Autonomes Fahren im Maßstab 1:10: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Autor:''' Christian Sievers<br/>  
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'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider| Prof. Schneider]]<br/>
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'''Art:''' SDE Praktikum Systementwurf und Systemintegration <!-- Projektarbeit -->
'''Art:''' Projekt




== Thema ==
== Thema ==
Autonome mobile Roboter müssen sich für beispielsweise Rettungseinsätze in unbekanntem Terrain zurecht finden. Hierzu müssen Sie sich eine Karte erstellen und sich in dieser Karte zurecht finden.
Autonomes Fahren ist ein wichtiges Ziel auf der Agenda der Automotive OEMs für die kommenden Jahre. Für das Praktikum SDE ist ein Mikrocontroller-gesteuertes Fahrzeug im Maßstab 1:20 zu entwickeln.


== Ziel ==
== Ziel ==
Nutzen Sie einen EV3-Roboter, damit dieser den schnellsten Ausgang aus einem Labyrinth findet.
Entwickeln Sie autonomes Modellfahrzeug, welches in der Zukunft im Praktikum SDE im Studiengang Mechatronik eingesetzt werden kann.


== Umfang ==
== Umfang ==
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== Aufgabenstellung ==
== Aufgabenstellung ==
'''Systementwurf'''
'''Systementwurf'''
# Projektplanung und Zeit-Management
# Entwickeln Sie konsequent nach dem V-Modell.
# Entwickeln Sie konsequent nach dem V-Modell.
# Aufstellung der Anforderungen
# Aufstellung der Anforderungen (Lastenheft)*
# Einarbeitung in die Programmierung des Lego Mindstorms EV3 Roboters mit Matlab/Simulink
## Raspberry Pi für die LiDAR und Videoverarbeitung
##Ansteuerung des Roboters
## Optional berücksichtigung von 3D-ToF-Sensorik
##Auslesen der Umfeld- und Egosensoren
## Arduino zur Auswertung einfacher Sensorik und Ansteuerung der Aktoren
# Gestalten Sie verschiedene Labyrinthe (einfach bis schwer).
## Längs- und Querregleregler
# Inbetriebnahme LiDAR am EV3
## Display ansteuern
## Anbindung LiDAR an Simulink
# Umsetzung der Anforderungen in ein Pflichtenheft*
## Objektbildung
# Planung der Hardware*
## Tracking
# Konstruktion und 3D-Druck des mechanischen Aufbaus des Fahrzeugs*
# Kartografierung und Visualisierung des Roboterumfeldes
# Modellbasierte Programmierung mit Simulink aufbauend auf der bestehenden Online/Offline-Software*
## Kartografierung mit XV11 Lidar bzw. RPLidar
# Inbetrieb des Systems*
## Umsetzung eines LiDAR-SLAM
'''
Systemintegration'''
# Lokalisierung des Roboters in der Karte
## Einsatz von Deckenkamera und [[ArUco_Marker_mit_Matlab/Simulink_erkennen_-_Einbindung_von_OpenCV_über_S-Function|ArUco-Marker]]
## Bestimmung der Güte der Referenz
# Auffinden des Ausgangs aus einem Labyrinth anhand von Gütekriterien (z.B. Dauer, Weglänge, Energieverbrauch)
# Optimierung des Algorithmus anhand der Gütekriterien
# Test der Anforderungen entsprechend der Methoden der Vorlesung Reliability Engineering (statische und dynamische Code-Tests, Modul- und Systemtests)
# Test der Anforderungen entsprechend der Methoden der Vorlesung Reliability Engineering (statische und dynamische Code-Tests, Modul- und Systemtests)
# Testdokumentation
# Testdokumentation*
# Dokumentation nach wissenschaftlichem Stand
# Dokumentation nach wissenschaftlichem Stand*
 
* Diese Meilensteine müssen mit Prof. Schneider in einem persönlichen Gespräch abgestimmt und dokumentiert werden.
 


