【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种汽车检测领域的检测方法与检测设备，更具体的说，它是一种基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法与系统。
技术介绍
1、随着近几年汽车保有量的不断增加，车辆的行驶安全性受到越来越广泛的关注。针对车辆超限、超载及改装等问题目前较为有效的解决方案是重建车身三维形貌。当前较为常用的视觉传感器均存在各自的优点和缺点，单一传感器的重建效率或精度存在缺陷，通过多类别传感器的融合以提升重建效率和精度是新的发展方向。目前的多传感器融合方案在主传感器选择及整体方案确定方面存在缺乏灵活性和信息重复利用的问题，为了实现汽车车身拼接检测过程中多种传感器间的智能切换及位姿跟踪，设计了一种基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法与系统。
技术实现思路
1、本专利技术针对汽车车身检测与重建的精度和效率问题，提出了一种性能可靠、操作简便的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法与系统，实现车身形貌的高效、高精度拼接重建。该系统主要由一部rgb-d相机和一个激光雷达构成，利用简单的实验器材结合模糊切换状态空间图感知算法，完成车身形貌的重建。
2、结合说明书附图，本专利技术采用如下技术方案予以实现：
3、基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的具体步骤如下：
4、第一步：基于多传感器融合的状态空间图感知模型构建：
5、利用rgb-d相机获取环境彩色图像、稠密点云及检测系统的加速度和角速度，利用激光雷达获取环境稀疏点云，可通过立体视觉匹配
6、隐含变量转移模型、隐含变量与观测变量间的发射关系分别为aj为转移矩阵，cj为发射矩阵，为转移模型噪声，为发射模型噪声，转移概率和发射概率为
7、
8、
9、其中，j为第j个传感器信息源状态空间，j＝1，2，3，由上式观测变量系统位置为再根据隐含变量间的转移连续性可得
10、使用混合高斯分布对隐藏变量和观测变量的联合进行近似表示并针对隐藏变量后验进行变分推断，设完整数据分布函数为多个高斯分布乘积的形式为
11、
12、{a，b，c，d，μ0，p0}为多传感器图感知模型涉及到的参数；
13、第二步：基于全相位观测的图感知模型参数初始化：
14、y为一系列已知观测变量，根据不同相位起点的l个观测值构造矩阵则可以得到基于上式对矩阵进行svd分解得到三个矩阵uσvt，∑vt为扩展观测矩阵，隐含变量h均值初值μ0可以通过下式pca分解求解
15、
16、初始方差p0取为扩展观测矩阵中任意连续两列差值进行计算，然后可以根据转移关系采用最小二乘算法得到转移矩阵a的初始值为
17、
18、转移概率分布的方差b为
19、
20、第j组线性动态系统中隐藏路径的初始发射矩阵均值c为
21、c＝u1：d，1：k
22、发射概率分布的初始方差d为
23、
24、第三步：综合前后向信息传递更新多传感器图感知模型参数：
25、由初始信息且发射因子服从高斯分布，则递归初始化条件为
26、
27、利用第二步参数初始化得到的隐藏变量先验分布的均值μ0和方差p0，结合模型中的发射相关参数c、d，得到隐藏变量后验分布的均值和方差为
28、μ1＝μ0+[p0ct(cp0ct+d)-1](y1-cμ0)
29、v1＝p0-[ct(cp0ct+d)-1cp0]
30、根据加和乘积算法，得到条件分布的均值μ1、方差v1的初始化值；
31、隐藏变量的边缘概率服从高斯分布则边缘概率的递归方程为
32、
33、根据各传感器隐藏变量之间的转移概率分布、隐藏变量与观测序列间的发射概率分布，得到隐藏变量后验分布参数均值μn，方差vn的前向递归方程为
34、
35、
36、其中，
37、多传感器信息反向传递的递归方程为
38、
39、其中等式两边同时乘得到均值μn，方差vn的后向递归公式为
40、
41、
42、由多传感器信息源正向和反向传递过程，隐藏变量h后验的均值和方差为
43、
44、
45、当前参数下的第一步解算所得多传感器隐藏和系统位置观测完整数据对数似然函数lnp(h，y|θ)关于后验概率分布的期望值q为
46、
47、其中参数θ包括{a，b，c，d，μ0，p0}；
48、考虑初始潜在参数，将所有无关项写入常数项得到
49、
50、关于各参数最大化求得的期望函数q，完成各参数的迭代过程并得到各参数；
51、第四步：基于尺度光照交叉模糊控制的图感知模型切换状态开关预测：
52、将第一步采集的系统加速度角速度作为先验信息进行预积分求解系统位置变化量δx，根据固定时间间隔的δx表示系统移动速度v，可为静止状态函数μst、慢动状态函数μsm、快动状态函数μfm定义隶属度函数
53、
54、其中ε1和ε2为速度阈值，利用类三角形隶属函数模糊化v，再根据光强l分为弱光状态函数μw、强光状态函数μs并定义隶属度函数
