Objekttracking mit LiDAR: Unterschied zwischen den Versionen

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== Einleitung ==
== Einleitung ==
Die Gruppe Hassan/Liu beschäftigt sich im Wintersemester 2020/2021 mit dem Thema Objekterkennung und Objekttracking mit dem Hokuyo LiDAR. Im Sommersemester wurde schon ein Arbeitskonzept dazu entworfen inkl. einem Signalflussplan sowie einem morphologischen Kasten. In dem WS20/21 soll eine Umsetzung dieses Arbeitskonzepts in C erfolgen. Zuerst kommt die Einbindung bzw. Einrichtung und Ansteuerung des LiDARs in C. Darauffolgend wird die Koordinatentransformation implementiert. Zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips wird auch eine Funktion programmiert, die innerhalb des ersten Monats des Semesters eine Dummy Objektliste erstellt, die an die DS1104 verschickt werden kann anhand von dem vom Team Heuer/Kruse entwickelten Kommunikationsframework. Zukünftig dient diese Funktion dem Versand der tatsächlichen, erfassten Objekte und ihrer Attribute. Es ist die Implementierung eines Connected Component Clusterung Algorithmus zur Segmentierung und eines L-Shape Fitting Algorithmus zur Objektbildung vorgesehen. An letzter Stelle findet die Programmierung des Kalman-Filters zur Objektverfolgung und Schätzung Attribute wie Geschwindigkeit und Beschleunigung der verfolgten Objekte.  
Die Gruppe Hassan/Liu beschäftigt sich im Wintersemester 2020/2021 mit dem Thema Objekterkennung und Objekttracking mit dem Hokuyo LiDAR. Im Sommersemester wurde schon ein Arbeitskonzept dazu entworfen inkl. einem Signalflussplan sowie einem morphologischen Kasten. In dem WS20/21 soll eine Umsetzung dieses Arbeitskonzepts in C erfolgen. Zuerst kommt die Einbindung bzw. Einrichtung und Ansteuerung des LiDARs in C. Darauffolgend wird die Koordinatentransformation implementiert. Zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips wird auch eine Funktion programmiert, die innerhalb des ersten Monats des Semesters eine Dummy Objektliste erstellt, die an die DS1104 verschickt werden kann anhand von dem vom Team Heuer/Kruse entwickelten Kommunikationsframework. Zukünftig dient diese Funktion dem Versand der tatsächlichen, erfassten Objekte und ihrer Attribute. Es ist die Implementierung eines Connected Component Clusterung Algorithmus zur Segmentierung und eines L-Shape Fitting Algorithmus zur Objektbildung vorgesehen. An letzter Stelle findet die Programmierung des Kalman-Filters zur Objektverfolgung und Schätzung Attribute wie Geschwindigkeit und Beschleunigung der verfolgten Objekte.  
Eine detaillierte Beschreibung der erforderlichen, fachlichen Grundlagen und des entwickelten Konzepts ist im [https://wiki.hshl.de/wiki/index.php/Objekterkennung_mit_Hokuyo_LiDAR: Objekterkennung mit Hokuyo LiDAR] zu finden.   
Eine detaillierte Beschreibung der erforderlichen, fachlichen Grundlagen und des entwickelten Konzepts ist im [https://wiki.hshl.de/wiki/index.php?title=Objekterkennung_mit_Hokuyo_LiDAR&oldid=65410: Objekterkennung mit Hokuyo LiDAR] zu finden.   


Eine Auflistung der Aufgaben zu den entsprechenden Meilensteinen ist unten zu sehen.
Eine Auflistung der Aufgaben zu den entsprechenden Meilensteinen ist unten ersichtlich.
# Meilenstein 3:
# Meilenstein 3:
## Implementierung der Einbindung und Ansteuerung des Hokuyo LiDAR  
## Implementierung der Einbindung und Ansteuerung des Hokuyo LiDAR  

Version vom 30. Oktober 2020, 03:13 Uhr

Autoren: Ahmad Hassan, Lihui Liu

Einleitung

Die Gruppe Hassan/Liu beschäftigt sich im Wintersemester 2020/2021 mit dem Thema Objekterkennung und Objekttracking mit dem Hokuyo LiDAR. Im Sommersemester wurde schon ein Arbeitskonzept dazu entworfen inkl. einem Signalflussplan sowie einem morphologischen Kasten. In dem WS20/21 soll eine Umsetzung dieses Arbeitskonzepts in C erfolgen. Zuerst kommt die Einbindung bzw. Einrichtung und Ansteuerung des LiDARs in C. Darauffolgend wird die Koordinatentransformation implementiert. Zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips wird auch eine Funktion programmiert, die innerhalb des ersten Monats des Semesters eine Dummy Objektliste erstellt, die an die DS1104 verschickt werden kann anhand von dem vom Team Heuer/Kruse entwickelten Kommunikationsframework. Zukünftig dient diese Funktion dem Versand der tatsächlichen, erfassten Objekte und ihrer Attribute. Es ist die Implementierung eines Connected Component Clusterung Algorithmus zur Segmentierung und eines L-Shape Fitting Algorithmus zur Objektbildung vorgesehen. An letzter Stelle findet die Programmierung des Kalman-Filters zur Objektverfolgung und Schätzung Attribute wie Geschwindigkeit und Beschleunigung der verfolgten Objekte. Eine detaillierte Beschreibung der erforderlichen, fachlichen Grundlagen und des entwickelten Konzepts ist im Objekterkennung mit Hokuyo LiDAR zu finden.

Eine Auflistung der Aufgaben zu den entsprechenden Meilensteinen ist unten ersichtlich.

  1. Meilenstein 3:
    1. Implementierung der Einbindung und Ansteuerung des Hokuyo LiDAR
    2. Implementierung der Koordinatentransformation
    3. Testdokumentation der Koordinatentransformation
    4. Versand einer Dummy-Objektliste an DS1104
    5. Implementierung der Segmentierung (Connected Component Clustering)
    6. Erstellen eines PAPs zum L-Shape Fitting Algorithmus
  2. Meilenstein 4:
    1. Implementierung des L-Shape Fitting Algorithmus
    2. Implementierung des Kalman Filters
    3. Attribute schätzen
    4. Versand der echten Objektlisten an die dSpace-Karte
    5. Dokumentation im Wiki

Anforderungen

Abbildung 1 der Anforderung
Abbildung 2 der Anforderung
Abbildung 3 der Anforderung

Pflichten

Das Pflichtenheft im aktuellen Stand zeigt sich wie folgt:

Pflichtheft Teil1
Pflichtheft Teil2
Pflichtheft Teil3



Funktionaler Systementwurf / Technischer Systementwurf

Komponentenspezifikation

Programmierung

KOS-Transformation

Segmentierung

Objektbildung


Komponententest

Zusammenfassung

Ausblick

Link zum Quelltext in SVN

Literaturverzeichnis


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