CN113056666A - 在表面上施加的涂层对于LiDAR传感器的可见性的模拟的方法和设备 - Google Patents
在表面上施加的涂层对于LiDAR传感器的可见性的模拟的方法和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113056666A CN113056666A CN201980075196.1A CN201980075196A CN113056666A CN 113056666 A CN113056666 A CN 113056666A CN 201980075196 A CN201980075196 A CN 201980075196A CN 113056666 A CN113056666 A CN 113056666A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coating
- lidar sensor
- distribution function
- contour
- reflection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000576 coating method Methods 0.000 title claims abstract description 129
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 title claims abstract description 119
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims description 17
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 claims abstract description 48
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 47
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 6
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 6
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 4
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 4
- 239000008199 coating composition Substances 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000000059 patterning Methods 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/55—Specular reflectivity
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/55—Specular reflectivity
- G01N21/57—Measuring gloss
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/8422—Investigating thin films, e.g. matrix isolation method
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
- G01S7/4802—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N2021/1793—Remote sensing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/55—Specular reflectivity
- G01N21/57—Measuring gloss
- G01N2021/575—Photogoniometering
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/8422—Investigating thin films, e.g. matrix isolation method
- G01N2021/8427—Coatings
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及一种用于模拟在表面上施加的涂层针对LiDAR传感器的可见性的方法，所述方法至少包括以下步骤：在表面上施加涂层(301)；以多个照明角度和/或测量角度测量来自采用涂层涂覆的表面的具有LiDAR传感器的工作波长的光的反射(302)；针对相应的所测量反射，根据照明角度和/或测量角度调节涂层的双向反射率分布函数(303)；借助于光线追踪应用基于所调节的双向反射率分布函数来模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播(304)，LiDAR传感器被模拟为包括点光源和相机的单元，并且采用涂层涂覆的表面被模拟为轮廓，该轮廓在可变距离处以可变取向被布置在相机的前面；根据所调节的双向反射率分布函数输出亮度图像，该亮度图像示出在LiDAR传感器的方向中由轮廓反射的光的亮度(305)。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于模拟在表面上施加的涂层对于LiDAR传感器的可见性的方法和对应的设备。
背景技术
为了开发自动驾驶车辆和现代的驾驶员辅助系统，为了能够具有某些被自动执行的功能而需要多种传感器，这些功能以前被手动执行，特别是由驾驶员手动执行。在该上下文中，可以传递重要信息，特别是空间信息的一种类型的传感器是LiDAR传感器。
对于自动驾驶，LiDAR现在处于重要地位。LiDAR代表“光检测和测距”，即代表用于检测对象的光学测量系统。在该情况下，LiDAR传感器发出红外范围内的定向激光脉冲。当这种激光脉冲撞击对象时会被反射，反射光或反射激光脉冲进而被LiDAR传感器接收。根据激光脉冲的飞行时间，从激光脉冲发射开始直到在LiDAR传感器处接收激光脉冲为止，可以计算出从LiDAR传感器到被激光脉冲撞击的对象的距离。
这意味着，通过所发射的光或激光脉冲在对象上的反射直至光或激光脉冲在接收器(即LiDAR传感器本身)处的入射为止，对象的位置可以借助于光或激光脉冲的飞行时间来确定。
