kullanarak sensörleri kalibre edecektir. Bu süre, karmaşık yapılar için birkaç gün veya daha uzun sürebilir. İşlem tamamlandığında, kalibrasyon Veri Portalı’ndan indirilebilir hale gelecektir. Verilerinizi yükleyen kullanıcıya bir bilgilendirme e-postası gönderilecektir.
Kalibrasyon çıktısı, aşağıdakiler dâhil olmak üzere çeşitli dosya formatlarını içermektedir:
- NVIDIA Isaac Perceptor uyumlu URDF:
extrinsics.urdf - Sensör dışsal parametreleri:
extrinsics.yaml - Sensör içsel parametreleri:
<sensor_name>.intrinsics.yaml - Zemin tespiti:
ground.yaml - Zaman ofsetleri:
time_offsets.yaml
Adım 5: URDF’yi Isaac Perceptor İş Akışına Aktarın
extrinsics.urdf dosyasını /etc/nova/calibration/isaac_calibration.urdf yoluna kopyalayın. Bu, Isaac Perceptor’un kullandığı varsayılan URDF yoludur. Şekil 3, iş akışını göstermektedir.
Sonuç
MSA Calibration Anywhere yazılımıyla sensörlerinizi kalibre etmek ve sonuçları NVIDIAIsaac Perceptor iş akışlarına entegre etmek, sensör kurulumu ve veri toplama aşamalarında dikkat gerektiren bir süreçtir. Yukarıda belirtilen gerekliliklerin karşılandığından emin olmak, hızlı ve başarılı bir kalibrasyon için önemlidir.
Bu kılavuzu takip ederek ve önerilen kaynaklardan faydalanarak, robotik veya otonom sistem projeniz için hassas sensör kalibrasyonu gerçekleştirmeye hazır olacaksınız.
