Projekt 27: Carolo Cup - Aufgabe

Debug Anzeige zur Auswertung

Aufgabenstellung: Objekt- und Spurerkennung mit Asus XTION

Das Projekt steht im Zusammenhang mit der Aufgabenstellung des Carolo Cups und befasst sich mit dem Teil der Objekt- und Spurerkennung. Das Ziel des Projektes ist die Erstellung eines Modules, welches rechteckige Objekte vor dem Fahrzeug erkennen kann. Gleichfalls soll das Modul in der Lage sein die Spur erkennen zu können.

Das Projekt wurde von Jan Kifmann und Hauke Ludwig (LCP) bearbeitet.

Anforderungen

Das in diesem Projekt entwickelte Modul gliedert sich in eine Reihe anderer Module, welche Teil eines autonom fahrenden Fahrzeuges sind. Das in diese Projekt zu erstellende Modul hatte folgende Anforderungen zu erfüllen:

Eingang

Das Modul erhält einen Stream von der Asus XTION, durch welchen es Kameradaten erhalten kann.

Ausgang

Als Rückgabe soll das Modul gefilterte Informationen über Objekte im Spurbereich und die Spur selbst liefern.

Nicht Teil dieses Projektes war die Prozessverwaltung zur Erfüllung der Aufgaben des Carolo Cups. Daraus resultiert auch die Tatsache, dass dieses Modul nur mit der beschriebenen Hardware zum Laufen gebracht werden kann.

Implementierung - Hardware

Die Hardware besteht aus folgenden Teilen:

Asus XTION Kamera

Die Asus XTION Kamera besteht aus zwei Sensoren, sowie einer USB-Schnittstelle:

• RGB-Kamera

  Die RGB-Kamera hat eine Auflösung von maximal 640x480 Pixel. Die RGB-Daten werden hierbei mit 24 Bits pro Pixel gespeichert und als eindimensionales Array mit der Länge Höhe*Breite ausgegeben.

• Tiefeninformationssensor

  Der Tiefeninformationssensor besitzt die gleiche Auflösung und hat einen Messbereich zwischen 0.8m und 3.5m. Die Werte werden ebenfalls als eindimensionales Array mit der Länge Höhe*Breite ausgegeben. Hierbei werden die Werte als 2-Byte-Format gespeichert.

Ein CubieBoard dient als zentrale Verarbeitungseinheit. Auf dem CubieBoard wurde die Bibliothek OpenNI2 installiert .

Implementierung - Software

Die Implementierung der Software stützt sich auf eine sequenzielle Abarbeitung der Aufgaben. Dies ist durch die Architektur der Hardware bedingt. Das Ansprechen und Abfragen der Kameradaten wird durch die Einbindung der OpenNI2-Bibliothek realisiert.

Grundlegend folgt die Software den Sequenzen Daten abfragen -> Daten aufarbeiten -> Auswerten -> Ausgeben. Hierbei wurde ein modularer Aufbau des Sourcecodes verwendet, dies diente der Transparenz und Orienterung im Code.

RGB-Kamera abfragen

Die Abfrage der Daten wird über die OpenNI-Bibliothek abgearbeitet. Grundlage ist das Beispielprogramm MultiStreamRead. Aus diesem Beispiel wurde folgender Code zur Abfrage der RGB-Kamera genutzt:

       //Initialisierung der Bibliothek OpenNI
       Status rc = OpenNI::initialize();

       //Aufbau des Datenstreams
       Device device;
       rc = device.open(ANY_DEVICE);
       VideoStream RGB;
       rc = RGB.create(device, SENSOR_RGB);
       rc = RGB.start();
       VideoFrameRef frame;
       int changedStreamDummy;
       VideoStream* pStream = &RGB;
       rc = OpenNI::waitForAnyStream(&pStream, 1, &changedStreamDummy, SAMPLE_READ_WAIT_TIMEOUT);

       //Auslesen eines Frames
       rc = RGB.readFrame(&frame);
       RGB888Pixel* pRGB = (RGB888Pixel*)frame.getData();

       //Zerstören des Datenstreams
       depth.stop();
       depth.destroy();
       device.close();
       OpenNI::shutdown();

Wie aus dem Code ersichtlich, wird zuerst die Bibliothek OpenNI initialisiert. Nach der erfolgreichen Initialisierung kann ein Datenstream aufgebaut werden. Dieser Stream stellt die Verbindung zwischen dem Zielsystem und der Asus XTION. Durch diese Verbindung können einzelne Frames ausgelesen werden, welche dann in einem OpenNI-spezifischen Datentypen gespeichert werden.

