Test der Fahrbahnerkennung

Aus HSHL Mechatronik
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Autor: John Kneib

Betreuer: Prof. Schneider

Abgabetermin: 28.05.2018

Einleitung

Für die Fahrt auf der Rundstrecke (REQ10.2300) muss der aktuelle Stand getestet und dokumentiert werden.

Um mit dem Auto den auf dem Boden markierten Rundkurs abfahren zu können muss die Fahrspur sicher erkannt werden können.

Um dies zu Gewährleisten müssen folgende Punkte getestet werden:

  • Funktion der VR- Magic Kamera des Fahrzeugs
  • Verarbeitung der Kameradaten im C-Programm auf dem Computer in Spurparameter
  • Weitergabe der Spurparameter über die serielle Schnittstelle des PCs an die DSpace Karte

Anforderungen

  • Testen Sie den aktuellen Stand der Erkennung der Fahrbahnmarkierung.
  • Dokumentieren Sie Modul- und Systemtests nach wissenschaftlichem Stand.
  • Arbeiten Sie Verbesserungspotential heraus.
  • Erläutern Sie in einer Präsentation die Funktion der Fahrbahnerkennung. Berücksichtigen Sie hierbei die gesamte Messkette (Bildentstehung bis Schnittstelle zur Regelung).
  • Dokumentieren Sie Ihr Vorgehen nach wissenschaftlichem Standard.

Komponententest

Signalflussplan/Fortschritt

In diesem Abschnitt soll durch das Diagramm kurz dargestellt werden wie das Bild-Signal verarbeitet wird, bis es für die Querregelung des Fahrzeugs benutzt werden kann. Zusätzlich ist durch die Orange Linie der Testfortschritt markiert. Signalflussplan der Fahrbahnerkennung

Testen der VR-Magic Kamera des Fahrzeugs

Um die nachfolgenden Tests durchführen zu können, wurde zuerst getestet, ob die Kamera des autonomen Fahrzeugs überhaupt noch funktioniert. Über UltraVNC Viewer wurde eine Remoteverbindung mit dem Fahrzeug hergestellt und das Programm VRmagic geöffnet. Mit diesem Programm ist es möglich die momentane Aufnahme der Kamera live zu verfolgen und Parameter der Kamera zu ändern. Mittels des Tools lies sich eine Verbindung herstellen und es konnten Aufnahmen gespeichert werden. Die Kamera des Fahrzeugs ist somit funktionstüchtig.

Bild aufgenommen mit der VRmagic Kamera











Testen der Bildverarbeitung des C-Programms

Um die Spurerkennung testen zu können sollte als nächstes das C-Programm welches für die Verarbeitung der Kamerabilder zuständig ist überprüft werden. Das C-Programm befindet sich auf dem Fahrzeug und wird vor Fahrtantritt gestartet. Es list die Kamerabilder welche über den Ethernet Bus zur Verfügung gestellt werden ein und verarbeitet diese um die Fahrbahnmarkierungen als Polygonzug zu erkennen. Aus diesem Polygonzug wird die Spurparabel berechnet. Die Polynome a,b,c der quadratischen Funktion werden anschließend über die RS232 Schnitstelle des PCs der DSpace Karte zur Verfügung gestellt.

Das Problem bestand hier allerdings darin, dass nicht alle verwendeten header Datein des C-Programms im SVN im richtigen Ordner versioniert sind. Nachdem ein lauffähiges Projekt in einem Unterordner (Ordner in aktueller SVN Struktur:\Autonomes_fahren\Teams\OSE\OSE_Steinmeier_Vogel\Objekt_Spurerkennung) gefunden wurde, konnte dieses auf dem Pc des autonomen Fahrzeug gestartet werden. Das Programm ist soweit lauffähig und erkennt die Begrenzungslinien, diese werden im Ausgabefenster mit roten Punkten markiert. In den durch horizontale Linien gekkenzeichneten ROIs (siehe Bildschirmfoto). In der Konsole werden die drei Variabeln ausgegben. Die Zykluszeit des Programms scheint momenten jedoch noch zu langsam zu sein um eine Spurführung zu ermöglichen, da das Auto im fahrbetrieb auf der Rundstrecke nach kurzer Zeit die Spur verlässt und zu spät nachregelt.

Bildschirmfoto bei laufendem Fahrbahnerkennungsprogramm











Testen der Ausgabe des Spurpolynoms über die serielle Schnitstelle

Um eventuelle Fehler oder Signalaussetzter bei der Übertragung

Zusammenfassung und Ausblick

Durch momentane Wartungsarbeiten am Fahrzeug bedingt durch die Power Platine und die Akkus lies sich der Systemtest auf dem Fahrzeug noch nicht durchführen. Für das nächste Semester ist geplant noch andere auf dem Fahrzeug-Pc gefundene Programme zu testen. In dem momentan verwendeten Programm besteht die Möglichkeit, die Bildschirmausgabe des Kamerabildes zu deaktivieren. Dies könnte wichtige Zykluszeit pro Frame einspraen und zu einem besseren Ergebniss führen.

Link zum Quelltext in SVN

SVN-Link mit den Fotos und dem Diagramm für den Artikel https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Dokumentation/Test_der_Fahrbahnerkennung/

Weiterführende Links

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