Objekterkennung mit Laserscanner - Versionsgeschichte

Moritz-Ben-Joe Kühnrich: /* Inhalt */

2022-12-06T20:11:53Z

Inhalt

← Nächstältere Version		Version vom 6. Dezember 2022, 20:11 Uhr
Zeile 121:		Zeile 121:

	Es wurde auch ein LiDAR-Simulationsobjekt erstellt. Um einen weiteren LiDAR einzupflegen muss lediglich die virtuelle Klasse "Sensor-Lidar" implementiert werden.		Es wurde auch ein LiDAR-Simulationsobjekt erstellt. Um einen weiteren LiDAR einzupflegen muss lediglich die virtuelle Klasse "Sensor-Lidar" implementiert werden.
	'''Weiteres ist in der [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/LiDAR_Framework/LiDAR_Framework.~~chw~~ Doxygen-Dokumentation] zu finden!		'''Weiteres ist in der [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/LiDAR_Framework/LiDAR_Framework.chm Doxygen-Dokumentation] zu finden!

	=== Verarbeitung der Objektdaten und Ausweichmanöver (WS2016/2017) ===		=== Verarbeitung der Objektdaten und Ausweichmanöver (WS2016/2017) ===

Moritz-Ben-Joe Kühnrich: /* LiDAR-Framework */

2022-12-06T20:11:00Z

LiDAR-Framework

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Zeile 120:		Zeile 120:
	[[Datei:Polymorphie.png\|500px\|Klassestruktur]]</br>		[[Datei:Polymorphie.png\|500px\|Klassestruktur]]</br>

			Es wurde auch ein LiDAR-Simulationsobjekt erstellt. Um einen weiteren LiDAR einzupflegen muss lediglich die virtuelle Klasse "Sensor-Lidar" implementiert werden.
	'''Weiteres ist in der [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/LiDAR_Framework/LiDAR_Framework.chw Doxygen-Dokumentation] zu finden!		'''Weiteres ist in der [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/LiDAR_Framework/LiDAR_Framework.chw Doxygen-Dokumentation] zu finden!

Moritz-Ben-Joe Kühnrich am 6. Dezember 2022 um 20:09 Uhr

2022-12-06T20:09:17Z

← Nächstältere Version		Version vom 6. Dezember 2022, 20:09 Uhr
Zeile 59:		Zeile 59:
	Für das Einlesen der LiDAR-Daten wurde eigenes Framework entwickelt. Dieses ist weiter unten im Artikel dokumentiert		Für das Einlesen der LiDAR-Daten wurde eigenes Framework entwickelt. Dieses ist weiter unten im Artikel dokumentiert

