Objekttracking mit LiDAR: Unterschied zwischen den Versionen
Zeile 56: | Zeile 56: | ||
==== Koordinatentransformation ==== | ==== Koordinatentransformation ==== | ||
Das Modul zur Umsetzung der Koordinatentransformation besteht aus der Schnittstellendatei coordinate_transformation.h und ihrer Implementierung coordinate_transformation.c. | |||
Der Funktionsprototyp sieht folgendermaßen aus: | |||
<syntaxhighlight lang="c"> | |||
void coord_transform(const urg_t* lidar_handle, long* distance_array, int numMeasurements, long* x_coord, long* y_coord, int trans_x, int trans_y); | |||
</syntaxhighlight> | |||
Die Eingangsparameter sind: | |||
lidar_handle: Lidarobjekt dient dem Zugriff auf die erstellte LiDAR Instanz und ihre Funktionalitäten | |||
distance_array: Array der empfangenen Schrägentfernungswerten | |||
numMeasurements: Anzahl der durchgeführten Messungen | |||
x_coord: Dieser leere, dynamische Array wird über Call-by-Reference übergeben. Die transformierten x-Koordinaten werden in diesem Array geschrieben | |||
y_coord: Dieser leere, dynamische Array wird über Call-by-Reference übergeben. Die transformierten y-Koordinaten werden in diesem Array geschrieben | |||
trans_x: x-Komponente des Translationsvektors, falls nötig, zwischen Ursprung dem KoS des Fahrzeugs und dem des LiDARs | |||
trans_y: y-Komponente des Translationsvektors, falls nötig, zwischen Ursprung dem KoS des Fahrzeugs und dem des LiDARs | |||
Die Funktion ist void. Es wird kein Rückgabewert zurückgeliefert. Die Ausgangsparameter der Funktion bzw. ihre Resultate werden in den übergebenen, leeren Arrays gespeichert | |||
==== Erstellung einer Dummy Objektliste zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips für LiDAR Daten ==== | ==== Erstellung einer Dummy Objektliste zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips für LiDAR Daten ==== |
Version vom 30. Oktober 2020, 05:07 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.
- Meilenstein 3:
- Implementierung der Einbindung und Ansteuerung des Hokuyo LiDAR
- Implementierung der Koordinatentransformation
- Testdokumentation der Koordinatentransformation
- Versand einer Dummy-Objektliste an DS1104
- Implementierung der Segmentierung (Connected Component Clustering)
- Erstellen eines PAPs zum L-Shape Fitting Algorithmus
- Meilenstein 4:
- Implementierung des L-Shape Fitting Algorithmus
- Implementierung des Kalman Filters
- Attribute schätzen
- Versand der echten Objektlisten an die dSpace-Karte
- Dokumentation im Wiki
Anforderungen
Pflichten
Die vorgenommenen Pflichten zeigen die folgenden Abbildungen:
Funktionaler Systementwurf / Technischer Systementwurf
Komponentenspezifikation (Hier pro Modul ein PAP)
Inbetriebnahme und Ansteuerung des LiDARs
Koordinatentransformation
Erstellung einer Dummy Objektliste zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips für LiDAR Daten
Segmentierung: Connected Component Clustering
Objektbildung: L-Shape Fitting
Objekttracking: Kalman Filter
Attribute schätzen
Programmierung (Hier pro Modul Code-Snippets und Erklärung)
Inbetriebnahme und Ansteuerung des LiDARs
Koordinatentransformation
Das Modul zur Umsetzung der Koordinatentransformation besteht aus der Schnittstellendatei coordinate_transformation.h und ihrer Implementierung coordinate_transformation.c. Der Funktionsprototyp sieht folgendermaßen aus:
void coord_transform(const urg_t* lidar_handle, long* distance_array, int numMeasurements, long* x_coord, long* y_coord, int trans_x, int trans_y);
Die Eingangsparameter sind:
lidar_handle: Lidarobjekt dient dem Zugriff auf die erstellte LiDAR Instanz und ihre Funktionalitäten distance_array: Array der empfangenen Schrägentfernungswerten numMeasurements: Anzahl der durchgeführten Messungen x_coord: Dieser leere, dynamische Array wird über Call-by-Reference übergeben. Die transformierten x-Koordinaten werden in diesem Array geschrieben y_coord: Dieser leere, dynamische Array wird über Call-by-Reference übergeben. Die transformierten y-Koordinaten werden in diesem Array geschrieben trans_x: x-Komponente des Translationsvektors, falls nötig, zwischen Ursprung dem KoS des Fahrzeugs und dem des LiDARs trans_y: y-Komponente des Translationsvektors, falls nötig, zwischen Ursprung dem KoS des Fahrzeugs und dem des LiDARs
Die Funktion ist void. Es wird kein Rückgabewert zurückgeliefert. Die Ausgangsparameter der Funktion bzw. ihre Resultate werden in den übergebenen, leeren Arrays gespeichert
Erstellung einer Dummy Objektliste zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips für LiDAR Daten
Segmentierung: Connected Component Clustering
Objektbildung: L-Shape Fitting
Objekttracking: Kalman Filter
Attribute schätzen
Komponententest
Zusammenfassung
Ausblick
Link zum Quelltext in SVN
Literaturverzeichnis
→ zurück zum Gruppenartikel: SDE-Team_2020/21
→ zurück zum Hauptartikel: SDE Praktikum Autonomes Fahren