Tiefeninformationen abfragen

Gleich zur Abfrage der RGB-Kamera lässt sich auch eine Abfrage der Tiefeninformationen gestalten. Hierbei werden nur wenige Änderungen vollzogen, sodass folgender Code entsteht:

       //Initialisierung der Bibliothek OpenNI
       Status rc = OpenNI::initialize();

       //Aufbau des Datenstreams
       Device device;
       rc = device.open(ANY_DEVICE);
       VideoStream depth;
       rc = depth.create(device, SENSOR_DEPTH);
       rc = depth.start();
       VideoFrameRef frame;
       int changedStreamDummy;
       VideoStream* pStream = &depth;
       rc = OpenNI::waitForAnyStream(&pStream, 1, &changedStreamDummy, SAMPLE_READ_WAIT_TIMEOUT);

       //Auslesen eines Frames
       rc = depth.readFrame(&frame);
       DepthPixel* pDepth = (DepthPixel*)frame.getData();

       //Zerstören des Datenstreams
       depth.stop();
       depth.destroy();
       device.close();
       OpenNI::shutdown();

Die Abfrage der Tiefeninformation unterscheidet sich von der Abfrage der RGB-Kamera nur durch die Auswahl des Sensors SENSOR_DEPTH und die Wahl des Datentypens, in dem gespeichert wird.

RGB zu Grayscale

Nach dem Auslesen der RGB-Kamera müssen die Daten in eine binäre Form gebracht werden, um durch einen vereinfachten Canny-Algorithmus die Kanten extrahieren zu können. Um eine dynamische Verarbeitung zu ermöglichen, werden folgende Prozessschritte vollzogen: RGB -> Grayscale -> Binär. Die grundlegenden Schritte für die Umwandlung eines RGB-Bildes zu einem Grayscale-Bild lässt sich durch folgenden Pseudo-Code beschreiben:

       for (gesamtes Bild)
          Grau = (Faktor)*R+(Faktor)*G+(Faktor)*B
          Mittelwert aufaddieren
       end
       Mittelwert bilden

Durch die Bildung des Mittelwertes kann nun die Umwandlung in ein binäres Bild erfolgen. Hierzu wird die generelle Helligkeit des Bildes bewertet und anhand dieses Wertes ein Threshold ermittelt, welches entscheidet, ob ein Bit gesetzt wird oder nicht. Dies lässt sich durch folgenden Pseudo-Code beschreiben:

       Threshold ermitteln
       for (gesamtes Bild)
          if (Pixelwert < Threshold)
             Pixel setzen
          end
       end

Spur extrahieren

Durch die Ermittlung eines binären Bildes kann eine Kantendetektion erfolgen. Dies wird durch einen vereinfachten Canny-Algorithmus erzielt. An dieser Stelle wurde auf einen kompletten Canny verzichten, da dies die Leistung des RaspberryPi´s übersteigen würde. Der vereinfachte Canny bearbeitet das binäre Bild zeilenweise und sucht nach gesetzten Bits. Anhand der gefunden Bereiche können Linien durch mathematische Modelle gefunden werden.

      for (Bildbereiche)
         Suche nach gesetzten Pixeln
         Zusammenfügen der Pixel zu Bereichen
      end
      Abgleich der Bereiche mit math.Modell
      Ausgabe der Linien nach Abgleich

Die Ausgabe der Linien erfolgt durch eine Matrix, welche die einzelnen Pixel der Linie pro Zeile beinhaltet. Anhand dieser Matrix kann später durch weitere Prozessschritte eine Linienführung verwirklicht werden.

Objekte extrahieren

Die Informationen, welche der Tiefensensor ausgibt, müssen in Objekte transformiert werden, um aus diesen Informationen zu erkennen, wann Hindernissen ausgewichen werden muss. Um eine Optimierung des Algorithmus zu ermöglichen, werden sämtliche Bildbereiche ausgegraut, welche nicht interessant sind. Das Interesse an einzelnen Pixeln wurde im Vorweg anhand von Entfernung und Plausibilitäten definiert. Die gefunden interessanten Pixel werden nun anhand ihrer Nachbarpixel bewertet. Aus den Informationen über die Pixel können nun durch mathematische Modelle die Objekte extrahiert werden.