	====Segmentierung====		====Segmentierung====
	~~Zu finden:~~
	'''Eingang:'''</br>		'''Eingang:'''</br>
	- LiDAR-Daten</br>		- LiDAR-Daten</br>
Zeile 68:		Zeile 67:
	- Minimale Punktanzahl pro Segment</br>		- Minimale Punktanzahl pro Segment</br>
	- Maximaler Abstand zwischen zwei Punkten des Segments</br>		- Maximaler Abstand zwischen zwei Punkten des Segments</br>
	- Filterung des Nahbereichs wegen der Reflektion an der Sensorkappe		- Filterung des Nahbereichs wegen der Reflektion an der Sensorkappe</br>
	'''Ablauf:'''</br>		'''Ablauf:'''</br>
	In der Segmentierung sollen die LiDAR Daten segmentiert mithilfe eines Successive Edge Following Algorithmus zu L-Shapes und diese werden auf das Fahrzeug-Koordinatensystem umgerechnet werden.		In der Segmentierung sollen die LiDAR Daten segmentiert mithilfe eines Successive Edge Following Algorithmus zu L-Shapes und diese werden auf das Fahrzeug-Koordinatensystem umgerechnet werden.</br>
	====Objektbildung====		====Objektbildung====
	'''Eingang:'''</br>		'''Eingang:'''</br>
Zeile 77:		Zeile 76:
	- Objektliste</br>		- Objektliste</br>
	'''Einzustellende Parameter:'''</br>		'''Einzustellende Parameter:'''</br>
	- Prozentuale Abweichung des Winkels zwischen zwei Schenkeln, damit das L-Shape als Box mit zwei sichtbaren Seiten erkannt wird		- Prozentuale Abweichung des Winkels zwischen zwei Schenkeln, damit das L-Shape als Box mit zwei sichtbaren Seiten erkannt wird</br>
	- Schwellwert für den Winkel, damit das L-Shape als eine Linie behandelt wird		- Schwellwert für den Winkel, damit das L-Shape als eine Linie behandelt wird</br>
	- Abweichung der Abmessung damit L-Shape noch als Box gewertet wird		- Abweichung der Abmessung damit L-Shape noch als Box gewertet wird</br>
	- Vertrauenswert-Abzüge falls Tiefe, Breite oder Winkel nicht aus dem L-Shape ermittelbar sind		- Vertrauenswert-Abzüge falls Tiefe, Breite oder Winkel nicht aus dem L-Shape ermittelbar sind</br>
	'''Ablauf:'''</br>		'''Ablauf:'''</br>
	Die Objektbildung filtert alle L-Shapes die als Box in Frage kommen. Dabei wird unterschieden ob das L-Shape eine Linie darstellt oder eine zwei Seiten einer Box. Dies geschieht über den Winkel der zwei Schenkel des L-Shapes. Daraufhin wird überprüft die Abmessungen des L-Shapes mit dene einer Box übereinstimmen, wenn nicht, dann wird das Objekt verworfen. Je nachdem wie viel von der Box zu sehen sind und anhand der Geometrie wird dann ein Vertrauenswert errechnet. ~~Ermittelt wird dabei die~~		Die Objektbildung filtert alle L-Shapes die als Box in Frage kommen. Dabei wird unterschieden ob das L-Shape eine Linie darstellt oder eine zwei Seiten einer Box. Dies geschieht über den Winkel der zwei Schenkel des L-Shapes. Daraufhin wird überprüft die Abmessungen des L-Shapes mit dene einer Box übereinstimmen, wenn nicht, dann wird das Objekt verworfen. Je nachdem wie viel von der Box zu sehen sind und anhand der Geometrie wird dann ein Vertrauenswert errechnet.
			</br>
	====Tracking====		====Tracking====
	'''Eingang:'''</br>		'''Eingang:'''</br>
Zeile 90:		Zeile 89:
	- Trackliste</br>		- Trackliste</br>
	'''Einzustellende Parameter:'''</br>		'''Einzustellende Parameter:'''</br>
	- Distanz zum Gating zwischen einer Box aus dem letzten Frame und dem aktuellen Frame		- Distanz zum Gating zwischen einer Box aus dem letzten Frame und dem aktuellen Frame</br>
	- Maximale Strikes die ein Track haben darf, bevor es rausfliegt		- Maximale Strikes die ein Track haben darf, bevor es rausfliegt</br>
	- TP-alpha für die Position		- TP-alpha für die Position</br>
	- TP-alpha für die Ausrichtung		- TP-alpha für die Ausrichtung</br>
	'''Ablauf:'''</br>		'''Ablauf:'''</br>
	~~Die Objektbildung filtert alle L-Shapes~~ die ~~als Box~~ in ~~Frage kommen~~. ~~Dabei wird unterschieden ob das L-Shape~~ eine ~~Linie darstellt oder eine zwei Seiten einer Box~~. ~~Dies geschieht über den Winkel~~ der ~~zwei Schenkel des L-Shapes~~. ~~Daraufhin~~ wird ~~überprüft~~ die ~~Abmessungen des L-Shapes~~ mit ~~dene einer Box übereinstimmen, wenn nicht~~, dann ~~wird das Objekt verworfen~~. ~~Je nachdem wie viel von der Box zu sehen sind~~ und ~~anhand der Geometrie wird dann ein Vertrauenswert errechnet~~.		Im Tracking sollen erst die aktuelle Objekt der Trackliste zugeordnet werden, dann werden mit einem euklidischen Gating neue Objekte identifiziert, sowie Objekt die in der Trackliste stehen im aktuellen Frame aber nicht mehr zu sehen sind. Diese Tracks erhalten dann einen Strike, falls eine Objekt mehr Strikes als zugelassen hat, fliegt es aus der Trackliste raus. Neue Objekte werden der Trackliste hinzugefügt. Auf die getrackten Objekte wird dann die Position und die Ausrichtung mit einem Tiefpassfilter gefilter.
			</br>
			===Implementierung===
			Die Funktionen Segmentierung, Objektbildung wurden alle in Matlab implementiert und dann mit dem Matlab-Coder zu C-Code exportiert. </br>
			[https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/Matlab_Sim/Release/ObjektBildung_SEF.m Segmentierung und Objektbildung]</br>
			[https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/Matlab_Sim/Release/Tracking.m Tracking]</br></br>

	~~===Implementierung===~~		Der Code-Export ist aufwendig, deshalb sollte möglichst alle Fehler beseitigt werden bevor man Matlab-Code Exportiert

