OSE - Objekt- und Spurerkennung auf dem DSP

Einleitung

Im Rahmen des Studiengangschwerpunkts System Design Engnineering (kurz SDE) des Studiengangsmechatronik, befassen sich die Studierenden in einem zweisemestrigen Praktikum mit dem Entwurf und der Realisierung eines autonomen Fahrzeugs. Die Anforderungen an dieses Fahrzeugs sind angelehnt an das Regelwerk des CaroloCup und können im Lastenheft eingesehen werden. Im ersten Semester dieses Praktikums wurden Algorithmen und Konzepte zur kamerabasierten Fahrspurerkennung in Simulation umgesetzt und erprobt. Im folgenden Artikel wird der Transfer der entwickelten Spurerkennung durch das Teilteam Arndt/Köhler des SDE-Teams 2020/21 dokumentiert.

In Absprache mit Prof. Dr.-Ing Ulrich Schneider wurde von der Umsetzung der hier erarbeiteten Konzepte abgesehen. Ausschlaggebend war hier das ungünstige Aufwand-zu-Nutzen-Verhältnis.

Anforderungen

Die Implementierung der Fahrspurerkennung wurde in folgenden Pflichten formuliert:

Software-Anforderungen

vrcam_sdk_4.1.0
opencv-4.3.0 (kompiliert für 32-Bit mit VS 2015 und VS 2019. Anleitunge siehe hier)

Konzept und aktueller Stand

Das Konzept zur Spurerkkenung aus dem Kamerabild kann dem Artikel aus dem Sommersemester 2020 entnommen werden.

Der Schritt von der Simulation zum Fahrzeug erfordert darüberhinaus das Zusammenwirken von LiDAR und Kamera, sowie einen Kommunikationskanal zur dSpace-Karte, die im Fahrzeug verbaut ist. Nach Absprache mit den Teilteams Heuer/Kruse und Hassan/Liu wurde folgendes Konzept zur Objekt- und Spurerkennung mittels LiDAR und Kamera sowie die Übertragung der gewonnen Informationen via RS232-Schnittstelle erstellt. Es basiert auf der Architektur die hier zufinden ist.

Konzept zur Vorverarbeitung auf dem DSP/ARM

Problem: Die Kamera sendet standardmäßig Bilder über die Ethernet-Schnittstelle. Der Client (Programm auf dem Fahrzeug) kann über die CamLab-Software oder mithilfe der libvrmusbcam2 auf diese Bilder zugreifen. Der Server, der die Bilder von dem Kamerasystem über Ethernet sendet, ist nicht quelloffen, sodass sich eine Vorverarbeitung als schwierig darstellt.

Ein Lösungskonzept (siehe Abb. 2) wäre, die Bilder über die Software GStreamer (v0.1) über Ethernet zu senden. GStreamer bietet auch die Möglichkeit einer C/C++ Programmierung.

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