然而，仅当在LiDAR传感器的方向中从对象反射回足够量的光时，LiDAR传感器才能测量到对象的距离。这意味着，对于给定的对象距离，仅当在LiDAR传感器的工作波长处对象的反射或反射光量足够大时，对象才可以被检测到。
车辆的反射特性主要由车辆或车身所涂覆的涂层决定。
为了确保可以由LiDAR传感器在大范围内并且可靠地检测车辆，特别是检测在具有自动驾驶车辆的车流中的车辆，在这方面期望评估和优化相应车辆的车辆涂覆作业。
为了评估和优化相应车辆的车辆涂覆作业的反射，已知的是提供相应的车辆涂覆作业的大范围的样品表面，或者采用相应的涂层涂覆相应的车辆。然后，相对于通过LiDAR传感器的相应表面的可见性或可检测性，借助于LiDAR传感器对以该方式涂覆的样品表面进行测试，该LiDAR传感器位于相距相应表面预定距离处。这意味着相应样品表面首先被暴露于具有LiDAR传感器的工作波长的光(通常是激光脉冲)，并且由相应表面反射回来的光然后依次在LiDAR传感器处被接收，并且特别评估反射回来的光的光量和/或强度。将在该情况下对于各种样品表面产生的反射值彼此比较。基于这种比较，执行相应的涂覆作业或相应的涂层的连续修改，以便从给定的涂覆作业中最终选择针对LiDAR传感器检测的最优的涂覆作业。在LiDAR传感器与样品表面之间的距离在这种情况下可以被改变，以便能够模拟尽可能多的可想到的场景，特别是在道路交通中的场景。
发明内容
在本公开的范围内，术语涂覆作业、涂覆、车辆涂覆和车辆涂覆作业彼此同义地使用。
为了尽可能有效地评估和优化采用其涂覆相应车辆的相应涂层的反射，本发明的目的是提供一种模拟和可视化如果车辆已经或将要被采用预定的涂层或预定的涂覆作业进行涂覆，则车辆对于LiDAR传感器可见程度如何的可能性。
通过独立专利权利要求的特征提供对于该目的的解决方案。有利的配置可以在相应的从属权利要求和说明书中找到。
提供了一种用于模拟在表面上施加的涂层对于LiDAR传感器的可见性的方法。根据本发明的方法至少包括以下步骤：
-在表面上施加涂层；
-以多个照明和/或测量角度测量来自采用涂层涂覆的表面的具有LiDAR传感器的工作波长的光的相应反射；
-根据相应的照明和/或测量角度，针对相应的所测量反射调节涂层的双向反射率分布函数；
-借助于光线追踪应用基于所调节的双向反射率分布函数来模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播，将LiDAR传感器模拟为包括点光源和相机的单元，并且将采用涂层涂覆的表面模拟为在可变距离处以可变取向被布置或能够被布置在相机前的轮廓，其中，优选通过使用所调节的双向反射率分布函数将计算机图形模型而被应用于所述轮廓；
-在考虑所调节的双向反射率分布函数的同时输出亮度图像，该亮度图像(以模拟的方式)示出在LiDAR传感器或包括光源和相机的单元的方向中由轮廓反射的光的亮度。
在该情况下，“输出”亮度图像意为基于模拟的先前步骤确定，特别是计算出亮度图像，并显示从中得出的结果。在该情况下，显示的结果可以是亮度图像本身或从亮度图像得出的图像，例如可见度的图像。可以以各种方式配置亮度图像的表示/显示。例如，可以相应地借助于不同的图案/阴影或不同的颜色来彼此区别地表示或显示不同亮度的区域。也可以设想任何其它合适类型的表示/显示。
LiDAR传感器的典型工作波长为905nm或1550nm。这意味着LiDAR传感器只能发出905nm或1550nm的波长的光，并且也只能检测到这种光(弹性反向散射)。
在根据本发明的方法的一种可能的配置中，基于涂层配方生产的并且将要研究其对于LiDAR传感器的可见性的涂层被施加到狭窄的平坦样品表面上，并且还可选地采用透明涂层覆盖。在随后的方法步骤中，即，在具有LiDAR传感器的工作波长的光从采用涂层涂覆的表面的相应反射的测量期间，通常使用测角分光光度计。以多个照明和/或测量角度执行测量，其中照明和观察或测量方向或角度近似相等的那些测量几何学也被包括在内。
在该情况下，可以确定测角分光光度计，也称为分光测角仪、测角反射仪、反射测角仪、反射率测角仪，或为了简便起见称为测角仪，其中测角仪本质上是一种用于角度确定的设备，一种用于测量表面的反射行为(并且特别是表面或该表面被采用其涂覆的涂层的角度相关特性)的设备。
通常，以相对于表面或相应样品表面的相应给定照明和测量角度确定涂层的反射率分布函数(BRDF)，即根据光入射和传感器位置或测量位置确定反射或相应的反射值。在该情况下，方位角(从基本方向(通常为北)测量的照明的角度方向，沿顺时针方向从0°最高到360°)和天顶角(从表面测量的在表面上的照明的角位置(0°到90°))被考虑作为测量几何中的变量。BRDF是反射涂层或涂层所基于的涂层配方的基本光学特性。由于BRDF的巨大可变性，根据本发明提供模拟LiDAR传感器本身以及采用涂层涂覆的表面的模拟，或者在描述LiDAR传感器和涂层二者的特征特性的模型中表示它们。特别是各向异性反射行为，即由LiDAR传感器发射并且由表面反射的光的方向相关的反向散射行为(也被称为各向异性反射率或微分光谱反射率)在很大程度上影响待研究的涂层的BRDF。
在一种可能的配置中，用于涂层的双向反射率分布函数由加权的漫射朗伯项和具有至少一个镜面波瓣的Cook-Torrance照明模型项来形成。在根据本发明的方法的一种可能的配置中，在针对相应的所测量反射或由相应的测量获得的相应反射值调节涂层的双向反射率分布函数期间，相对于成本函数优化双向反射率分布函数的参数。这意味着双向反射率分布函数的参数(朗伯系数、Cook-Torrance镜面波瓣的权重等)借助所测量的反射或光谱仪测量数据或反射值进行校正。为此，以使优化的模型中的反射信息与测量的对应值或反射值之间的距离最小的方式来优化参数。在该情况下，反射信息特别包括反射值或亮度值。
可以设想在该情况下，作为约束条件，假设优化模型保持与原始模型相似以便防止在优化期间由于少量的测量数据或测量值以及与其相比的大量参数而产生的不稳定性。可以设想提供确保参数的值保持在可靠的值范围内的约束条件。在这些条件下，可以制定非线性最小化条件的系统，可以采用对应的优化方法(例如Nelder-Mead下坡单纯形法，为简便起见也被称为下坡单纯形法或Nelder-Mead法)将条件最小化。在一种配置中，成本函数是基于惩罚项和所测量的相应反射与基于双向反射率分布函数模拟的相应反射或反射值之间的平方差之和而形成的。
C：成本函数
g：以相应的照明和观察方向的方位角和天顶角所表征的相应测量几何学
GM：一组测量几何学，其用于确定BRDF
RT：借助于BRDF针对当前参数计算的反射值
RM：采用测角分光光度计测量的反射值
P：惩罚函数或惩罚项
x＝(kD,m,R0)：要优化的参数的向量
kD：漫射朗伯项的加权的参数
m：Beckmann分布的参数
R0：菲涅耳反射的参数
kS：用于镜面反射分量(Cook-Torrance镜面波瓣)的加权的参数
D(m)：Beckmann分布函数
F(R0)：菲涅耳反射