	===Modultest===		===Modultest===
			Für alle Module gibt es eine eigenes Testmodul. Zusätzlich gibt es auch ein Testmodul für das Gesamtkonzept. In den jeweiligen Testmodulen ist es möglich sowohl einzelne Frames diverser Testmessungen durchzugehen, als auch ein Live-Visualisierung. Das Gesamt-Testmodul kann zusätzlich direkt mit dem LiDAR arbeite, dafür muss der Parameter für den COM-Port in der Funktion "sweepLidar" angepasst werden. Umschalten zwischen den Modi ist möglich über eine Schaltvariable in dem Gesamt-Testmodul. Die Testmodule sind hier zu finden:</br>
			[https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/Matlab_Sim/Release/teste_objBildunhg.m Modultest-Segmentierung und Objektbildung]</br>
			[https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/Matlab_Sim/Release/testeTracking.m Modultest-Tracking]</br>
			[https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/Matlab_Sim/Release/LiDAR_Umgebung.m Gesamt-Testmodul]</br>
			</br></br>
			Der generierte Code wurde in die Visual-Studio-Projektmappe [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/LiDAR_Framework LiDAR-Framework] eingefügt. Dieses C-Projekt wurde mit Doxygen dokumentiert.

	===LiDAR-Framework===		===LiDAR-Framework===
Zeile 111:		Zeile 120:
	[[Datei:Polymorphie.png\|500px\|Klassestruktur]]</br>		[[Datei:Polymorphie.png\|500px\|Klassestruktur]]</br>

			'''Weiteres ist in der [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Laserscanner/WS2022/LiDAR_Framework/LiDAR_Framework.chw Doxygen-Dokumentation] zu finden!

	=== Verarbeitung der Objektdaten und Ausweichmanöver (WS2016/2017) ===		=== Verarbeitung der Objektdaten und Ausweichmanöver (WS2016/2017) ===

Moritz-Ben-Joe Kühnrich am 6. Dezember 2022 um 19:26 Uhr

2022-12-06T19:26:55Z

Änderungen zeigen

Moritz-Ben-Joe Kühnrich am 24. Oktober 2022 um 21:25 Uhr

2022-10-24T21:25:16Z

← Nächstältere Version		Version vom 24. Oktober 2022, 21:25 Uhr
Zeile 21:		Zeile 21:
	===LiDAR-Framework===		===LiDAR-Framework===
	Es wurde ein Framework erstellt, dies hält das Programm modular und es ist sehr einfach eine anderen LiDAR-Sensor einzupflegen.		Es wurde ein Framework erstellt, dies hält das Programm modular und es ist sehr einfach eine anderen LiDAR-Sensor einzupflegen.
	Das LiDAR Framework ist wie folgt aufgebaut		Das LiDAR Framework ist wie folgt aufgebaut </br>
	[[~~Datei:~~Datei:Framework.png\|~~250px~~\|LiDAR-Framework Schema]]		[[Datei:Framework.png\|500px\|LiDAR-Framework Schema]]
	Die Klassenstruktur sieht wie folgt aus. Der ~~RPLidar~~ ist hier nur ein Beispiel, für diesen existiert keine ~~Implementiert~~.		</br>
	[[~~Datei:~~Datei:Polymorphie.png\|~~250px~~\|Klassestruktur]]		Die Klassenstruktur sieht wie folgt aus. Der LidarA1M8 ist hier nur ein Beispiel, für diesen existiert keine Implementierung.
			</br>
			[[Datei:Polymorphie.png\|500px\|Klassestruktur]]</br>
	=== Programm ===		=== Programm ===
	Das Konzept läuft wie folgt ab:		Das Konzept läuft wie folgt ab:

Moritz-Ben-Joe Kühnrich am 24. Oktober 2022 um 21:21 Uhr

2022-10-24T21:21:34Z

← Nächstältere Version		Version vom 24. Oktober 2022, 21:21 Uhr
Zeile 17:		Zeile 17:

	Beim erstmaligen Anschluss werden die Treiber nicht automatisch installiert. Diese müssen manuell eingebunden werden. Die Treiber sind im SVN unter <ref> ''trunk\Dokumentation\Datenblätter\Laserscanner\URG Driver for Win'' im SVN-Archiv</ref>		Beim erstmaligen Anschluss werden die Treiber nicht automatisch installiert. Diese müssen manuell eingebunden werden. Die Treiber sind im SVN unter <ref> ''trunk\Dokumentation\Datenblätter\Laserscanner\URG Driver for Win'' im SVN-Archiv</ref>


