仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法及装置，包括：基于图像采集器，采集待检测场景被点光源照射之后的场景图像；将场景图像传输至图像采集器在图形处理器中相匹配的子图形处理器，以使子图形处理器确定场景图像中未被待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为雷达检测结果。可见，实施本发明专利技术能够利用光源在被遮挡处会停止光照的特点来模拟激光雷达射线被障碍物抵挡住的场景，将原本需由CPU处理的复杂雷达信号转变成只需GPU处理的简单图像信号，从而降低雷达检测中的CPU算力的消耗以提高雷达检测的整体性能。性能。性能。

【技术实现步骤摘要】
仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法及装置


[0001]本专利技术涉及模拟仿真
，尤其涉及一种仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法及装置。

技术介绍

[0002]在机器人测距、导航、扫图领域中，雷达检测是一项必不可少的技术在目前的主流仿真软件中，通常采用射线模拟雷达的高频发射来探索周围的可视障碍物，以实现对地图的扫描，在扫描完成后，还需要基于探测点(即射线的末端点)来表现扫描结果，作为雷达的检测结果。目前主要通过两种方式表现检测结果：第一种方式基于探测点绘制多条密集的射线来表现雷达的检测结果(如图1所示)，然而，绘制射线时需要实时计算和更改射线长度，不仅会消耗较多的CPU算力，降低雷达检测的整体性能，还会导致扫描结果的表现杂乱且不直观；第二种方式将探测点连接并绘制成一个多边形面片来表现雷达的检测结果(如图2所示)，然而，绘制多边形面片时需要实时生成网格，由于实时生成网格所需的计算量也很大，同样也会消耗较多的CPU算力。可见，如何降低雷达检测中CPU算力的消耗以提高雷达检测的整体性能显得尤为重要。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法及装置，能够降低雷达检测中CPU算力的消耗以提高雷达检测的整体性能。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法，所述方法包括：
[0005]基于预先为待检测场景配置的图像采集器，采集所述待检测场景被点光源照射之后的场景图像，其中，所述点光源被放置于所述待检测场景中；
[0006]将所述场景图像传输至所述图像采集器在图形处理器中相匹配的子图形处理器，以使所述子图形处理器确定所述场景图像中未被所述待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为所述待检测场景对应的雷达检测结果。
[0007]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述基于预先为待检测场景配置的图像采集器，采集所述待检测场景被点光源照射之后的场景图像，包括：
[0008]基于预先为待检测场景配置的图像采集器，采集所述待检测场景被所述点光源照射之后所述点光源所在的照射平面投影于目标平面上的正交投影，作为所述待检测场景被所述点光源照射之后的场景图像；
[0009]其中，所述目标平面包括所述图像采集器对应的仿真成像平面，所述照射平面与所述目标平面平行，所述场景图像包括所述待检测场景的每个可视障碍物对应的截面投影，所述可视障碍物为位于所述图像采集器的采集视野内的障碍物，每个所述可视障碍物对应的截面投影包括该可视障碍物被所述照射平面切分之后的截面的投影。
[0010]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述子图形处理器确定所述场
景图像中未被所述待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为所述待检测场景对应的雷达检测结果，包括：
[0011]由所述子图形处理器基于所述点光源在所述待检测场景中的位置以及所述点光源的光线参数，确定所述点光源在所述场景图像中对应的照射范围；
[0012]由所述子图形处理器将所述照射范围内除所有所述可视障碍物对应的截面投影之外的其他区域确定为所述场景图像中的初始光照区域；
[0013]由所述子图形处理器根据预先确定出的光照阴角计算算法、所述点光源的投影点在所述场景图像中的位置以及每个所述可视障碍物对应的截面投影在所述场景图像中的位置，修正所述初始光照区域，得到所述场景图像中未被所述待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为所述待检测场景对应的雷达检测结果。
[0014]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述子图形处理器根据预先确定出的光照阴角计算算法、所述点光源的投影点在所述场景图像中的位置以及每个所述可视障碍物对应的截面投影在所述场景图像中的位置，修正所述初始光照区域，得到所述场景图像中未被所述待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为所述待检测场景对应的雷达检测结果，包括：
[0015]由所述子图形处理器根据每个所述可视障碍物对应的截面投影在所述场景图像中的位置，从所有所述可视障碍物中确定至少一个目标障碍物，其中，每个所述目标障碍物对应的截面投影均与所述照射范围存在重叠区域；
[0016]由所述子图形处理器根据预先确定出的光照阴角计算算法、所述点光源的投影点在所述场景图像中的位置以及每个所述目标障碍物对应的截面投影在所述场景图像中的位置，判断所述初始光照区域是否存在至少一个阴角区域，所述阴角区域包括由于所述点光源的光线被所述目标障碍物遮挡而未接受到光照的区域；
[0017]当判断结果为是时，由所述子图形处理器从所述初始光照区域中去除所有所述阴角区域，得到所述场景图像中未被所述待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为所述待检测场景对应的雷达检测结果。
