Einleitung

Die Objekterkennung im Praktikum SDE wird über einen LiDAR Scanner Hokuyo URG-04LX-UG01 (vgl. Abb. 1) umgesetzt. Dabei handelt es sich um einen einstrahligen Laserscanner mit 240 ° Öffnungswinkel. Der Messbereich von bis zu 4 m wird in einer Frequenz von bis zu 10 Hz mit einer Winkelauflösung von 0,36 ° abgetastet.

Dieser Artikel beschreibt

• die technischen Grundlagen,
• Messdatenverarbeitung,
• Objektbildung,
• Objekttracking und
• RS232-Kommunikation.

Übersicht

Dokumentation

• Technische Daten: Hokuyo URG-04LX-UG01 LiDAR
• LiDAR Objekterkennung mit MATLAB^®/Simulink
• Lidar Einführung
• MATLAB^®-Beispiel: Hokuyo URG-04LX-UG01
• Anleitung_zur_Erstellung_einer_S-Funktion_für_Hokuyo_URG-04LX-UG01

Demo

Software

• URG Driver for Win
• URG Data Viewer (UrgBenriStandard 1.8.1)

Datenblätter

• Datenblatt
• Kommunikationsprotokoll
• Technische Zeichnung

Getting Started

• LiDAR Objekterkennung mit MATLAB^®/Simulink
• Quickstart Doxygen
• https://www.graphviz.org/download/

Software

Technischer Systementwurf

1. Die LiDAR-Daten werden ausgelesen, diese werden dann in Polar-Koordinaten ausgeben
2. Die LiDAR Punkte werden mithilfe eines Sucessive Edge Following(SEF) Algorithmus segmentiert. Es entstehen L-Shapes
3. Die Segmente werden gefiltert, sodass nur L-Shapes verarbeitet werden, Diese werden zu Objekte verarbeitet
4. Die Objekte sollen getrackt und gefiltert werden
5. Die 5 wichtigsten Objekte werden über die RS-232 Schnittstelle an die dSpace-Karte geschickt

C-Module

LiDAR-Framework

Das LiDAR Framework ist eine C++ Static Library.

LiDAR-Unit Tests

Die LiDAR-Unit Tests kompeliert zu einem C++ Executable.

LiDAR-Debug Environment

Die LiDAR-Debug Environment kompeliert zu einem C++ Executable.

Aktueller Stand

Der Aktuelle Stand ist, dass das Projekt in die große OSE-Exe integriert wurde, ein Debug Environmet existiert und lauffähig ist. Es gibt Unit-Tests zum Testen der Funktion der Hardware Kommunikation zum Sensor. Allerding gibt es Probleme bei der Bestimmung von Objekten. Außerdem werden die LiDAR-Punkte aktuell im Debug Environmet noch in Polar Koordinaten dargestellt, ideal wäre es wenn diese schon direkt im karthesischen Koordinatensystem dargestellt werden. Die Serielle Kommunikation kann während der Fahrt aufgenommen werden um so die Daten, die aus der großen OSE-Exe an die DSpace Karte gesendet werden, zu loggen und abzugleichen.

Ausblick

In der Zukunft, muss der Algorithmus wieder angepasst werden dafür kann der Algorithmus von P.Murga und M. Kühnrich zur Hilfe gezogen werden. Sobald der Algorithmus zuverlässig auch in der Live-Detektion läuft kann angefangen werden, die Objekte während der Fahrt ebenfalls zu erkennen und die richtgen Abstände berechnen. Zum Schluss fehlt nur noch das Tracking der einzelnen Objekte.

Weiterführende Links

WS23/24: OSE_Hokuyo-Lidar_Objekterkennung von P. Murga und M. Kühnrich

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