AEP - Einparksensorik

Autoren: Julin Horstkötter, Levin Baumeister

DIES IST BISLANG NOCH IN TEILEN DER BEISPIELARTIKEL. DIES WIRD IN KÜRZE ANGEPASST.

Einleitung

Das im SDE Praktikum verwendete Fahrzeug ist mit diverser Sensorik ausgestattet. Dieser Artikel befasst sich insbesondere mit den für das autonome Einparken benötigten Sensoren. Der Einsatz der Sensoren leitet sich anhand von dem im Lastenheft definierten Anforderungen her.
In Kürze stellt dieser Artikel den aktuellen Stand der Einparksensorik dar. Außerdem werden zusammenhängende Funktions-Erklärungen gegeben, da die Sensoren für die Umsetzung des Einparkalgorithmus von essentieller Bedeutung sind.
Dafür werden zunächst die Anforderungen aufgezeigt, die in direkter Verbindung mit der Sensorik stehen. Im weiteren Verlauf werden die Sensoren im Detail beschrieben und erläutert. Schließlich wird auf die aktuelle Verwendung, offline sowie online, eingegangen.
Dieser Artikel wird dynamisch erweitert, so dass dieser den jeweils aktuellen Arbeitsstand berücksichtigt. Der aktuelle Bearbeitungsstand des AEP-Softwarebereichs ist jederzeit in einem teamspezifischen SVN-Branch erreichbar.

Das systematische Vorgehen bei der Entwicklung des Modells orientiert sich am V-Prozessmodell.

Anforderungen

Im Lastenheft werden zur Einparksensorik folgende Anforderungen gestellt:

• Funktionale Anforderungen:

• Nicht-funktionale Anforderungen:

Das Pflichtenheft im aktuellen Stand zeigt sich wie folgt:

Folgende Anforderungen wurden an die Karte gestellt:

ID	Inhalt	Ersteller	Datum	Geprüft von	Datum
1	Die Karte muss als Matrix mit der Rastergröße 30cm umgesetzt werden (Grid-Map).	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
2	Die Perimeterschleife muss rot markiert werden.	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
3	Die aktuelle Position des Mähers muss blau markiert werden.	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
4	Hindernisse müssen magenta markiert werden.	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
5	Unbekannte Bereiche müssen weiß bleiben.	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
6	Ungemähter Rasen muss dunkelgrün und gemähter Rasen hellgrün markiert werden.	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
7	Die Karte muss zyklisch aktualisiert werden.	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
8	Die Umsetzung muss als Matlab-Skript erfolgen, so dass eine Einbindung in Simulink als Matlab-Funktion möglich ist.	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
9	Eingangsgrößen der Funktion Kartenfunktion.m sind Aktuelle Positionen in m: xNeu,yNeu Alter Positionsvektor in m: PosAlt Ausrichtung der Karte in deg: Ausrichtung Aktuelle Karte: Karte Signale zur Objekterkennung: Bumper,Ultraschall Signalstärke der Perimeterschleife: Perimeterschleife	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
10	Ausgangsgrößen der Funktion Kartenfunktion.m sind Aktueller Positionsvektor in m: PosNeu Aktuelle Karte: Karte	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
11	Die Initialisierung muss 1s und die zyklische Darstellung muss 1ms unterschreiten.	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018
12	Bei Kommentierung und Dokumentation muss sich an die Projektrichtlinien gehalten werden.	Prof. Schneider	18.01.2018	Hr. Kreuer	18.01.2018

Funktionaler Systementwurf / Technischer Systementwurf

Bei der Größe des zu erstellenden Modells werden die Schritte Funktionaler Systementwurf/Technischer Systementwurf des V-Modells zusammen gelegt und bereits Schnittstellen zwischen den einzelnen Blöcken definiert (vgl. Abb. 2).

Abb. 2: Schnittstellen für die Modellierung einer selbstlernenden Karte

Komponentenspezifikation

Das Modell wird insgesamt als Komponente aufgefasst, d. h. die einzelnen Blöcke aus dem Systementwurf werden als Bestandteil der Komponente "Selbstlernende Karte" definiert. Die Funktion der Komponente "Selbstlernende Karte" wird in Form eines PAP spezifiziert (vgl. Abb. 3).