G：几何筛选项
FCC：考虑(可选)透明涂层上反射的因子
N，V，L：法线方向、观察方向和照明方向，其可以从相应的测量几何学g中得出
<，>：两个向量的标量积
p＞＞1：惩罚值；此处在应用中被选择为例如p＝1e3。
Beckmann分布描述微平面表面的角度相关反射。微面表面是粗糙的镜面表面，其可以在模型中被描述为根据特定分布相对于表面法线倾斜的小镜面(微面)的集合。术语Beckmann分布在计算机图形学文献中很常见(根据Beckmann、Petr和Andre Spizzichino的Beckmann微面分布。“The scattering of electromagnetic waves from roughsurfaces”，Norwood,MA,Artech House,Inc.,1987,511p.,1987)。
借助于激光追踪应用基于所调节的双向反射率分布函数来模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播。在该情况下，可以使用商用光线追踪应用作为光线追踪应用。
光线追踪应被理解为一种基于光线发射的算法，用于确定来自空间中特定点的对象的可见性。光线追踪同样指该基本算法的扩展，该算法可在撞击表面后计算光线的进一步路径。在本发明的范围内，光线追踪特别指这样的扩展，即特别是由采用涂层涂覆的表面反射的来自LiDAR传感器的光线撞击表面之后的进一步路径的计算。光线追踪应用可以由应用(或简称为app)执行。通常，光线追踪采用数据结构(即称为光线)进行操作，该数据结构指示空间中射线的起点和方向。对于每个像素，计算光线的方向，该方向从LiDAR传感器或从对象指向图像平面的对应像素。
对于每个测量几何学，即对于每个照明和/或观察或测量角度，对于分别涂覆的表面，确定反射值并且进一步确定亮度坐标。在双向反射率分布函数的调节期间使用以该方式针对相应测量几何学确定的亮度坐标或亮度值，以便相对于要考虑的涂层的经建模的相应亮度值在成本函数中进行设定。如上所述，基于LiDAR传感器的工作波长执行模拟。因此，BRDF描述相应的经涂覆表面针对该波长的反射率。
在本发明的上下文中，采用涂层涂覆的表面可以包括彼此叠置的一个或多个涂层的表面，其中，在多层涂层的情况下不必构成顶部层的颜色确定涂层构成基本上确定被涂覆对象或涂覆表面的预期最终色调的涂层。相反，顶部层也可以例如是透明涂层。
使用测角分光光度计，可以以不同的观察或测量角度确定由光源(可选地由LiDAR传感器)发射的光以及在表面反射的光的反射曲线。反射曲线的确定可以采用许多不同的观察角来执行。例如，相对于镜面反射对例如15°、25°、45°、75°和110°的五个观察角的确定通常是足够的。从这些点开始，可以通过外推确定其它观察角的反射曲线。如果然后修改测量角度而不是照明角度，则例如相对于与表面垂直的平面的固定观察角可以是45°。然而，作为其替代，也可以考虑改变观察角，在这种情况下可以使用许多不同的观察角。在该情况下，例如可以考虑相对于与表面垂直的平面使用例如15°、25°、45°和75°的四个观察角，并且通过外推确定其它观察角的反射曲线。以该方式确定的比色数据(即反射曲线)以分配给对应的观察和照明角的数据文件的形式被存储。可选地，在该情况下也可以考虑表面的位置或取向。
为了执行根据本发明的方法，使用传统的个人计算机通常足够。当然，可以有利地使用具有更大计算能力的计算机。可以采用所有传统虚拟现实技术将要输出的亮度图像生成为视觉上可感知的逼真的计算机图像。亮度图像可以以传统方式例如在监视器上或借助于投影仪在屏幕上产生。对于本领域技术人员明显的是将根据本发明的方法生成的亮度图像以视觉上可感知的表示形式印刷在纸上或可替代地在其它材料上。虽然可以在视觉上评估以编码表示存在的亮度图像，但是可以借助于计算机来评估仅以文件存在的亮度图像。可以例如相对于所需的区域，例如尽可能小的不可检测的区域，评估亮度图像。
根据本发明的方法可以在选择一种或多种涂层或分别分配给涂层的涂层配方中用作有价值的工具，以便通过例如可以安装在另一车辆上的LiDAR传感器来确保采用相应涂层涂覆的相应对象(特别是车辆或车身)的良好或充分的可见性。
根据本发明，LiDAR传感器可以被模拟为一个单元，该单元包括在所有方向中均匀地发射光束的点光源和记录反射光束的亮度的相机。采用涂层涂覆的表面被模拟为被相对于相机以可变取向以可变距离布置在相机前的轮廓。例如，可以将轮廓选择为车辆形廓，特别以便考虑在道路交通中使用LiDAR传感器进行自动驾驶的情况，然后将LiDAR传感器例如安装在车辆上。通过建议的LiDAR传感器和采用涂层涂覆的表面的建模，例如可以模拟道路交通中的真实场景，在该场景中具有LiDAR传感器的车辆接近另一辆车辆，然后该车辆对应于对象或采用涂层涂覆的表面。
在另一种配置中，提供计算机图形模型，该计算机图形模型通过使用先前计算的双向反射率分布函数的参数应用于车辆形廓或轮廓，以便尽可能表示通过先前调节的双向反射率分布函数映射的反射特性或者使反射特性能够与车辆形廓或轮廓相关联地识别。
最后，通过光线追踪模拟，在考虑调节的双向反射率分布函数的同时输出亮度图像，该亮度图像示出在LiDAR传感器方向中由轮廓反射的光的亮度。在一种配置中，借助于已经被输出的亮度图像确定模拟涂覆表面的轮廓(特别是车辆形廓)的不同区域反射了多少光。在该情况下，可以相对准确地确定模拟的车辆形廓的哪些部分是不可见的，哪些部分是完全可见的，并且哪些部分对于LiDAR传感器是高度可见的。
在另一种配置中，将由参考模板的具有10％的漫反射的反射亮度定义的亮度阈值应用于已经或将要输出的亮度图像。通常使用这种参考模板以便指示或指定LiDAR传感器的标称区域或额定区域。现在，以该方式校正或过滤的亮度图像示出轮廓或车辆形廓的区域，该区域对于LiDAR传感器在该额定区域中可见。
还可以设想，将要被输出的亮度图像输出为彩色图像的类型，在该彩色图像中借助于颜色温标来表示相应的亮度以及与之相关联的反射值。
在另一种配置中，指示相对于相机或相对于由相机和点光源模拟的LiDAR传感器的针对轮廓的当前设置被量化为轮廓的最大可见区域的百分比的可见区域。
在另一配置中，针对多种涂层或涂层所分别基于的涂层配方执行该方法，其中将不同涂层或涂层配方的输出相应的亮度图像彼此比较，并且从多种涂层配方或涂层中选择对于LiDAR传感器最可见的涂层配方或涂层。
本发明还涉及用于模拟在表面上施加的涂层相对于LiDAR传感器的可见性的系统。
根据本发明的系统包括至少一个分光光度计，优选为测角分光光度计，该分光光度计被配置用于以多个照明和/或测量角度测量来自采用涂层涂覆的表面的具有LiDAR传感器的工作波长的光的相应反射。
