个人项目No. 8
车载感知立项: 禾赛 40 线雷达加相机
给车做一套只看不控的感知显示: 车顶 40 线雷达加 USB 相机, 主机 Jetson TX1, 车内屏画点云 检测框与鸟瞰, 遥测经 WebSocket 推给安卓车机. 已定需求 画面 算力账, 实测了候选相机, 还没有代码.
雷达加相机一帧上屏1 段
雷达点云 聚类 相机 YOLO 投影上车内屏, 遥测 10 Hz 推给车机; 右侧是 TX1 的算力账(估算).
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这一段证明: 一帧上屏, 遥测推给车机, 相机掉线能退化
方案是车顶一台禾赛 Pandar40P(40 线激光雷达)加 USB 相机, 主机 Jetson TX1, 跑 ROS 1 Melodic; 只做感知与显示, 不接车辆控制. 下面几段是立项文档里定下的, 仓里还没有代码.
管线: 雷达解包 → 地面分割与降采样 → 欧式聚类出 3D 框 → 相机画面跑 YOLOv8n, 雷达点投到图像上给每个框配距离 → 车内屏 1920×720 上屏; 遥测按冻结的 schema 每秒 10 次推给安卓车机.
算力账按画面反推: CPU 约 2.6-2.9 核, GPU 约 75-110%, YOLO 与渲染同抢一块 GPU, 同跑估 12-18 fps, 卡在需求 10-15 的下沿之上.
相机选型靠台架实测: 一台 1920×1200 下 83.7 fps, 很可能是全局快门; 另一台锁 20 ms 零增益反而更亮, 与没有红外截止片一致.
追问
追问 · 第 3 层做到哪一步了?
立项: 需求规格 画面方案 算力预算与相机实测已落文档, 仓里还没有代码; 演示里的管线按这些文档画, 不是跑出来的.