[0018]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，在基于预先为待检测场景配置的图像采集器，采集所述待检测场景被点光源照射之后的场景图像之前，所述方法还包括：
[0019]确定被放置于待检测场景中的点光源在所述待检测场景中的实时位置；
[0020]基于所述实时位置，对所述待检测场景进行切割，得到与预先确定出的目标平面平行的切割平面，作为所述点光源在所述待检测场景中的照射平面，其中，所述点光源位于所述照射平面中，所述目标平面包括预先为所述待检测场景配置的图像采集器对应的仿真成像平面。
[0021]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：
[0022]将所述雷达检测结果与所述待检测场景叠加，得到可视化雷达检测结果，所述可视化雷达检测结果用于输出至显示端以供查看；
[0023]其中，所述将所述雷达检测结果与所述待检测场景叠加，得到可视化雷达检测结果，包括：
[0024]将所述雷达检测结果投影至预先为所述待检测场景配置的目标图层中，得到可视化雷达检测结果，其中，所述目标图层与所述照射平面平行，所述目标图层包括预先为所述
待检测场景配置的透明图层或者预先为所述待检测场景配置的底层图层。
[0025]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：
[0026]确定所述待检测场景匹配的效果显示信息，其中，所述效果显示信息包括用于显示所述雷达检测结果的效果显示元素，其中，所述效果显示元素包括静态显示元素和/或动效显示元素；
[0027]基于所述效果显示信息，对所述雷达检测结果进行绘制处理，以更新所述雷达检测结果。
[0028]本专利技术第二方面公开了一种仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的装置，所述装置包括：
[0029]采集模块，用于基于预先为待检测场景配置的图像采集器，采集所述待检测场景被点光源照射之后的场景图像，其中，所述点光源被放置于所述待检测场景中；
[0030]传输模块，用于将所述场景图像传输至所述图像采集器在图形处理器中相匹配的子图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法，其特征在于，所述方法包括：基于预先为待检测场景配置的图像采集器，采集所述待检测场景被点光源照射之后的场景图像，其中，所述点光源被放置于所述待检测场景中；将所述场景图像传输至所述图像采集器在图形处理器中相匹配的子图形处理器，以使所述子图形处理器确定所述场景图像中未被所述待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为所述待检测场景对应的雷达检测结果。2.根据权利要求1所述的仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法，其特征在于，所述基于预先为待检测场景配置的图像采集器，采集所述待检测场景被点光源照射之后的场景图像，包括：基于预先为待检测场景配置的图像采集器，采集所述待检测场景被所述点光源照射之后所述点光源所在的照射平面投影于目标平面上的正交投影，作为所述待检测场景被所述点光源照射之后的场景图像；其中，所述目标平面包括所述图像采集器对应的仿真成像平面，所述照射平面与所述目标平面平行，所述场景图像包括所述待检测场景的每个可视障碍物对应的截面投影，所述可视障碍物为位于所述图像采集器的采集视野内的障碍物，每个所述可视障碍物对应的截面投影包括该可视障碍物被所述照射平面切分之后的截面的投影。3.根据权利要求2所述的仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法，其特征在于，所述子图形处理器确定所述场景图像中未被所述待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为所述待检测场景对应的雷达检测结果，包括：由所述子图形处理器基于所述点光源在所述待检测场景中的位置以及所述点光源的光线参数，确定所述点光源在所述场景图像中对应的照射范围；由所述子图形处理器将所述照射范围内除所有所述可视障碍物对应的截面投影之外的其他区域确定为所述场景图像中的初始光照区域；由所述子图形处理器根据预先确定出的光照阴角计算算法、所述点光源的投影点在所述场景图像中的位置以及每个所述可视障碍物对应的截面投影在所述场景图像中的位置，修正所述初始光照区域，得到所述场景图像中未被所述待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为所述待检测场景对应的雷达检测结果。4.根据权利要求3所述的仿真系统中基于GPU模拟雷达检测效果的方法，其特征在于，所述子图形处理器根据预先确定出的光照阴角计算算法、所述点光源的投影点在所述场景图像中的位置以及每个所述可视障碍物对应的截面投影在所述场景图像中的位置，修正所述初始光照区域，得到所述场景图像中未被所述待检测场景中的可视障碍物遮挡的实际光照区域，作为所述待检测场景对应的雷达检测结果，包括：由所述子图形处理器根据每个所述可视障碍物对应的截面投影在所述场景图像中的位置，从所有所述可视障碍物中确定至少一个目标障碍物，其中，每个所述目标障碍物对应的截面投影均与所述照射范围存在重叠区域；由所述子图形处理器根据预先确定出的光照阴角计算算法、所述点光源的投影点在所述场景图像中的位置以及每个所述目标障碍物对应的截面投影在所述场景图像中的位置，判断所述初始光照区域是否存在至少一个阴角区域，所述阴角区域包括由于所述点光源的光线被所述目标障碍物遮挡而未接受到光照...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏环俊，张培俭，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：