根据本发明的系统还包括计算机单元，该计算机单元被配置用于根据相应的照明和/或测量角度针对相应的所测量反射调节用于涂层的双向反射率分布函数。根据本发明的系统还包括模拟单元，该模拟单元被配置为借助于光线追踪应用基于所调节的双向反射率分布函数来模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播，将LiDAR传感器模拟为包括点光源和相机的单元，并且将采用涂层涂覆的表面模拟为在可变距离处以可变取向被布置在相机前的轮廓。在该情况下，点光源被配置为在所有方向中均匀地发光。
在一种配置中，模拟单元包括计算机图形模型，该计算机图形模型被配置为通过使用所调节的双向反射率分布函数而被应用于轮廓。最后，根据本发明的系统包括显示单元，该显示单元被配置用于基于由LiDAR传感器发射并由采用涂层涂覆的表面反射的光的模拟传播来在考虑所调节的双向反射率分布函数的同时输出或显示亮度图像，该亮度图像示出在LiDAR传感器方向中由轮廓反射的光的亮度。
本发明还涉及一种用于模拟在表面上施加的涂层相对于LiDAR传感器的可见性的设备，该设备至少包括：
-施加单元，用于在表面上施加涂层；
-测量装置，用于以多个照明和/或测量角度测量来自采用涂层涂覆的表面的具有LiDAR传感器的工作波长的光的相应反射；
-计算机单元，用于根据相应的照明和/或测量角度针对相应的所测量反射调节涂层的双向反射率分布函数；
-模拟单元，用于借助于光线追踪应用基于所调节的双向反射率分布函数来模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播，将LiDAR传感器模拟为包括点光源和相机的单元，并且将采用涂层涂覆的表面模拟为在可变距离处以可变取向被布置在相机的前的轮廓；
-输出单元，用于在考虑所调节的双向反射率分布函数的同时输出亮度图像，该亮度图像示出在LiDAR传感器的方向中由轮廓反射的光的亮度。
根据本发明的方法，在模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播之前，借助于相应的所测量反射来调节双向反射率分布函数。为此，要考虑的涂层被施加在表面上，并且该表面采用具有LiDAR传感器的工作波长的光被照射并且借助测量仪器(通常是测角光能谱仪)以多个照明和/或测量角度被测量。这意味着以多个照明和/或测量角度测量由采用涂层涂覆的表面对发射的光，优选为激光脉冲的相应反射。然后将以该方式获得的针对多个照明和/或测量角度的相应反射或反射值用于调节涂层的双向反射率分布函数。这意味着借助于获得的测量值，通过优化成本函数来确定要在涂层的双向反射率分布函数中确定的参数，成本函数例如由所测量的反射或反射值与所建模的反射或反射值之间的平方差之和与惩罚项形成。可以使用传统的优化方法(诸如例如Nelder-Mead下坡单纯形法)进行优化。借助于现在调节的双向反射率分布函数，现在借助于光线追踪应用模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播。现在，该模拟基于上述布置。
C：成本函数
g：以相应的照明和观察方向的方位角和天顶角所表征的相应的测量几何学
GM：一组测量几何学，其用于确定BRDF
RT：借助于BRDF针对当前参数计算的反射值
RM：采用测角分光光度计测量的反射值
P：惩罚函数或惩罚项
x＝(kD,m,R0)：要优化的参数的向量
kD：漫射朗伯项加权的参数
m：Beckmann分布的参数
R0：菲涅耳反射的参数
ks：用于镜面反射分量(Cook-Torrance镜面波瓣)加权的参数
D(m)：Beckmann分布函数
F(R0)：菲涅耳反射
G：几何筛选项
FCC：考虑(可选)透明涂层上反射的因子
N、V、L：法线方向、观察方向和照明方向，其可以从相应的测量几何学g中得出
<，>：两个向量的标量积
p＞＞1：惩罚值；此处在应用中被选择为例如p＝1e3。
根据本发明的系统或根据本发明的设备在一种配置中被配置用于执行上述方法。
本发明还涉及一种包括计算机程序的计算机程序产品，该计算机程序产品具有程序代码部件，该程序代码部件被配置以用于当计算机程序在计算机单元上运行时至少执行上述方法的计算机辅助步骤，即特别是调节步骤、模拟步骤和输出步骤。
在说明书和附图中可以找到本发明的其它优点和配置。
应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，不仅可以以所分别指示的组合使用而且可以以其它组合或单独地使用上述特征和以下将要被说明的那些特征。
本发明借助于附图中的示例性实施例示意性地表示，并且在下面将参考附图详细描述。
附图说明
图1示出了可能的虚拟测量装置的结构，诸如在根据本发明的方法的一个实施例中该虚拟测量装置是在这种情况下要被执行的模拟的基础。
图2示出亮度图像的示例，诸如当执行根据本发明的方法的另一实施例时所输出的亮度图像的示例。
图3示出根据本发明的方法的一个实施例的流程图。
具体实施方式
图1示出测量装置100的结构，诸如在根据本发明的方法的一个实施例中，该测量装置可以是模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播的步骤的基础。示出在所有方向中均匀发光的点光源101。还示出了相机102，其布置在点光源101处或至少在其附近。点光源101在轮廓103的方向中以通常的激光脉冲发射波长为905nm或1550nm的激光束104，该轮廓103在该情况下被配置为车辆形廓并且模拟采用涂层涂覆的表面。撞击车辆形廓103的光束105或激光脉冲至少部分地由车辆形廓103反射，并作为反射光束105或激光脉冲在相机102的方向中被发送回去。相机102记录反射光束105。在该情况下，在模拟期间可以改变车辆形廓103到相机102的距离。这同样适用于车辆形廓103相对于相机102的取向。根据由相机102在模拟中记录的反射或反射值，最终可以计算出亮度图像并将其表示在显示单元(这里未示出)上，如例如图2中所示。
图2在图2a中示出作为已经执行的模拟方法的结果的诸如可以在显示单元上表示的亮度图像201。轮廓202的相应区域的亮度通过相应区域的相应图案化/阴影化来渲染或表示，在0.0至1.0范围内的亮度值的刻度203上将图案化/阴影化分别分配给刻度值或刻度范围(在该情况下，a.u.代表任意单位，以便指示相对量)。相应的图案化/阴影化也可以由相应的颜色代替，在这种情况下，将刻度203选择为对应的颜色温标。在该情况下，颜色可以例如在从0.0的刻度值的深蓝色到在0.5的区域中的绿色到在1.0的刻度值的红色的范围内。
图2b示出与如图2a中所示相同的轮廓202的可见性的图像204。在图2b中可以看出，基于亮度，将要进行的评估关于轮廓202或车辆形廓的哪些部分是高度可见的，而哪些部分基本上是不可见的进而因此在自动驾驶的使用期间增加包括LiDAR传感器的车辆与另一车辆发生碰撞的可能风险。这种可见性图像从亮度图像得出，并且可以在根据本发明提供的显示单元或输出单元上作为亮度图像的补充或替代来表示。
