LCR_sjtu

上海交通大学交龙战队2021赛季雷达站程序开源

24年5月18日 老雷达人泪目，有一天雷达站也能MVP。感谢学弟,今年雷达确实准，多次锁定！

一、功能介绍

本程序为除神经网络外的雷达站项目整体框架。基于MindVision相机和Livox MID70激光雷达传感器。实现了雷达点云处理生成深度图，相机图像采集，对其经过神经网络处理后的预测框进行一系列后处理，得到敌方和我方车辆世界坐标系定位信息并基于这些信息作出预警。对于神经网络，我们第一层网络完全基于原始yolov5 4.0版本项目，可于项目原地址进行下载和使用，我们会在release中提供我们所训练的网络权重。

注意！本项目为21赛季雷达站开源，针对21赛季雷达站规则设计，已不再能直接适配22及往后赛季。但雷达站目标检测及定位功能开发思路可以共通。

开发人员	工作	微信号
郑煜	2021赛季雷达站负责人	comoersjtu
黄弘骏	2020赛季雷达站负责人（老一辈雷达人）	HUANGHONGJUN-x

（ps:另有上交视觉沙龙qq群953236946，欢迎交流，加群标明学校）

欢迎交流以及告诉我们bug，让我们一起把雷达站做成真正的战术AI

二、效果展示

UI界面

飞镖预警

我们demo的测试视频放在了b站上视频演示，以便大家熟悉我们雷达站测试的使用，附有讲解
由于加入了两个相机，以及预测经过了两层yolov5s量级的网络，我们雷达站帧率在5-10帧左右，对于小地图通信频率是适应的，但对于更高的实时性要求便有逊色，待后续进行优化。

三、环境配置

软件环境	硬件环境
Ubuntu 18.04	NVIDIA GeForce GTX 1080Ti
ROS Melodic	MV-SUA630C-T + 手动变焦镜头4-18mm 3mp 1/1.8''
Anaconda	MV-UBS31GM + 长焦镜头 35mm 5mp 2/3''
	Livox Mid70
	USB转TTL

MindVision相机驱动下载安装迈德威视，开发demo例程

Anaconda所需要的库请使用下列命令进行安装

pip install -r requirements.txt

以上库只包含运行demo需要的文件，当您添加您自己的神经网络时，请根据radar_class/network.py的提示进行类封装,并在main_l.py中的各TODO项中进行修改

ROS Melodic安装参见ROS Melodic

安装完成后，请安装Livox官方ROS驱动Livox ROS
启动驱动，可参照我们提供的scripts/start.sh进行快速启动

Livox Mid70 可从DJI官方商城https://store.dji.com/cn/product/livox-mid-70-lidar购买~~这不是广告~~

四、程序使用

demo运行方式

环境安装后，下载release中的demo_resource压缩包解压，放置于该项目根目录下，无需调整radar_class/config.py中任何参数，即可输入以下命令运行
```
python main_l.py
```
当然如果你安装了ROS环境并想采用你自己的神经网络运行该程序（即在比赛中运行），请修改radar_class/config.py中的参数，各个参数我们有详细注释，并替换神经网络类文件
考虑上赛场上自启动的需求，我们在开发中同样添加了自启动脚本test.bash main_l.sh start.sh请参照文件注释进行使用

脚本	用处
test.bash	会自动创建两个窗口，一个运行start.sh以开启雷达驱动，一个运行main_l.sh运行雷达主程序
main_l.sh	先加载ROS环境（可选），再加载conda环境，再启动main_l.py脚本
start.sh	包含加载devel/start.bash以及roslaunch两个过程

神经网络特别说明

由于我们只提供了神经网络的预测结果，而没有提供神经网络本身（attention！pkl不是神经网络，而是预测结果的录像），所以需要用户自行添加神经网络

由于需要和我们的解析程序对应，需要用户自行编写神经网络预测结果与我们程序的adapter，即添加接口

class Predictor(object):
    def __init__(self,weights = ""):
        '''
        :param weights:模型文件路径
        '''
        self.net = Network(weights)
    def transfer(results):
        raise NotImplementedError
        return img_preds,car_locations
    def infer(self,imgs):
        img_preds,car_locations = self.transfer(self.net.predict(img))
        return img_preds,car_locations

Adapter类的实例如上，这里假设用户的神经网络的预测结果是results，以上实例未添加实际的格式转换代码

[
# img_preds
[[['car_blue_2', 0.8359227180480957, [2330.0, 1371.0, 2590.0, 1617.0]]], []], 
# car_locations
[[array([[2.4680000e+03, 1.5520000e+03, 2.4690000e+03, 1.5720000e+03,
        2.5050000e+03, 1.5700000e+03, 2.5040000e+03, 1.5510000e+03,
        9.5630890e-01, 2.0000000e+00, 0.0000000e+00, 2.4680000e+03,
        1.5510000e+03, 3.7000000e+01, 2.1000000e+01],
       [2.3710000e+03, 1.5190000e+03, 2.3660000e+03, 1.5350000e+03,
        2.3850000e+03, 1.5450000e+03, 2.3890000e+03, 1.5280000e+03,
        9.2683524e-01, 2.0000000e+00, 0.0000000e+00, 2.3660000e+03,
        1.5190000e+03, 2.3000000e+01, 2.6000000e+01]], dtype=float32), array([[2330., 1371., 2590., 1617.]], dtype=float32)], [None, None]]
        
]

对于返回值img_preds和car_locations，以上是直接用python输出的结果，未做格式化，仅作为实例。

此外，我们提供以下的说明

img_preds

对于img_preds是一个列表，每一项是对于一张图片的预测。每张图片的预测也是一个列表，每一项是一个目标的预测结果

[#图片级列表start
[#图片1start
['car_blue_2', 0.8359227180480957, [2330.0, 1371.0, 2590.0, 1617.0]] # 每项预测
]#图片1end
, 
#图片2start
[]
#图片2end
], #图片级列表end

名称	格式	示例
预测名	str(若为车子则是"car_{颜色}_{编号（0为未识别编号）}"，若为其他则是"base"或者"watcher")	'car_blue_2'
置信度	float	0.8359227180480957
bbox	list[x0,y0（左上）,x1,y1（右下）]	[2330.0, 1371.0, 2590.0, 1617.0]

注意这里的预测是整个车，而不是装甲板

car_locations

[#图片级列表start
#图片1
[
# numpy数组（N*15） N为该图片中预测出的装甲板数
array([[2.4680000e+03, 1.5520000e+03, 2.4690000e+03, 1.5720000e+03,
        2.5050000e+03, 1.5700000e+03, 2.5040000e+03, 1.5510000e+03,
        9.5630890e-01, 2.0000000e+00, 0.0000000e+00, 2.4680000e+03,
        1.5510000e+03, 3.7000000e+01, 2.1000000e+01],
       [2.3710000e+03, 1.5190000e+03, 2.3660000e+03, 1.5350000e+03,
        2.3850000e+03, 1.5450000e+03, 2.3890000e+03, 1.5280000e+03,
        9.2683524e-01, 2.0000000e+00, 0.0000000e+00, 2.3660000e+03,
        1.5190000e+03, 2.3000000e+01, 2.6000000e+01]], dtype=float32)
        , 
        # numpy数组（M*4） M为该图片中预测出的车辆（car，所以watcher和base不算）数，和上一个对应
        array([[2330., 1371., 2590., 1617.]], dtype=float32)], 
        # 图片2 (没有任何装甲板预测为两个None)
        [None, None]
        ]# 图片级列表end

第一个numpy数组是装甲板预测结果，15维格式如下

名称	维度	格式	示例
四点	（0:8）	（左上，左下，右下，右上）	2.4680000e+03, 1.5520000e+03, 2.4690000e+03, 1.5720000e+03, 2.5050000e+03, 1.5700000e+03, 2.5040000e+03, 1.5510000e+03
置信度	（8:9）	float	9.5630890e-01
装甲板预测号	(9:10)	int(采用R1-R5编号为8-12,B1-B5为1-5来解析)	2
对应的车辆预测框号	(10:11)	int	0
bbox(四点的最小外接矩阵)	(11:15)	（x0,y0,x1,y1)	2.4680000e+03,1.5510000e+03, 3.7000000e+01, 2.1000000e+01

第二个numpy数组是该图片中预测出的车辆，4维格式如下

名称	维度	格式	示例
bbox	(0:4)	（x0,y0,x1,y1)	[2330., 1371., 2590., 1617.]

相机配置文件

配置文件中camera后编号即对应程序中相机编号（camera_type) 0为右相机，1为左相机，2为上相机

Config文件

该文件由MindVison Windows demo程序生成

yaml文件

yaml文件中保存相机标定参数,请标定后填入该文件（K_0为内参，C_0为畸变系数，E_0为雷达到相机外参）

五、文件目录

LCR_sjtu
│  .gitignore 
│  Demo_v4.py # PyQt5产生的UI设计python实现
│  LICENSE
│  mainEntry.py # 自定义UI类
│  main_l.py # 主程序
│  main_l.sh # 三个自启动脚本
│  start.sh
│  test.bash
│  Readme.md
│  requirements.txt # pip安装环境
│  UART.py # 裁判系统驱动
├─Camera # 相机参数
│      camera_0.Config
│      camera_1.Config
│      camera_2.Config
│      
├─Camerainfo # 相机标定参数
│      camera0.yaml
│      camera1.yaml
│      camera2.yaml
│      
├─demo_resource # 运行demo资源
│  │  demo_infer.pkl # 保存的神经网络预测文件
│  │  demo_pc.pkl # 保存的点云文件
│  │  demo_pic.jpg # 示例背景图
│  │  map2.jpg # 示例小地图
│  │  third_cam.mp4 # 示例上相机视频
│  │  
│  └─two_cam # 示例左右相机视频
│          1.mp4
│          2.mp4
│      
├─radar_class # 主要类
│     camera.py # 相机驱动类
│     common.py # 各类常用函数,包括绘制，装甲板去重
│     config.py # 配置文件
│     Lidar.py # 雷达驱动
│     location.py # 位姿估计
│     location_alarm.py # 位置预警类
│     missile_detect.py # 飞镖预警类
│     multiprocess_camera.py # 多进程相机类
│     network.py # 示例神经网络类
│     reproject.py # 反投影预警类
│     ui.py # hp及比赛阶段UI类
│          
├─serial_package # 官方的裁判系统驱动
│     Game_data_define.py
│     offical_Judge_Handler.py
│     init.py
│          
├─tools 
│      Demo_v4.ui # QtUI原始文件
│      generate_region.py # 产生感兴趣区域
│      
└─_sdk # mindvision相机驱动文件
       mvsdk.py
       init.py

六、程序流程图

七、雷达定位原理

具体原理详见技术报告RM2021-上海交通大学-云汉交龙战队-雷达站算法部分开源，这里为简述

神经网络预测

神经网络预测得到车辆预测框和装甲板预测框，进行装甲板去重，得到每个车辆id唯一对应的装甲板框，作为车辆图像定位框

雷达深度图

基于以下公式，基于雷达和相机标定关系，将点云投影到相机平面，形成深度图。并使用队列进行点云在一段时间内的积分(更新公式如下，即取二者最小值）。

$z_{c} \left[ \begin{matrix} u \\ v \\ 1 \end{matrix} \right] = K_{c}\left[ \begin{matrix} R_{l}^{c} & t_{l}^{c} \end{matrix} \right]\left[\begin{matrix} x_l \\ y_l \\ z_l \\ 1 \end{matrix}\right] \quad \quad D(u,v) := \min\{z_c,D(u,v)\}$

信息融合定位

基于以下公式，对装甲板框所确定的深度图ROI取均值，作为框中心点的相机坐标系z坐标值，并转换到世界坐标系 $\hat z_{c} = \frac{1}{N_{ROI}}\sum_{ROI}D(u,v) \quad \quad \left[\begin{matrix} \hat x \\ \hat y \\ \hat z \end{matrix}\right] = \left[\begin{matrix} R_c^w & t_c^w \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix}{\hat z_c \cdot K_c^{-1} \left[\begin{matrix} u_{center} \\ v_{center} \\ 1 \end{matrix}\right]} \\ 1\end{matrix}\right]$

八、程序架构

参考SLAM的架构设计，作为一个机器人项目，我们设计该程序的架构思路如下

九、Road Map

雷达站到战术AI的蜕变之路，都是想法，具体实现还需要调研与探索

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一、功能介绍

二、效果展示

三、环境配置

四、程序使用

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神经网络特别说明

img_preds

car_locations

相机配置文件

Config文件

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七、雷达定位原理

神经网络预测

雷达深度图

信息融合定位

八、程序架构

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radar_class		radar_class
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tools		tools
.gitignore		.gitignore
Demo_v4.py		Demo_v4.py
LICENSE		LICENSE
Readme.md		Readme.md
UART.py		UART.py
mainEntry.py		mainEntry.py
main_l.py		main_l.py
main_l.sh		main_l.sh
requirements.txt		requirements.txt
start.sh		start.sh
test.bash		test.bash

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