=== Erwartete Funktionen des Roboters ===
* '''Verbindung mit dem EV3 herstellen''': Stellen Sie eine Verbindung des EV3 mit Matlab her.
* '''Fahren''': Steuern Sie die den Roboter so an, dass er in eine gewünschte Richtung eine gewünschte Strecke fahren kann.
* '''Messung''': Erfassen Sie die Umgebung des Roboters mit einem Sensor und Tragen Sie die Messwerte in einer selbstlarnenden Karten ein.
* '''Kartografierung''': Bauen sie sukzessiv eine digitale Karte der Roboterumgebung auf.
* '''Lokalisierung''': Nutzen Sie die [https://de.wikipedia.org/wiki/Koppelnavigation Koppelnavigation] aus der differentiellen Odometrie um den Roboter zu lokalisieren. Rekalibrieren Sie diese anhand der selbstlernenden Karte (z.B. über [https://people.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-fa11/slides/scan-matching.pdf Scan-Matching]).
* '''Ausgang''': Finden Sie mit dem [https://de.wikipedia.org/wiki/L%C3%B6sungsalgorithmen_f%C3%BCr_Irrg%C3%A4rten Pledge-Algorithmus] den kürzesten Weg aus dem Labyrinth.
* '''Gütekriterien''': Entwickeln Sie Gütekrieterien, um die Lösung zu bewerten. Dieses könnten sein:
** Gefahrene Strecken
** Anzahl Messungen
** Zeit
** Energieverbrauch


== Anforderung ==
== Anforderung ==
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== Getting Started ==
== Getting Started ==
* Nutzen Sie als ersten Ansatz den [https://de.wikipedia.org/wiki/L%C3%B6sungsalgorithmen_f%C3%BCr_Irrg%C3%A4rten Pledge-Algorithmus], um aus dem Labyrinth zu finden.
* Nutzen Sie die [https://matlabacademy.mathworks.com/ Matlab Academy], um sich in Matlab Simulink einzuarbeiten.
* Nutzen Sie die [https://matlabacademy.mathworks.com/ Matlab Academy], um sich in Matlab Simulink einzuarbeiten.
* Sie benötigen Matlab R2018a.
* Studieren Sie das Carolo Cup Regelwerk zur Erstellung der Anforderungen.
* Simulink Toolbox oder [https://git.rwth-aachen.de/mindstorms/ev3-toolbox-matlab/ RWTH Aachen Toolbox]
* Erstellen Sie ein Lastenheft.


== Weblinks ==
== Weblinks ==
* https://www.ev3dev.org/docs/tutorials/using-xv11-lidar/
* [https://wiki.ifr.ing.tu-bs.de/carolocup/carolo-cup Carolo Cup Homepage]
* http://www.expli.de/anleitung/bauanleitung-hamster-labyrinth-selber-bauen-2504/
 
* https://www.youtube.com/watch?v=YTNw3izMivc
* [https://youtu.be/Ll7k0MLo2fU Lego Mindstorms EV3 - Maze Solver] **** elegante Lösung
* https://www.youtube.com/watch?v=agpedykGWqQ
* http://www.foerderverein-hands-on.de/de/lehrmaterial-shop.html
* https://www.google.de/imgres?imgurl=http%3A%2F%2Fst1.mpg-ge.de%2Ftl_files%2Fnews_bilder%2F2014%2FTdoT%2Flego.JPG&imgrefurl=http%3A%2F%2Fwww.mpg-ge.de%2Fnews%2Fitems%2Ftag-der-offenen-tuer-210.html&docid=UpgClzKxty3UkM&tbnid=A1FvkbURmgpC2M%3A&vet=10ahUKEwi4wIPWsJLUAhXHJlAKHaEWC3MQMwhdKC0wLQ..i&w=800&h=531&bih=1073&biw=1920&q=mindstorms%20labyrinth&ved=0ahUKEwi4wIPWsJLUAhXHJlAKHaEWC3MQMwhdKC0wLQ&iact=mrc&uact=8
* https://www.youtube.com/watch?v=Xj7e-eU6LoI
* https://www.google.de/imgres?imgurl=https%3A%2F%2Fi1.wp.com%2Fwww.rs-zusmarshausen.de%2Fhome%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F07%2FRobotik-Wahlfach-8.jpg%3Ffit%3D1200%252C900&imgrefurl=http%3A%2F%2Fwww.rs-zusmarshausen.de%2Fschueler%2Fschuelerwahlfaecher%2Frobotik%2F&docid=6pfDo6fhdjv57M&tbnid=hLDpRJDrpWVZeM%3A&vet=10ahUKEwiQ_azRsZLUAhVRKlAKHTNHBX049AMQMwhPKE0wTQ..i&w=1200&h=900&bih=1073&biw=1920&q=labyrinth%20bausatz&ved=0ahUKEwiQ_azRsZLUAhVRKlAKHTNHBX049AMQMwhPKE0wTQ&iact=mrc&uact=8
* [https://www.youtube.com/watch?v=OFrRV-UxWoI Mindstorm in the labyrinth]
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== Literatur ==
== Literatur ==