图3以示意图示出根据本发明的方法的一种可能实施例的序列的流程图。在步骤301中，首先将具有特定涂层配方的涂层以小平面的形式施加在表面上，优选在样品表面上。在步骤302中，例如借助于测角分光光度计，相对于其反射特性来测量以该方式采用涂层涂覆的表面。这意味着该表面采用具有LiDAR传感器的工作波长的光照射，并且由采用涂层涂覆的表面反射的光被测角分光光度计记录并评估。在该情况下，以多个照明和/或测量角度来测量表面。这意味着具有LiDAR传感器的工作波长的照明单元或来自照明单元的光束(优选地是激光脉冲)被以多个照明角度连续地引导到采用涂层涂覆的表面上。此外，分别用测角分光光度计记录反射的光束或反射的激光束或脉冲，并确定其光量和/或强度。另外可以设想，相对于采用涂层涂覆的表面以不同的测量角度连续地确定测角分光光度计的方向。可以设想保持照明角度固定并且改变测量角度，或者相反地改变照明角度并且保持测量角度固定。
也可以设想采用白光照射表面，该白光也包括LiDAR传感器的工作波长。然后借助于测角分光光度计测量在LiDAR传感器的工作波长处反射的光的强度。
在撞击到采用涂层涂覆的表面的光的相应反射的测量期间，相应地确定相应的反射值。借助于反射值，可以依次确定相应的亮度值。因此，在测量之后，相应的反射或相应的反射值以及与之相关的相应的亮度值可用于相应的照明和/或测量角度。
在步骤303中，使用相应的所测量的反射，以便根据相应的照明和/或测量角度来调节采用其涂覆表面的涂层的双向反射率分布函数。这意味着借助于所测量的反射或反射值确定或至少估计涂层的双向反射率分布函数的参数。相应的所测量的反射产生多个方程，该方程具有仍然未知的可以确定或至少估计具有足够数量的所测量反射的参数。因此，借助于可以根据相应的照明和/或测量角度来指示相应的反射，对于涂层获得具有将要被指示的固定参数的特定双向反射率分布函数。
基于现在所调节的双向反射率分布函数，现在可以在步骤304中借助于光线追踪应用来模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播。在该情况下，LiDAR传感器被模拟或建模为点光源，该点光源在所有方向中均匀地发射特定波长的光，即例如905nm或1550nm的LiDAR传感器的工作波长的光。建模的LiDAR传感器还包括相机，该相机被配置为记录光束并确定其光量和/或光强度。在模拟期间，将采用涂层涂覆的表面建模为轮廓，该轮廓在可变距离处以可变取向被布置在相机前面。这意味着在相应模拟由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播期间，轮廓可以被模拟为以不同的距离和/或以不同的取向被分别布置在相机前面。通过使用所调节的双向反射率分布函数，计算机图形模型被应用于轮廓。
基于以该方式模拟的由LiDAR传感器发射并且由采用涂层涂覆的表面反射的光的传播，在步骤305中现在可以输出或在显示单元上显示亮度图像，该亮度图像在考虑所调节的双向反射率分布函数的同时示出在LiDAR传感器方向中由轮廓反射的光的亮度(光度)。在该情况下，亮度图像可以明确地显示为在显示单元上的光，或者亮度的相应值可以针对涂层被指示并且被分配给该涂层。通常，所描述的方法针对多种不同的涂层和相关联的涂层配方被执行，使得比较最终可以借助于相应的亮度图像在涂层之间被执行，并且可以选择其亮度图像暗示该涂层对于LiDAR传感器最可见并且因此采用该涂层涂覆的对象对于LiDAR传感器最可检测的涂层或相关联的涂层配方。
Claims (14)
1.一种用于模拟在表面上施加的涂层对于LiDAR传感器的可见度，所述方法至少包括以下步骤：
-在所述表面上施加所述涂层(301)；
-以多个照明和/或测量角度测量来自采用所述涂层涂覆的所述表面的具有所述LiDAR传感器的工作波长的光的相应反射(302)；
-根据相应的照明和/或测量角度，针对相应的所测量反射来调节所述涂层的双向反射率分布函数(303)；
-借助于光线追踪应用基于所调节的双向反射率分布函数来模拟由所述LiDAR传感器发射并且由采用所述涂层涂覆的所述表面反射的所述光的传播(304)，所述LiDAR传感器被模拟为包括点光源(101)和相机(102)的单元，并且采用所述涂层涂覆的所述表面被模拟为在可变距离处以可变取向被布置在所述相机(102)的前面的轮廓(103、202)；
-在考虑所调节的双向反射率分布函数的同时输出亮度图像(201)(305)，所述亮度图像示出在所述LiDAR传感器的方向中由所述轮廓(103、202)反射的所述光的亮度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，借助于已经被输出的所述亮度图像(201)确定模拟所述表面的所述轮廓(103、202)的不同区域反射了多少光。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，由具有10％的漫反射的参考模板的反射亮度定义的亮度阈值被应用于所述亮度图像(201)。
4.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，针对与所模拟的LiDAR传感器相关的所述轮廓(103、202)的当前取向或设置，模拟所述表面的所述轮廓(103、202)的可见区域被量化为模拟所述表面的所述轮廓(103、202)的最大可见区域的一部分。
5.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，所述涂层的所述双向反射率分布函数由加权的漫射朗伯项和具有至少一个镜面波瓣的Cook-Torrance照明模型项形成。
6.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，在调节所述涂层的所述双向反射率分布函数期间，相对于成本函数来优化所述双向反射率分布函数的参数。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述成本函数基于惩罚项以及所测量的相应反射与基于所述双向反射率分布函数模拟的相应反射之间的平方差之和而形成。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其中，所述双向反射率分布函数的参数采用非线性优化方法，特别是采用Nelder-Mead下坡单纯形法进行优化。
9.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，模拟所述表面的所述轮廓(103、202)被选择为车辆形廓。
10.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其针对多种涂层配方被执行，其中，针对不同涂层配方的输出的相应的亮度图像(201)彼此进行比较，并且从所述多种涂层配方中选择对于所述LiDAR传感器最高度可见的涂层配方。
