Quelltext der Seite SLAM mit LiDAR

'''Autoren:'''  [[Benutzer:Stefan_Arndt|Arndt, S.]]<br/>
'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider| Prof. Schneider]]<br/>
'''Art:''' Projektarbeit<br>
'''Projektlaufzeit:''' TBD
[[Datei:ScanMatchingExample 02.png|mini|400px|Abb. 1: 2D-Scan-Matching]]


== Motivation ==
Mobile Roboter, wie beispielsweise Saugroboter, müssen wissen, wo sie sich befinden, um effizient zu reinigen. Hierzu müssen sie ihre Umgebung kartografieren und sich in dieser entstehenden Karte selbst lokalisieren.

== Aufgabe ==
Die Aufgabe dieser Arbeit ist es, mithilfe eines LEGO EV3 kombiniert mit dem XV11-LiDAR(Light Detection and Ranging) die Umgebung zu erkennen und auszuwerten. Im nachfolgenden Schritt, sollen die Daten dazu genutzt werden eine Umgebungskarte zu erstellen um eine Karte in der Unity-Engine zeichnen zu können.

Zur besseren Projektübersicht und Planung teile ich das Vorhaben, wie folgt, in mehrere Abschnitte auf:

# Entwurf und Bau des LEGO© EV3- Roboters
# Montage des Sensors durch eine in SolidWorks entworfene Montageplattform (3D-Druck) incl. Verkabelung
# Errichtung einer Cross-Compiler-Toolchain
# Inbetriebnahme des Sensors und Programmierung
# Darstellung der Umgebung in Unity©
# Realisieren Sie einen SLAM-Algorithmus mit LiDAR-Sensorik.

== Erwartungen an die Projektlösung ==
*Inbetriebnahme des LiDAR
*Schnittstelle LiDAR zu EV3 z.B. mit Matlab/Simulink
*Messdatenauswertung auf dem EV3
*Bewertung der Ergebnisse
*Softwareentwicklung nach HSHL Standard in SVN
*Machen Sie spektakuläre Videos, welche die Funktion visualisieren.
*Test und wiss. Dokumentation 
*Live Vorführung während der Abschlusspräsentation

== Anforderungen ==
# Recherchieren Sie nach Methoden zum LiDAR SLAM und wählen Sie ein effizientes Verfahren aus (z.B. [[SLAM_mit_Scan-Matching_mit_LiDAR|Scan-Matching]]).
# Zeichnen Sie als Eingangsdaten Roboterfahrten (LiDAR und Odometrie) auf (z.B. [[Low-Cost-LiDAR_mit_EV3|LiDAR am EV3]]).
# Verarbeiten Sie diese Eingangsdaten mit MATLAB oder Simulink.
# Nutzen Sie einen existierenden Parkours (z.B. [[Projekt_70a:Bau_eines_Labyrinths_f%C3%BCr_EV3-Roboter| hier]])
# Stellen Sie Ihre Ergebnisse in MATLAB/Simulink dar.
# Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar. 
# Schätzen Sie die Genauigkeit Ihres Algorithmus ab. 
# Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
# Softwareentwicklung nach HSHL Standard in SVN
# Funktionsnachweis als YouTube-Video

== Video ==
Verlinken Sie hier ein YouTube-Video zu Ihrem fertigen Projekt. Tipps zum Video finden Sie [[Erwartungen_an_Präsentation_und_Dokumentation#YouTube_Clip|hier]].

== Weblinks ==
* [https://www.youtube.com/watch?v=nvFcN2-NqRc SLAM Course - 12 - Scan-Matching in 5 Min - Cyrill Stachniss]
* [https://www.youtube.com/watch?v=C8M7weK_Dhs Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) with Scan Matching]
* [https://youtu.be/VoAdXGMzirU Iterative Closest Point algorithm for point clouds in Matlab]
* [https://www.mathworks.com/help/nav/ug/implement-simultaneous-localization-and-mapping-with-lidar-scans.html]
* [https://essay.utwente.nl/71535/1/Folmer_MA_EEMCS.pdf]
* [[Projekt_70c:_Labyrinth_SLAM_mit_EV3]]
*[https://www.ev3dev.org/docs/tutorials/using-xv11-lidar/]
*[https://www.youtube.com/watch?v=G6uVg34VzHw]

== Literatur ==


== Siehe auch ==
#[[Studentische_Arbeiten_bei_Prof._Schneider|Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider]]
#[[Anforderungen_an_eine_wissenschaftlich_Arbeit| Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit]]
#[[Wiki-Artikel_schreiben|Wiki-Artikel schreiben]]

== [[BSD-Lizenzbedingung BSD-Lizenz]] ==
Copyright (c) 2018, Hochschule Hamm-Lippstadt, Dep. Lip. 1, [[Benutzer:Ulrich_Schneider| Prof. Schneider]]<br/>
Hochschule Hamm-Lippstadt. Alle Rechte vorbehalten.




<!-- Kopieren Sie diesen Header in Ihren Artikel, damit er aufgelistet wird.  -->
'''Autoren:''' [[Benutzer:Alexander_Schirrmeister|Schirrmeister, A.]]
<br/>
'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider| Prof. Schneider]]<br/>

→ zurück zur Übersicht: [[Studentische_Arbeiten|Studentische Arbeiten]]