Konstruktion, Fertigung und Inbetriebnahme eines Rundtisches (4.Achse): Unterschied zwischen den Versionen
| Zeile 90: | Zeile 90: | ||
<br/> | <br/> | ||
== | ==Normteile== | ||
==Zukaufteile== | |||
==Halbzeuge== | |||
=Fertigung= | =Fertigung= | ||
Version vom 21. Oktober 2016, 08:46 Uhr
test, dies ist die richtige Testseite
Vorwort
Definition Anforderungen Konzeptionierung Konstruktion MEchatronik Beschaffung Fertigung Inbetriebnahme
Schlussbetrachtung
Das Projekt 27: Carolo-Cup des Fachpraktikum Elektrotechnik (WS 15/16) im fünften Semester des Studiengangs Mechatronik dient der
ersten Planung und Entwicklung eines neuen autonomen Fahrzeugs. Hiermit wird eine solide Basis für die Teilnahme am CaroloCup-Wettbewerb geschaffen.
Autoren: Hendrik Buchheister, Kai Jacobs
Betreuer: Prof. Göbel
Vorwort
Das Projekt 27 in diesem Praktikum hatte das Ziel eine solide Grundlage für eine spätere Teilnahme am CaroloCup zu entwickeln.
Daher wurden sämtliche, bisher stattgefundene Aufbau- und Programmiermaßnahmen nach den Richtlinien des Wettbewerbes durchgeführt.
Die Inhalte der Grundlagendefinition ist unter “Erwartungen an die Projektlösung" aufzufinden.
Für die Durchführung dieses Projektes stand ein neues RC-Serienfahrzeug als Abbild eines Porsche GT3 im Maßstab 1:10 zur Verfügung.
Definition Anforderungen
Das Projektteam 27 wurde von den Verantwortlichen in folgende, zwei Untergruppen unterteilt:
Konzeptionierung
Folgende Erwartungen wurden zusammen mit den Professoren abgestimmt:
- Raspberry 2 zur Bildverarbeitung
- Implementierung einer Asus Xtion Kamera
- Arduino Mega 2560 als IO Schnittstelle
- Hardwareaufbau auf RC-Chassis
- Ansteuerung Lenk-Servo und Fahrtreiber
- Implementierung Fernbedienungs-Empfänger an Arduino
- Entwicklung der Kommunikationsschnittstelle zwischen Arduino und Raspberry 2
Konstruktion
Der Projektverlauf lässt sich übersichtlich in einem Gantt-Chart/ Meilensteinplan darstellen.
- Planung und Bestellung
- Entwicklung einer Kommunikationsschnittstelle
- Konstruktion und Fertigung der Grundplatte
- Bau einer einfach demontierbaren Kamerahalterung
- Montage aller Komponenten auf dem Fahrzeug
- Verkabelung sämtlicher Komponenten
- Erste Ansteuerung der Lenk- und Fahrmotoren
- Planung und Bestellung
- Entwicklung einer Kommunikationsschnittstelle
- Umfangreiche Programmierarbeiten
- Sicherstellen und Einpegeln der Spannungsversorgung
- Implementierung der Asus Xtion Kamera
- Implementierung des RC- Empfängers
- Erste Tests und Simulationen der Fahrspurerkennung
Mechatronik
• Kamera erhält Input über Aufnahme der Umgebung • Raspberry verarbeitet die Kameradaten und übergibt via UART/RS232-Schnittstelle relevante Daten zum Arduino • Arduino verarbeitet die erhaltenen Daten und wandelt diese in Lenk- und Fahrsignale für die Aktoren um • Wird der RC-Modus aktiviert, erhält der Empfänger direkte Lenk- und Fahrsignale von der Fernbedienung, welche sofort an die entsprechenden Aktoren weitergeleitet werden
Beschaffung
Nachfolgend die technischen Daten und verbauten Komponenten des autonomen Fahrzeugs.
Normteile
Zukaufteile
Halbzeuge
Fertigung
• Maßstab 1:10 Porsche GT3 RS-Chassis • Asus Xtion Pro Live (Kamera) • Raspberry Pi 2 Model B • Arduino Mega 2560 • Arduino Prototyping Shield • Hacker Skalar 10 21.5T (Fahrmotor) • Hacker Tensoric 10 (Fahrtreiber) • LPR R- 7030 (Lenkmotor) • LiPo 11.1V 2200 mAh (Sekundärzelle) • Stepdown- Wandler • Futaba R143 F 40 MHz RC- Empfänger • Futaba T4EXA 40 MHz (Fernbedienung)
Inbetriebnahme
Das Software-Team hat sich mit der Entwicklung eines einfachen Fahrspurerkennungs- und Verfolgungs-Algorithmus befasst.
Zusätzliche war der Aufbau einer Kommunikationsschnittstelle zwischen Raspberry und Arduino in Abstimmung mit dem anderen Team ein wichtiger Bestandteil.
Technische Daten
Vor dem Start des Projektes erfolgten umfangreiche Recherchearbeiten zu dem Thema Fahrspurerkennung und –verfolgung. Hierbei wurden bereits entwickelte Algorithmen auf ihre Funktion untersucht, woraus sich ein allgemeines Vorgehen für die Fahrspurerkennung ableiten ließ. Anhand dieser Informationen wurde ein eigener, einfacher Algorithmus entwickelt, um erste Erfahrungen in der Thematik zu sammeln. Im Abschnitt Programmablauf wird der geplante Algorithmus näher erläutert.
Weil die Ansteuerung sämtlicher Hardware-Bauteile (Motoren, Sensoren, Fernbedienung) über einen Arduino Mega 2560 erfolgt, wurde zudem eine serielle Schnittstelle zur Kommunikation entwickelt. Diese Kommunikationsschnittstelle ist in der nachfolgenden Grafik einsehbar. Zeilenweise werden die im Byte codierten Informationen seriell übermittelt.
Schlussbetrachtung
Als Betriebssystem wurde eine Linux-Distribution namens „Debian“ auf dem Raspberry Pi 2 installiert. Zudem wurde OpenCV 3.0 installiert. Dabei handelt es sich um eine umfangreiche Ansammlung von Bildbearbeitungsbibliotheken in den Programmiersprachen C++ und Python. Die Wahl der Programmiersprache fiel auf Python, weil es sich dabei um eine leicht zu erlernende Skriptsprache mit umfangreichen Funktionen und einer großen Entwickler-Community handelt.
Nach einigen fehlgeschlagenen, beziehungsweise unvollständigen, Installationsversuchen der vorhandenen „Xtion Pro Live“-Tiefenbildkamera von Asus musste auf eine Alternativlösung auf Basis einer Webcam ausgewichen werden, um den weiteren Terminablauf des Projektes nicht zu gefährden.
Quellen
http://ceng.anadolu.edu.tr/cv/LaneDetection/LaneDetection.htm
http://de.mathworks.com/help/vision/examples/lane-departure-warning-system.html
http://hompi.sogang.ac.kr/fxlab/paper/45.pdf
http://www.cse.iitd.ernet.in/~pkalra/csl783/canny.pdf
http://www.massey.ac.nz/~mjjohnso/notes/59731/presentations/img_proc.PDF
http://cvpr.uni-muenster.de/teaching/ws12/ComputerVisionMustererkennungWS12/script/CVME-07-Segmentation-Hough.pdf
http://web.ipac.caltech.edu/staff/fmasci/home/astro_refs/HoughTrans_lines_09.pdf
→ zurück zum Hauptartikel: Fachpraktikum Elektrotechnik (WS 15/16)