11.一种用于模拟在表面上施加的涂层对于LiDAR传感器的可见性的设备，所述设备至少包括：
-施加单元，用于在所述表面上施加所述涂层；
-测量装置，用于以多个照明和/或测量角度测量来自采用所述涂层涂覆的所述表面的具有所述LiDAR传感器的工作波长的光的相应反射；
-计算机单元，用于根据相应的照明和/或测量角度针对相应的所测量反射来调节所述涂层的双向反射率分布函数；
-模拟单元，用于借助于光线追踪应用基于所调节的双向反射率分布函数来模拟由所述LiDAR传感器发射并且由采用所述涂层涂覆的所述表面反射的所述光的传播，所述LiDAR传感器被模拟为包括点光源(101)和相机(102)的单元，并且采用所述涂层涂覆的所述表面被模拟为在可变距离处以可变取向被布置在所述相机的前面的轮廓(103、202)；
-输出单元，用于在考虑所调节的双向反射率分布函数的同时输出亮度图像(201)，所述亮度图像示出在所述LiDAR传感器的所述方向中由所述轮廓(103、202)反射的所述光的亮度。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述测量单元包括至少一个测角分光光度计。
13.根据权利要求11或12所述的设备，其被配置用于执行根据权利要求1至10中的一项所述的方法。
14.一种包括计算机程序的计算机程序产品，所述计算机程序产品具有程序代码部件，所述程序代码部件被配置为当所述计算机程序在计算机单元上运行时至少执行根据权利要求1至10中的一项所述的方法的计算机辅助步骤。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP18206542.5 | 2018-11-15 | ||
| EP18206542 | 2018-11-15 | ||
| PCT/EP2019/081501 WO2020099643A1 (de) | 2018-11-15 | 2019-11-15 | Verfahren und vorrichtung zur simulation einer sichtbarkeit eines auf einer oberfläche aufgebrachten lacks für einen lidar-sensor |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113056666A true CN113056666A (zh) | 2021-06-29 |
Family
ID=64331806
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201980075196.1A Pending CN113056666A (zh) | 2018-11-15 | 2019-11-15 | 在表面上施加的涂层对于LiDAR传感器的可见性的模拟的方法和设备 |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20220003675A1 (zh) |
| EP (1) | EP3857208A1 (zh) |
| JP (1) | JP7098839B2 (zh) |
| KR (1) | KR102533401B1 (zh) |
| CN (1) | CN113056666A (zh) |
| CA (1) | CA3118962A1 (zh) |
| MX (1) | MX2021005732A (zh) |
| WO (1) | WO2020099643A1 (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113029977B (zh) * | 2021-03-11 | 2022-03-15 | 武汉大学 | 一种针对宽视场角多光谱传感器的自动交叉辐射定标方法 |
| US20230080540A1 (en) * | 2021-09-16 | 2023-03-16 | Aurora Operations, Inc. | Lidar simulation system |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6618050B1 (en) * | 2000-11-27 | 2003-09-09 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Process for generating a computer image of a three-dimensional object provided with a special-effect coating |
| US20040130702A1 (en) * | 2001-02-09 | 2004-07-08 | Jupp David L | Lidar system and method |
| US20050068537A1 (en) * | 2002-07-17 | 2005-03-31 | New York University | Method and apparatus for determining a bidirectional reflectance distribution function of a subject |
| US20060227137A1 (en) * | 2005-03-29 | 2006-10-12 | Tim Weyrich | Skin reflectance model for representing and rendering faces |
| CN101184986A (zh) * | 2005-04-25 | 2008-05-21 | 爱色丽公司 | 使用空间欠采样双向反射分布功能测量表面的外观属性 |
| US20140268098A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Pouch Holdings LLC | Lidar scanner |
| CN104346420A (zh) * | 2013-07-29 | 2015-02-11 | 爱色丽瑞士公司 | 用于数字化生成外观数据的方法和系统 |
| US20150172636A1 (en) * | 2013-12-17 | 2015-06-18 | Google Inc. | Extraction and Representation of Three-Dimensional (3D) and Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) Parameters from Lighted Image Sequences |