Abb. 3: Spezifikation der selbstlernenden Karte

Programmierung

Die Programmierung unterscheidet sich

1. in die Initialisierung und
2. die zyklische Aktualisierung

der selbstlernenden Karte.

Initialisierung

In der einmaligen Initialisierung werden die Farben der Karteninhalte entsprechend der Anforderungen festgelegt. Die aColorMap wird anderen Programmteilen als globale Variable zur Verfügung gestellt.

% Farben festlegen
cUnbekannt = [1 1 1];        nUnbekannt    = 0;
cPerimeter = [1 0 0];        nPerimeter    = 1;
cNichtGemaeht = [0.5 0.8 0]; nNichtGemaeht = 2;
cGemaeht = [0 1 0];          nGemaeht      = 3;
cArduMower = [0 0 1];        nArduMower    = 4;
cHindernis = [1 0.5 1];      nHindernis    = 5;

aColorMap = [ cUnbekannt ; cPerimeter ; cNichtGemaeht ; cGemaeht  ; cArduMower ; cHindernis ];

Die Karte wird aus einer Datei geladen und in Form und Größe initialisiert. Hierzu gehört auch die beschriftung der Achsen und die Darstellung des Gitters in Meter. Die Handles hierzu werden persistent gespeichert.

Karte = imread('libraries/mKarte.png'); % Karte laden
%% Karte in Größe und Form initialisieren
mKarte = Karte; % Ursprüngliche Karte sichern
hKarte = figure;
set(hKarte,'WindowStyle', 'normal')
hImg = imshow(Karte,aColorMap); set(gca,'YDir','normal');
hAxes = gca;
set(hKarte,'Position',[1     1   500   600],'OuterPosition',[ 550   300   500   600]); % 589
set(hAxes,'OuterPosition',[-0.1068   0    1.1819    1])
set(hAxes,'Visible','on')
xt = 0: 10:size(Karte, 2)-1;
yt = 0: 10:size(Karte, 1)-1;
for i=1:length(xt)
    xtLabel{i}=num2str(xt(i)*0.3);
end
for i=1:length(yt)
    ytLabel{i}=num2str(yt(i)*0.3);
end
set(gca, 'xgrid', 'on', 'ygrid', 'on', 'xtick', xt, 'ytick', 1/2+yt, 'xticklabel', xtLabel, 'yticklabel', ytLabel)
xlabel('x in m'); ylabel('y in m');

Aktualisierung

Bei der zyklischen Aktualisierung muss:

• die Position in m in die Kartenmatrix umgerechnet,
• eine Aktualisierung überprüft,
• die neue Position eingetragen und
• die alte Position aktualisiert

werden.

Die Umrechnung erfolgt über:

nKartenPosAlt = floor((PosAlt/0.30))+1;
nKartenPosNeu = floor((PosNeu/0.30))+1;

Eine Aktualisierung ist notwenig, wenn ein neues Matrixfeld erreicht wurde:

if ~isequal(nKartenPosNeu,nKartenPosAlt)

Hindernisse werden in der Karte vermerkt oder die neue Mäherposition eingetragen:

if Bumper==1
    Karte(nKartenPosNeu(1),nKartenPosNeu(2))  = nHindernis;
    mKarte(nKartenPosNeu(1),nKartenPosNeu(2)) = nHindernis; % Hindernisse nicht aus Karten löschen
else
    Karte(nKartenPosNeu(1),nKartenPosNeu(2)) = nArduMower; % Neue Position des Mähers markieren
end

Anschließend werden die alten Mäherpositionen gemäß Anforderungen eingefärbt:

switch mKarte(nKartenPosAlt(1),nKartenPosAlt(2))
    case nNichtGemaeht
        Karte(nKartenPosAlt(1),nKartenPosAlt(2)) = nGemaeht;
    case nPerimeter
        Karte(nKartenPosAlt(1),nKartenPosAlt(2)) = nPerimeter;
    case nHindernis
        Karte(nKartenPosAlt(1),nKartenPosAlt(2)) = nHindernis;
    case nUnbekannt
        Karte(nKartenPosAlt(1),nKartenPosAlt(2)) = nUnbekannt;
end