Spur und Objekte ausgeben

Die aus den vorhergehenden Modulen extrahierten Objekte und Spuren werden durch eine definierte Schnittstelle an weitere Module übergeben. Die übergebenen Informationen werden anhand von Arrays folgender Form ausgegeben:

      Objekte: int [n][7]   //n definiert die Anzahl der Objekte
             [n][0] | [n][1] | [n][2] | [n][3] | [n][4] | [n][5] | [n][6]
              x-Pos   Tiefe    x-Pos    Tiefe    x-Pos    Tiefe    y-Pos
              links   links    Mitte    Mitte    rechts   rechts   
             
      Spur:    int [5][2*x]   //x wird beim Kompilieren definiert und stellt
                             die mögliche Anzahl an Punkten dar, wo eine 
                             Linie gefunden werden kann 
             [1][1] | [1][2] | ... | [1][n] | [1][n+1] | [1][n+2] | [1][n+3]
              x-Pos    y-Pos          x-Pos    y-Pos        -1         -1
             //n=2*(Anzahl gefundenen Linie): als Delimiter wird der Wert -1 
               eingetragen, um das Ende der Linie zu kennzeichnen

Realisierung

Die ausführbaren Dateien inklusive der benötigten Kernel-Module sind hier verfügbar. Dabei ist zu beachten, dass das Programm für die ARM-Architektur kompiliert wurde.

Hilfestellung zur Projektaufnahme

Einbindung der OpenNI

In diesem Projekt wurde die Kamera ASUS XTION PRO durch die OpenSource-Bibliothek OpenNI angesprochen. Die an dieser Stelle beschriebene Anleitung basiert auf der Einbindung der OpenNI für ein System aus RaspberryPi, OpenNI2 und der AUSU XTION PRO. Es wird für die erfolgreiche Durchführung der Anleitung auf Vorkenntnisse im Umgang mit Linux-Systemen ausgegangen.

1. Installieren der abhängigen Programme auf dem RaspberryPI

sudo apt-get install git g++ python libusb-1.0-0-dev freeglut3-dev doxygen graphviz
Hierbei ist zu beachten, dass die benötigten Dateien einen Umfang von ca. 900MB darstellen. Es ist vorher sicherzustellen, dass dieser Speicherplatz entsprechend frei ist.

2. Runterladen der Bibliothek

git clone https://github.com/OpenNI/OpenNI2

3. Adaptieren der Bibliothek für ARM-Architektur

Öffnen der Datei OpenNI2/Redist/Redist.py und ändern der Zeile 534:
compilation_cmd = "make -j" + calc_jobs_number() + " CFG=" + configuration + " PLATFORM=" + platform + " > " + outfile + " 2>&1"
Diese Zeile sollte kopiert und auskommentiert werden, da sie durch folgenden Code zu ersetzen ist:
#compilation_cmd = "make -j" + calc_jobs_number() + " CFG=" + configuration + " PLATFORM=" + platform + " > " + outfile + " 2>&1"

compilation_cmd = "make -j1" + " CFG=" + configuration + " PLATFORM=" + platform + " > " + outfile + " 2>&1"

Dieser Aschritt kann in Abhängigkeit der Prozessorleistung bis zu 45 Minuten dauern.

4. Erzeugen eines Builds

cd OpenNI2/

PLATFORM=Arm make

5. Kopieren und installieren der kompilierten Dateien

cd Final/

cp OpenNI-Linux-Arm-2.1.0.tar.bz2 /usr/local/src

cd /usr/local/src/

tar -xjvf OpenNI-Linux-Arm-2.1.0.tar.bz2

cd OpenNI-2.1.0-arm/

sudo ./install.sh

6. Kontrolle

Bei angeschlossener Kamera sollte der Befehl lsusb -vv ausgeführt werden. Mit diesem Befehl werden alle angeschlossenen USB-Geräte identifiziert und aufgelistet. In dieser Auflistung sollte ein Gerät mit der ID 1d27:0600 erscheinen.

7. Hinweise

Es ist darauf zu achten, dass die Kamera über eine externe Quelle mit Strom versorgt wird, da diese Kamera nur mit PoweredUSB-Ports läuft.

Kompilieren der Projektdateien

Die hier verfügbaren Quell-Dateien können mittels des Programms as in Maschinencode übersetzt werden und anschließend mittels Linker ld zu einer ausführbaren Datei zusammengefügt werden. Dabei ist wiederum zu beachten, dass sämtliche Anweisungen auf der Ziel-Architektur (ARM) ausgeführt werden müssen oder ein Cross-Compiler verwendet werden muss.

