Objekterkennung mit LiDAR

Autor: Peng

Aufgabenstellung

1. Einarbeitung in dier bestehende Software
2. Softwareentwurf in MATLAB
   1. Meilenstein 1:
   2. Ansteuerung des Hokuyo LiDAR
   3. Koordinatentransformation polar- zu karthesisch
   4. Testdokumentation der KOS-Trafo
   5. Objektbildung (z.B. Sukzessiv Edge Following)
   6. Testdokumentation der Objektbildung
   7. Meilenstein 2:
   8. Objekttracking (mit Kalman-Filter)
   9. Testdokumentation des Objekttrackings
   10. Attribute schätzen: v, a, B, T, Güte (s. Schnittstellendokument)
   11. Testdokumentation der Attribute mit Referenz
   12. Dokumentation im Wiki
3. Softwareentwurf in C
   1. Meilenstein 3:
   2. Ansteuerung des LiDAR
   3. Koordinatentransformation polar- zu karthesisch
   4. Testdokumentation der KOS-Trafo
   5. Objektbildung (z.B. Sukzessiv Edge Following)
   6. Testdokumentation der Objektbildung
   7. Meilenstein 4:
   8. Objekttracking (mit Kalman-Filter)
   9. Testdokumentation des Objekttrackings
   10. Attribute schätzen: v, a, B, T, Güte (s. Schnittstellendokument)
   11. Testdokumentation der Attribute mit Referenz
   12. Testoberfläche in Control Desk
   13. Dokumentation im Wiki

Softwareentwurf in MATLAB

Ansteuerung des LiDAR Hokuyo URG-04LX

Der VerbindungsCode in Matlab wird in SVN schon gefunden. Aber wird es beachtet, dass die Nummer des verwendeten seriellen COM Ports angepasst werden muss, damit dieses funktioniert.

% Stelle Verbindung mit LiDAR her
stComport='COM6';
SetupLidar;

Durch das Anrufsprogramm "LidarScan" wird der Radius erhalten.

% Das Resultat von LidarScan
[rangescan]=LidarScan(lidar);

Koordinatentransformation polar- zu kartesisch

Da der Laserscanner nur Polarkoordinaten ausgibt, ist es notwendig, diese in Kartesische Koordinaten zu transformieren. Die folgend mathmatische Funktion wird im Programm verwendet. $x = radius * cos(\vartheta )$

$y = radius * sin(\vartheta )$

Softwareentwurf in C++

Getting started

• MATLAB Beispiel

---

→ zurück zum Hauptartikel: SDE Praktikum Autonomes Fahren