Version vom 8. Februar 2019, 13:27 Uhr

Autor: Christian Sievers
Betreuer: Prof. Schneider
Art: Projekt


Thema

Autonomes Fahren ist ein wichtiges Ziel auf der Agenda der Automotive OEMs für die kommenden Jahre. Für das Praktikum SDE ist ein Mikrocontroller-gesteuertes Fahrzeug im Maßstab 1:20 zu entwickeln.

Ziel

Entwickeln Sie autonomes Modellfahrzeug, welches in der Zukunft im Praktikum SDE im Studiengang Mechatronik eingesetzt werden kann.

Umfang

Die Praktika habe laut Modulhandbuch folgenden Umfang

  • Systementwurf Workload: 108h (45h Präsenz + 63h Selbststudium)
  • Systemintegration Workload: 150h (60h Präsenz + 90h Selbststudium)

Der Umfang entspricht 258h. Bei einer 40 Stunden Woche entspricht dies ca. 7 Wochen.

Aufgabenstellung

Systementwurf

  1. Projektplanung und Zeit-Management
  2. Entwickeln Sie konsequent nach dem V-Modell.
  3. Aufstellung der Anforderungen (Lastenheft)*
    1. Raspberry Pi für die LiDAR und Videoverarbeitung
    2. Optional berücksichtigung von 3D-ToF-Sensorik
    3. Arduino zur Auswertung einfacher Sensorik und Ansteuerung der Aktoren
    4. Längs- und Querregleregler
    5. Display ansteuern
  4. Umsetzung der Anforderungen in ein Pflichtenheft*
  5. Planung der Hardware*
  6. Konstruktion und 3D-Druck des mechanischen Aufbaus des Fahrzeugs*
  7. Modellbasierte Programmierung mit Simulink aufbauend auf der bestehenden Online/Offline-Software*
  8. Inbetrieb des Systems*
  9. Test der Anforderungen entsprechend der Methoden der Vorlesung Reliability Engineering (statische und dynamische Code-Tests, Modul- und Systemtests)
  10. Testdokumentation*
  11. Dokumentation nach wissenschaftlichem Stand*
  • Diese Meilensteine müssen mit Prof. Schneider in einem persönlichen Gespräch abgestimmt und dokumentiert werden.


Anforderung

  • Wissenschaftliche Vorgehensweise (Requirements, Projektplan, etc.)
  • Wöchentliche Fortschrittsberichte
  • Regelmeeting
  • Projektvorstellung im Wiki
  • ggf. Literaturrecherche mit Citavi
  • Softwareentwicklung nach HSHL Standard, tägliche Datensicherung in SVN

Getting Started

  • Nutzen Sie die Matlab Academy, um sich in Matlab Simulink einzuarbeiten.
  • Studieren Sie das Carolo Cup Regelwerk zur Erstellung der Anforderungen.
  • Erstellen Sie ein Lastenheft.

Weblinks


Siehe auch

  1. Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
  2. Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit
  3. Programmierrichtlinien für Matlab
  4. SVN Repositorium

→ zurück zum Hauptartikel: Studentische Arbeiten

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