Abschließend wird der aktualisierte Inhalt der Karte dargestellt. Hierzu wird Inhalt (Bildmatrix) direkt über das Handle hImg aktualisiert.

set(hImg,'CData',Karte); % Karte aktualisieren

Komponententest

§$%&/#*bla Da es sich bei dieser Entwicklung um die einer einzelnen Komponente handelt, schließt der Komponententest mit dem Testbericht die Entwicklung ab.

ID	Testfallbeschreibung	Eingänge x,y,PosAlt,Ausrichtung,Karte,Bumper,Ultraschall,Perimeterschleife	Erwartetes Ergebnis	Testergebnis	Testperson	Datum
1	Der Mäher fährt kein Feld weiter.	0.1, 0.0, [0;0], 0, Karte, 0, 0, 1000	Kein neues Feld wird blau markiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
2	Der Mäher fährt auf der Perimeterschleife.	0.6, 0.0, [0.3;0.0], 0, Karte, 0, 0, 1000	Neues Feld wird blau markiert, altes Feld wird rot markiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
3	Der Mäher fährt ein Feld weiter.	0.3, 0.0, [0;0], 0, Karte, 0, 0, 1000	Neues Feld wird blau markiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
4	Der Mäher trifft auf ein Hindernis.	34.0, 4.0, [33.7;4.0], 0, Karte, 1, 0, 1000	Neues Feld wird magenta markiert, altes Feld wird hellgrün markiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
5	Das überschreitet die Perimeterschleife in unbekanntes Gebiet.	0.0, 3.0, [0.3;3.0], 0, Karte, 0, 0, 1000	Neues Feld wird weiß markiert, altes Feld wird rot markiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
6	Das Fährt auf ungemähtem Rasen.	0.6, 0.6, [0.3;0.3], 0, Karte, 0, 0, 1000	Neues Feld wird blau markiert, altes Feld wird hellgrün markiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
6b	Das Fährt auf gemähtem Rasen.	0.6, 0.6, [0.3;0.3], 0, Karte, 0, 0, 1000	Neues Feld wird blau markiert, altes Feld wird hellgrün markiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
7	Der Mäher fährt mit fester Zykluszeit eine simulierte Mäanderfahrt.	Mäander simuliert, *,*,*, 0, Karte, 0, 0, 1000	Die Karte wird zyklisch aktualisiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
8	Einbindung des Matlab-Skriptes in Simulink.	Mäander simuliert in Simulink	Die Karte wird zyklisch aktualisiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
9	Test der Eingangsparameter	Variation der Eingangsparameter	Die Karte wird zyklisch gemäß Anforderungen aktualisiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
10	Test der Ausgangsparameter	Variation der Eingangsparameter	Die Karte wird zyklisch gemäß Anforderungen aktualisiert.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
11	Laufzeitmessung	0.3, 0.0, [0;0], 0, Karte, 0, 0, 1000	Die Initialisierung muss 1s und die zyklische Darstellung muss 1ms unterschreiten.	OK	Prof. Schneider	21.01.2018
12	Kommentierung und Dokumentation entsprechen den Projektrichtlinien	-	Code Review, Artikel-Review	OK	Prof. Göbel	21.01.2018

Als Abschluss zeigt die letzte Abbildung dieses Artikels eine Ergebnisdarstellung einer mäanderfärmig simulierten Mähfahrt.

Abb. 4: Ergebnisdarstellung der Modellierung einer selbstlernenden Karte

Zusammenfassung

Eine selbstlernende Karte wurde gemäß Anforderungen programmiert, getestet und dokumentiert. Als Ansteuerung wurde eine einfache Mäanderfahrt implementiert. Nun kann die Mähstrategie anhand dieser Karte in Echtzeit visualisiert werden.

Link zum Quelltext in SVN

SVN: ArduMower Softwareprojekt

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