Objekttracking mit LiDAR

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 2.1: der Anforderung

Abbildung 2.2: der Anforderung

Abbildung 2.3: der Anforderung

Pflichten

Die vorgenommenen Pflichten zeigen die folgenden Abbildungen:

Abbildung 3.1: Pflichtheft Teil1

Abbildung 3.2: Pflichtheft Teil2

Abbildung 3.3: Pflichtheft Teil3

Komponentenspezifikation (Hier pro Modul ein PAP)

Inbetriebnahme und Ansteuerung des LiDARs

In diesem Artikel befinden sich Erläuterungen die Eigenschaften von LiDAR UGR-04LX-UG01 und wie die Bibliothek vom LiDAR mit Visual Studio verbinden.
Hier gehts zu Artikel Inbetriebnahme und Ansteuerung des LiDARs

Koordinatentransformation

Das kartesische Koordinatensystem benutzt zum Beispiel x- und y-Koordinaten, um die Position eines Objektes darzustellen. Das Polarkoordinatensystem benutzt im Gegensatz dazu die radiale Entfernung vom Ursprung zum Objekt sowie den Objektwinkel. Deshalb wird das Koordinatensystem transformiert. Mehr Informationen über Koordinatentransformation siehe Programmierung von Koordinatentransformation.

Erstellung einer Dummy Objektliste zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips für LiDAR Daten

Für den Fall, dass kein Lidar genutzt wird, werden Dummyparameter für die Objektliste des Lidar generiert. Die versandete Objektliste ist wie folgende Tabelle dargestellt.

Signal	Bedeutung	Datentype
nObjekte	Gesamtanzahl der relevanten Objekte (max. 5)	u8
Objekt[n].Nummer	Objektzähler	u8
Objekt[n].x0	x-Koordinate des Objektmittelpunktes (mitte, vorn)	f32
Objekt[n].y0	y-Koordinate des Objektmittelpunktes (mitte, vorn)	f32
Objekt[n].b	Objektbreite	f32
Objekt[n].t	Objekttiefe	f32
Objekt[n].alpha	Objektausrichtung	f32
Objekt[n].v	Betrag des Geschwindigkeitsvektors	f32
Objekt[n].Plausibel	Vertrauenswert für das Objekt (100: 100% vertrauenswürdig)	u8

Segmentierung: Connected Component Clustering

Nach die Transformation der Koordinaten ist die Segmentierung erforderlich. Hier verwendet Algorithmus ist Connected Component Clustering (CCC). Der Zweck des CCC-Algorithmus besteht darin, das eingegebene Binärbild in ein symbolisches Bild umzuwandeln, in dem jede verbundene Komponente eine eindeutige Bezeichnung hat(siehe Abbildung 5.1).

Abbildung 5.1:Connected Component Clustering

Der linke Teil der Abbildung zeigt ein Beispiel für ein Binärbild. Die rechte Seite zeigt ein Ergebnis des Etikettierungsprozesses mit CCC. Wir erweitern den CCC-Algorithmus von der Kennzeichnung von Binärbildern bis zur Segmentierung von 2D-LIDAR-Daten, indem wir zunächst LIDAR-Daten vorverarbeiten. Die von LIDAR zurückgegebenen Daten werden als Array von k 2D-Punkten dargestellt. Der Index des Arrays entspricht dem Winkel θ (i) und der Wert ist der Abstand zum Objekt entlang des in Richtung des Winkels θ (i) emittierten Strahls. Dann werden Punkte auf das Belegungsraster projiziert. Dieses Raster wird als Binärbild behandelt und zur Beschriftung verwendet.

Objektbildung

In diesem Artikel wird die Szenarien aus LiDAR-Sicht und die Vorgehensweise der Objektbildung dargestellt.
Hier gehts zu Artikel Objektbildung

Programmierung (Hier pro Modul Code-Snippets und Erklärung)

Koordinatentransformation

In diesem Artikel beschreibt die Umsetzung der Koordinatentransformation in Visual Studio.
Hier gehts zu Artikel Koordinatentransformation

Erstellung einer Dummy Objektliste zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips für LiDAR Daten

In diesem Artikel beschreibt die Erstellung einer Dummy Objektliste in Visual Studio.
Hier gehts zu Artikel Erstellung einer Dummy Objektliste zum Testen des Schnittstellenkommunikationsprinzips für LiDAR Daten

Objektbildung

In diesem Artikel wird die Durchführung der Objektbildung erklärt.
Hier gehts zu Artikel Durchführung der Objektbildung

Literaturverzeichnis

---

→ zurück zum Gruppenartikel: SDE-Team_2020/21
→ zurück zum Hauptartikel: SDE Praktikum Autonomes Fahren