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康谋分享 | aiSim5 物理相机传感器模型验证方法(一)

更新时间:2024-04-09      点击次数:223

摘要:

aiSim5可以实时模拟复杂的传感器配置,在多GPU分布式渲支持的支持下,aiSim可以渲染20多个摄像头、10多个雷达和10多个激光雷达在同一环境下运行。aiSim5的实时渲染引擎能够满足对物理精确环境和天气模拟的所有要求,具有决定性和可重复性。



图1:重建场景



图2:真实场景


aiSim5基于物理的相机模型将会通过以下方法验证其与真实世界的相关性。


一、光照度测试

aiSim 拥有内置的光照度传感器,因此可以使用光照度传感器对aiSim的照明模型和材质进行端到端的验证。


1、例1:在 aiSim 中重新模拟一个高速公路场景,并匹配相应的天气效果。

目前我们已经使用安装在数据收集车的顶部的光照度传感器进行了测量,如图3展示的2023年6月光照度变化图。图3中的尖峰代表阴影区域,其他变化则是由移动的云层引起的。



图3


目前正在 aiSim 中重建这一场景并测试这一光照度测量结果。


2、例2:验证人工照明模型以及aiSim车库地图的相关性时,可以在车库使用匹配的光照属性进行重新模拟,aiSim 中会产生相似的结果。


图4:真实世界中进行传感器标定的场景



图5:aiSim中搭建的用于相机标定车库场景


二、色彩校准测试


图6



图7


在进行相机图像匹配时,使用Color Correction Matrix (CCM) 是一种有效的方法,可以通过对已知相机拍摄的参考照片和aiSim渲染的Macbeth色板图表进行比较来计算CCM。步骤如下:



通过这种方法,可以确保aiSim的输出颜色与实际拍摄的照片颜色尽可能一致,从而提高图像的真实性和准确性。


三、离线仿真器验证

也可以采用基于物理的渲染(PBR)离线渲染器进行比较,以下是详细的验证步骤:



以上方法均适用于验证aiSim相机传感器模型与现实世界或高精度的离线渲染器的相关性。

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