55、
56、其中ε为光照阈值，采用sigmoid隶属函数模糊化l，综合两个隶属度函数将开关分为静止弱光、静止强光、慢动弱光、慢动强光、快动弱光、快动强光共6个模糊集z；
57、模糊控制规则为：“v＜ε1，l＜ε，选用二维彩色图像”；“v＜ε1，l＞ε，选用激光雷达点云”；“ε1＜v＜ε2，l＜ε，选rgb-d相机点云”；“ε1＜v＜ε2，l＞ε，选用激光雷达点云”；“v＞ε2，l＜ε，选rgb-d相机点云”；“v＞ε2，l＞ε，选用激光雷达点云”；根据规则计算输出即可得到切换状态空间图感知模型中开关s的值；
58、第五步：基于图感知模型预测结果的汽车车身形貌重建：
59、根据第四步求得的图感知模型开关对第一步中不同传感器源状态空间进行自动化选择，根据前三步求解重建系统的位置，通过重建系统移动不同位置获取不同传感器采集到的车身信息，结合重建系统的位置即可重建汽车车身点云；
60、基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建系统包括有rgb-d相机、激光雷达、可调支撑座、顶部支撑板、动力锂电池、驱动器、轮毂电机、前叉支架、底部支撑板、立柱与计算机；
61、四个轮毂电机的两侧圆轴分别放置在四个前叉支架下表面两本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法，其特征在于，所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的具体步骤如下：
2.按照权利要求1所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于，所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统包括有RGB-D相机(1)、激光雷达(2)、可调支撑座(3)、顶部支撑板(4)、动力锂电池(5)、驱动器(6)、轮毂电机(7)、前叉支架(8)、底部支撑板(9)、立柱(10)与计算机(11)；
3.按照权利要求2所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于所述的可调支撑座(3)为中间加工有螺纹孔的六边形薄板零件。
4.按照权利要求2所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于所述的顶部支撑板(4)是由钢板制成的矩形零件。
5.按照权利要求2所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于所述的动力锂电池(5)为标准电池。
6.按照权利要求2所述的基于模糊切换状态
7.按照权利要求2所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于所述的前叉支架(8)是由钢材料制成的门型结构，下表面两侧加工有U型孔。
8.按照权利要求2所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于所述的底部支撑板(9)是由钢板制成的加工有圆孔的矩形零件。
9.按照权利要求2所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于所述的立柱(10)为由标准型材制成的细长零件。
...【技术特征摘要】
1.一种基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法，其特征在于，所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的具体步骤如下：
2.按照权利要求1所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于，所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统包括有rgb-d相机(1)、激光雷达(2)、可调支撑座(3)、顶部支撑板(4)、动力锂电池(5)、驱动器(6)、轮毂电机(7)、前叉支架(8)、底部支撑板(9)、立柱(10)与计算机(11)；
3.按照权利要求2所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于所述的可调支撑座(3)为中间加工有螺纹孔的六边形薄板零件。
4.按照权利要求2所述的基于模糊切换状态空间图感知模型的车身重建方法的检测系统，其特征在于所述的顶部支撑板(4)是由钢板制成的矩形零件...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐观，沈慧，李晓韬，陈熔，林慧英，张立斌，刘玉梅，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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