Objekterkennung mit LiDAR
Autor: Peng
Aufgabenstellung
- Einarbeitung in dier bestehende Software
- Softwareentwurf in MATLAB
- Meilenstein 1:
- Ansteuerung des Hokuyo LiDAR
- Koordinatentransformation polar- zu karthesisch
- Testdokumentation der KOS-Trafo
- Objektbildung (z.B. Sukzessiv Edge Following)
- Testdokumentation der Objektbildung
- Meilenstein 2:
- Objekttracking (mit Kalman-Filter)
- Testdokumentation des Objekttrackings
- Attribute schätzen: v, a, B, T, Güte (s. Schnittstellendokument)
- Testdokumentation der Attribute mit Referenz
- Dokumentation im Wiki
- Softwareentwurf in C
- Meilenstein 3:
- Ansteuerung des LiDAR
- Koordinatentransformation polar- zu karthesisch
- Testdokumentation der KOS-Trafo
- Objektbildung (z.B. Sukzessiv Edge Following)
- Testdokumentation der Objektbildung
- Meilenstein 4:
- Objekttracking (mit Kalman-Filter)
- Testdokumentation des Objekttrackings
- Attribute schätzen: v, a, B, T, Güte (s. Schnittstellendokument)
- Testdokumentation der Attribute mit Referenz
- Testoberfläche in Control Desk
- Dokumentation im Wiki
Softwareentwurf in MATLAB
Ansteuerung des LiDAR Hokuyo URG-04LX
Der VerbindungsCode in Matlab wird in SVN schon gefunden. Aber wird es beachtet, dass die Nummer des verwendeten seriellen COM Ports angepasst werden muss, damit dieses funktioniert.
% Stelle Verbindung mit LiDAR her
stComport='COM6';
SetupLidar;
Durch das Anrufsprogramm "LidarScan" wird der Radius erhalten.
% Das Resultat von LidarScan
[rangescan]=LidarScan(lidar);
Koordinatentransformation polar- zu kartesisch
Da der Laserscanner nur Polarkoordinaten ausgibt, ist es notwendig, diese in Kartesische Koordinaten zu transformieren, um die Figur darzustellen. Die folgend mathmatische Funktion wird im Programm verwendet.
Wegen des Einheit in Meter wird die Einheit im Programm umgerechnet.
% Das Koordinatenparameter in m
x(cnt)=rangescan(cnt)*sin(phi_rad(cnt))/1000;
y(cnt)=rangescan(cnt)*cos(phi_rad(cnt))/1000;
Softwareentwurf in C++
Getting started
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