	Um den LiDAR dann über C/C++ zu verwenden muss die dazugehörige URG-Bibliothek eingebunden werden. Eine detaillierte Anleitung dafür befindet sich [https://platzhalter.moinmoin hier]		Um den LiDAR dann über C/C++ zu verwenden muss die dazugehörige URG-Bibliothek eingebunden werden. Eine detaillierte Anleitung dafür befindet sich [https://platzhalter.moinmoin hier]
	===LiDAR-Framework===		===LiDAR-Framework===
			Es wurde ein Framework erstellt, dies hält das Programm modular und es ist sehr einfach eine anderen LiDAR-Sensor einzupflegen.
			Das LiDAR Framework ist wie folgt aufgebaut
			[[Datei:Datei:Framework.png\|250px\|LiDAR-Framework Schema]]
			Die Klassenstruktur sieht wie folgt aus. Der RPLidar ist hier nur ein Beispiel, für diesen existiert keine Implementiert.
			[[Datei:Datei:Polymorphie.png\|250px\|Klassestruktur]]
	=== Programm ===		=== Programm ===
	Das Konzept läuft wie folgt ab:		Das Konzept läuft wie folgt ab:

Moritz-Ben-Joe Kühnrich am 24. Oktober 2022 um 20:21 Uhr

2022-10-24T20:21:27Z

← Nächstältere Version		Version vom 24. Oktober 2022, 20:21 Uhr
Zeile 20:		Zeile 20:

	Um den LiDAR dann über C/C++ zu verwenden muss die dazugehörige URG-Bibliothek eingebunden werden. Eine detaillierte Anleitung dafür befindet sich [https://platzhalter.moinmoin hier]		Um den LiDAR dann über C/C++ zu verwenden muss die dazugehörige URG-Bibliothek eingebunden werden. Eine detaillierte Anleitung dafür befindet sich [https://platzhalter.moinmoin hier]
			===LiDAR-Framework===

	=== Programm ===		=== Programm ===

Moritz-Ben-Joe Kühnrich: /* Programm */

2022-10-24T20:13:16Z

Programm

← Nächstältere Version		Version vom 24. Oktober 2022, 20:13 Uhr
Zeile 25:		Zeile 25:
	Messdaten werden vom LiDAR ausgelesen, diese exstieren in Polarkoordinaten.		Messdaten werden vom LiDAR ausgelesen, diese exstieren in Polarkoordinaten.
	Die Messung wird dann ersteinmal Vorverarbeitet. Der erste Schritt ist es diese Daten in ein karthesischen Koordinatensystem umzurechnen, dann werden diese in das Koordinatensystem des Fahrzeuges transformiert. Die Daten werden dann auf eine Region Of Interest (ROI) beschränkt.		Die Messung wird dann ersteinmal Vorverarbeitet. Der erste Schritt ist es diese Daten in ein karthesischen Koordinatensystem umzurechnen, dann werden diese in das Koordinatensystem des Fahrzeuges transformiert. Die Daten werden dann auf eine Region Of Interest (ROI) beschränkt.
	Die Daten sind dann bereit für die eigentliche Datenverarbeitung werden dann segmentiert, getrackt und über die RS232-Schnittstelle an die dSpace-Karte geschickt.		Die Daten sind dann bereit für die eigentliche Datenverarbeitung werden dann segmentiert, getrackt und über die RS232-Schnittstelle an die dSpace-Karte geschickt. </br>
	[[Datei:LiDAR Konzept.png\|250px\|LiDAR-Programm Konzept]]		[[Datei:LiDAR Konzept.png\|250px\|LiDAR-Programm Konzept]]

Moritz-Ben-Joe Kühnrich am 24. Oktober 2022 um 20:12 Uhr

2022-10-24T20:12:17Z

← Nächstältere Version		Version vom 24. Oktober 2022, 20:12 Uhr
Zeile 22:		Zeile 22:

	=== Programm ===		=== Programm ===
	[[Datei:LiDAR Konzept.png\|~~thumb\|400px~~\|LiDAR-Programm Konzept]]		Das Konzept läuft wie folgt ab:
			Messdaten werden vom LiDAR ausgelesen, diese exstieren in Polarkoordinaten.
			Die Messung wird dann ersteinmal Vorverarbeitet. Der erste Schritt ist es diese Daten in ein karthesischen Koordinatensystem umzurechnen, dann werden diese in das Koordinatensystem des Fahrzeuges transformiert. Die Daten werden dann auf eine Region Of Interest (ROI) beschränkt.
			Die Daten sind dann bereit für die eigentliche Datenverarbeitung werden dann segmentiert, getrackt und über die RS232-Schnittstelle an die dSpace-Karte geschickt.
			[[Datei:LiDAR Konzept.png\|250px\|LiDAR-Programm Konzept]]

	====Messwerte====		====Messwerte====

Moritz-Ben-Joe Kühnrich am 24. Oktober 2022 um 20:03 Uhr

2022-10-24T20:03:15Z

← Nächstältere Version		Version vom 24. Oktober 2022, 20:03 Uhr
Zeile 22:		Zeile 22:

	=== Programm ===		=== Programm ===
			[[Datei:LiDAR Konzept.png\|thumb\|400px\|LiDAR-Programm Konzept]]

	====Messwerte====		====Messwerte====