| CN106338244A (zh) * | 2015-07-10 | 2017-01-18 | 赫克斯冈技术中心 | 3d测量机 |
| US20170205291A1 (en) * | 2016-01-20 | 2017-07-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Measurement system, information processing apparatus, information processing method, and medium |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3456095B2 (ja) * | 1996-07-12 | 2003-10-14 | 三菱自動車工業株式会社 | グロメット構造およびその構造を用いた車載機器の取付方法 |
| JPH10247256A (ja) * | 1997-03-04 | 1998-09-14 | Integra:Kk | 光学的に複雑な特性を有する物体の美感設計をコンピュータ上で対話的に行う方法 |
| JP5470886B2 (ja) * | 2009-02-12 | 2014-04-16 | トヨタ自動車株式会社 | 物体検出装置 |
| JP2011196814A (ja) * | 2010-03-19 | 2011-10-06 | Mitsubishi Paper Mills Ltd | 光沢感評価装置及び光沢感評価方法 |
| US10592805B2 (en) * | 2016-08-26 | 2020-03-17 | Ford Global Technologies, Llc | Physics modeling for radar and ultrasonic sensors |
| EP3395875B2 (de) * | 2017-04-24 | 2023-01-25 | Covestro Deutschland AG | Laserstrahl-durchlässiges substratmaterial für sensoranwendungen |
| US11966838B2 (en) * | 2018-06-19 | 2024-04-23 | Nvidia Corporation | Behavior-guided path planning in autonomous machine applications |
| FR3087891B1 (fr) * | 2018-10-24 | 2020-11-20 | Entpe | Dispositif optique pour la mesure des proprietes optiques des materiaux. |
-
2019
- 2019-11-15 WO PCT/EP2019/081501 patent/WO2020099643A1/de unknown
- 2019-11-15 KR KR1020217017837A patent/KR102533401B1/ko active IP Right Grant
- 2019-11-15 CA CA3118962A patent/CA3118962A1/en active Pending
- 2019-11-15 JP JP2021526791A patent/JP7098839B2/ja active Active
- 2019-11-15 CN CN201980075196.1A patent/CN113056666A/zh active Pending
- 2019-11-15 US US17/293,036 patent/US20220003675A1/en active Pending
- 2019-11-15 EP EP19816542.5A patent/EP3857208A1/de not_active Withdrawn
- 2019-11-15 MX MX2021005732A patent/MX2021005732A/es unknown
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6618050B1 (en) * | 2000-11-27 | 2003-09-09 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Process for generating a computer image of a three-dimensional object provided with a special-effect coating |
| US20040130702A1 (en) * | 2001-02-09 | 2004-07-08 | Jupp David L | Lidar system and method |
| US20050068537A1 (en) * | 2002-07-17 | 2005-03-31 | New York University | Method and apparatus for determining a bidirectional reflectance distribution function of a subject |
| US20060227137A1 (en) * | 2005-03-29 | 2006-10-12 | Tim Weyrich | Skin reflectance model for representing and rendering faces |
| CN101184986A (zh) * | 2005-04-25 | 2008-05-21 | 爱色丽公司 | 使用空间欠采样双向反射分布功能测量表面的外观属性 |
| US20140268098A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Pouch Holdings LLC | Lidar scanner |
| CN104346420A (zh) * | 2013-07-29 | 2015-02-11 | 爱色丽瑞士公司 | 用于数字化生成外观数据的方法和系统 |
| US20150172636A1 (en) * | 2013-12-17 | 2015-06-18 | Google Inc. | Extraction and Representation of Three-Dimensional (3D) and Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) Parameters from Lighted Image Sequences |