Lessons learned

Da dieses Projekt einen Teil der Projektarbeit des Carolo Cup Teams LCP beinhaltete, war der reale Arbeitsaufwand zu Beginn des Semesters schwer abschätzbar. Es stellte sich heraus, dass das Projekt einen weit größeren Arbeitsaufwand darstellt als von den Projektteilnehmern angenommen wurde. Daraus lässt sich für folgende Projekte ableiten, dass der geschätzte Arbeitsaufwand eines Projektes mit einem Faktor versehen werden sollte. Dieser Faktor dient dem Projektteam dann als Puffer, falls es während des Projektes zu größerem Arbeitsaufwand (durch unvorgesehene Komplexität oder anderen Komplikationen) kommt.
Neben der Erfahrung zum Abschätzen des Arbeitsaufwandes lehrte dieses Projekt, was es für einzelne Personen bedeutet in einem Projektteam zu arbeiten. Gerade die Kommunikation mit dem übergeordneten Projekt war für den Erfolg dieses Teilprojektes von enormer Bedeutung.
Als größten Lernerfolg kann für dieses Projekt die Erweiterung des persönlichen Horizonts im Bereich Informatik gewertet werden. Hierbei wurde sich auf die Vorlesungen aus dem vorhergehenden Semestern gestützt. Das bereits aufgebaute Wissen konnte nun in einer realen Umgebung getestet, verfestigt und erweitert werden. Besonders die Erfahrung in der Programmierung auf einem Embedded Systems wird sich für den weiteren Verlauf des Studiums sicherlich als positiv darstellen. Des Weiteren wurde sich mit einer Linux-Distribution beschäftigt, welche einen den Umgang mit einem Betriebssystem von Grund an lehrte.

Anforderungen zur Aufnahme des Projektes

Durch die Komplexität des Projektes sollte das Projektteam folgende Vorkenntnisse erfüllen:

1. Sprachen

In diesem Projekt wurde mit folgenden Sprachen gearbeitet:
C#, Assembler, GNU make
Der sichere Umgang mit Programmierlogiken und -techniken wird ebenfalls als zwingend notwendig angesehen.

2. Betriebssystem

Für den Umgang sollten grundlegende Vorkenntnisse mit den Betriebssystemen von Windows und Lubuntu (basierend auf Ubuntu) vorliegen.

Weiterhin wird eine Kontaktaufnahme mit vorherigen Gruppen empfohlen. Dies erleichtert den Einstieg in das Thema und hilft für einen erfolgreichen Projektabschluss.

Zusammenfassung

Zusammenfassend kann dieses Projekt als erfolgreich gewertet werden. Die Aufgabenstellung wurde entsprechend der technischen Anforderung vollkommen erfüllt. Die Spur- und Objekterkennung liefert die angeforderten Werte, welche es jedoch durch nachgehängte Prozesse zu optimieren gilt. Auf diese Prozesse wurde in diesem Projektteil jedoch nicht eingegangen. Lediglich die formale Aufbereitung des Projektes für weitere Generationen bedarf einer Optimierung. Hierbei hat sich herausgestellt, dass es eine weit größeren Anteil des Projektaufwandes ausmacht, die Daten entsprechend aufzubereiten und festzuhalten, als vom Projektteam angenommen wurde.
Da dieses Projekt eine weit größere Komplexität darstellt, als es anfangs scheint, wird an dieser Stelle auch explizit darauf hingewiesen, dass es zu einer Kontaktaufnahme zum vorherigen Projektteam kommen sollte, wenn man das Projekt aufnimmt. Dieser Schritt erleichtert den Einstieg in die Logik des Projektes und dient gleichzeitig der Sicherstellung des Erfolges des Projektes.

Feedback und Verbesserungsvorschläge zum Artikel

Ulrich Schneider (Diskussion) 12:06, 25. Jan. 2014 (CET)

• ZIP Datei und ein Großteil der geforderten Dokumente fehlen (BOM, PAP, SW, Projektplan, Logbuch, uvm.).
• Lessons Learned fehlt.
• Zusammenfassung fehlt.
• Berechnung der Güte der Sensoren nach den bekannten Methoden der Messtechnik fehlt.

Tipp: Richten Sie Ihre Dokumentation nach den Anforderungen aus.

Prof. Dr. Mirek Göbel am 31. Jan. 2014:

• In der Einleitung besser erläutern, was das Modul am Eingang erhält und am Ausgang bereit stellen soll!
• Jeweils zum Pseudo-Code auch den richtigen Code zeigen (gerne auch jeweils in separaten Artikeln)!
• Ergebnisse beipspielhaft zeigen und erläutern!