| CN106338244A (zh) * | 2015-07-10 | 2017-01-18 | 赫克斯冈技术中心 | 3d测量机 |
| US20170205291A1 (en) * | 2016-01-20 | 2017-07-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Measurement system, information processing apparatus, information processing method, and medium |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ELDON DECKER: "ELDON DECKER High-Tech Coatings to enable Autonomous Vehicles", pages 1 - 8, Retrieved from the Internet <URL:https://www.radtech.org/images/pdf_upload/SAE2018/decker_sae2018.pdf> * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20210088692A (ko) | 2021-07-14 |
| MX2021005732A (es) | 2021-07-21 |
| JP7098839B2 (ja) | 2022-07-11 |
| JP2022513065A (ja) | 2022-02-07 |
| KR102533401B1 (ko) | 2023-05-26 |
| EP3857208A1 (de) | 2021-08-04 |
| CA3118962A1 (en) | 2020-05-22 |
| US20220003675A1 (en) | 2022-01-06 |
| WO2020099643A1 (de) | 2020-05-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Bijelic et al. | Benchmarking image sensors under adverse weather conditions for autonomous driving | |
| CN102124723B (zh) | 在屏幕上真实再现颜色的方法和装置 | |
| CN103808666A (zh) | 用于捕捉测量物体的视觉印象的手持式测量装置 | |
| JPH07182538A (ja) | ディスプレイピクセルの着色方法、画像レンダリング装置、および入射光推定方法 | |
| Jutzi et al. | Investigations on surface reflection models for intensity normalization in airborne laser scanning (ALS) data | |
| CN113056666A (zh) | 在表面上施加的涂层对于LiDAR传感器的可见性的模拟的方法和设备 | |
| Gruyer et al. | Modeling and validation of a new generic virtual optical sensor for ADAS prototyping | |
| JP2016527475A (ja) | 測定対象物の少なくとも１つの仮想画像を生成する方法及び装置 | |
| CN102901706A (zh) | 研究具有效应颜料的涂层的装置和方法 | |
| Li et al. | LiDAR intensity correction for road marking detection | |
| US20230260193A1 (en) | Generating a destination texture from a plurality of source textures | |
| EP1938307B1 (en) | Sensor and display-independent quantitative per-pixel stimulation system | |
| JPWO2019097825A1 (ja) | マルチアングル測色計 | |
| Gorobets et al. | Visibility zone of active-pulse vision systems when observing along Inclined Paths | |
| US20210199498A1 (en) | A method of measuring illumination, corresponding system, computer program product and use | |
| KR100544979B1 (ko) | 물체의 반사율 획득 시스템 및 물체 표현 방법 | |
| JP6941161B2 (ja) | 散乱媒体における光ビームの時間分布及び空間分布を定量的に決定する方法 | |
| CN115406414A (zh) | 一种面向空间站机械臂的动态目标测量在轨光照评估方法 | |
| JP4254543B2 (ja) | 意匠開発支援装置及び支援方法 | |
| Gilmore et al. | CAMEO-SIM: a broadband scene generation system that is fit for purpose | |
| US20230162382A1 (en) | Method and system for determining lidar intensity values, and training method | |
| Lee et al. | Virtual Lidar Sensor Intensity Data Modeling for Autonomous Driving Simulators | |
| Bhise et al. | Effect of windshield veiling glare on driver visibility | |
| JPH05324850A (ja) | レンダリング装置 | |
| Toet et al. | Objective assessment of simulated daytime and NVG image fidelity |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |