Carolo Cup 2010
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TEAM
Team GalaXIs
Lehrstuhl für Informatik 11
Software für eingebettete Systeme
RWTH Aachen
Prof. Dr.-Ing. Stefan Kowalewski
Team GalaXIs
Yves Duhr 9. Semester Dipl. Informatik
Philipp Fischer 1. Semester M. Sc. Informatik
Stefan Kockelkoren 10. Semester Dipl. Informatik
Julian Krenge 9. Sem. Dipl. Inform & 4. Sem. MBA
Matthias May 5. Semester Informatik B. Sc.
Projektmanagement
4
Gliederung
1. Technischer Aufbau
2. Spurerkennung
3. Spurführung
4. Ausweichalgorithmus
5. Einparkkonzept
5
Technischer Aufbau
6
Konstruktion
Ultraschallsensoren
Infrarotsensor
Kompass
Kamera
Blackfin
ATmegas
7
Architektur
8
I2C
I2C
32 MB SDRAM
Kamera OV7725 60 fps
Atmega 16 control
Blackfin BF537 DSP 500 MHz
Atmega 16 measure
CAN
RC
Buttons
H-Bridge Servo Rad-
encoder
Kompass
USS li. USS re. USS hi. Infrarot
Motor
PWM
Hardwarekomponenten
Blackfin BF537 mit OV7725 Kamera 380 €
ATmegas für einfache Operationen 3 €
Kyosho TF-5 Chassis 269 €
3x Ultraschall für Heck- und Frontabstand 120 €
1x Infrarot für Seitenabstand 40 €
Fertigungskosten 54 €
Gesamt 866 €
9
Energieverbrauch
Blackfin mit Kamera 160 mA
Sensoren und ATmegas 290 mA
Motor (unter Last) ca. 4000 mA
Lenkservo ca. 1000 mA
Gesamt 5450 mA
Energieeffizientes Konzept
Deaktivierung nicht benötigter Module
10
Spurerkennung
11
Spurerkennung
1. Aufnahme des Bildes
2. Radiale Entzerrung
3. Kantenerkennung
4. Klassifikation
12
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
• 160x120 Pixel
• Graustufen (8bit)
• 60 Bilder pro Sekunde
• Weitwinkelobjektiv
• Höhere Auflösung
• 24/32bit Farbraum
• Mehrere Kameras
Alternativen
13
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
14
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
• Zielbild: 200x95 Pixel
• Brown‘s distortion model
• Korrektur zweiten Grades
• Keine Formatanpassung
•Höherer/geringerer Grad
Alternativen
15
xy
u=
xy
d+
xy
d−
xy
c∗ K1r
2 + K2r4
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
16
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
• Optimiert auf
Wettbewerbsbedingungen
• Prewitt-Operator
• X- und Y-Richtung
• Segmente erstellen
und zu Linien verbinden
• Sobel-Operator/Hough
• Nur X-Richtung
Alternativen
17
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
18
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
19
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
• Homogene Koordinaten
• Transformationsmatrix durch 4 Referenzpunkte in Testumgebung berechnet
• Matrix invertierbar (Bidirektionalität) x
y
11 12 13
21 22 23
31 32 33
'
'
1
x a a a x
y a a a y
w a a a
20
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
• Szenarioanalyse (LMR)
• Lage der Linien im Bild
• Lage der Linien zueinander
• Länge der Linien
• Plausibilität (nicht kreuzen)
• Charaketristika (Mittelinie)
• Statische Analyse
Alternativen
21
Aufnahme Radiale
Entzerrung Kanten-
erkennung Klassifikation
22
Bewertung von Alternativen
Alternativen: Planung und Gedächtnis oder künstliche Intelligenz
• Mehr Rechenleistung nötig
Kosten, Energiebedarf, Instabilität
• Geringere Beherrschbarkeit und
Vorhersagbarkeit ( Fehlersuche)
23
Spurführung
24
Bestimmung der Fahrspuren
25
Berechnung des Lenkeinschlags
Erreichen optimaler Position in der Mitte der Spur
α
r d
δ
r =d2 + δ2
2δ
26
Berechnung des Lenkeinschlags
Zuordnung von Abweichung zu Lenkeinschlag
Approximation durch quadratische Parabel
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Stee
rin
g V
alu
e
Horizontal Steering Point Offset
Sin
1-(x-1)^2
20*x
Delta toSteerval
27
Regelung
28
• PID-Regler
• Schwingungsverfahren nach
Ziegler/Nichols
1. Einstellen als P-Regler
2. Ermittlung der Eigenfrequenz
3. Aus Periodendauer bestimmen
sich I- und D-Anteil
• P-/PI-Regler
• Parameter aus
Regelstrecke ableiten
• Andere
Einstellverfahren
Alternativen
Ausweich-
algorithmus
29
30
Situationsanalyse
• Erkennung
• Objekte durch Sensorfusion • Stopplinie durch Kamera
• Lokalisation
• Spurzuordnung von Objekte • Unterscheidung Start- und Stopplinie
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Überholen und Vorfahrt
• Hindernis
• Verlegen der Sollspur • Geregelter Spurwechsel • Angepasste Geschwindigkeit
• Kreuzung
• Dynamisches Anhalten • Vorfahrtsregeln durch Objekterkennung • Jeder Sensor ist hinreichend
Einparken
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Erkennen der Lücke
• Kameragestützte Erkennung vor Vorbeifahrt (± 2cm)
• Infrarot und Distanzmesser (± 1cm)
• Planung der Halteposition
33
Einparkvorgang
• Halt bei festgelegter Ausgangsposition
• Abfahrt statischer Trajektorie
• Maximaler Lenkeinschlag
34
0P
Stetige Kontrolle
• Front: Kamera, Ultraschall (± 1cm)
• Heck: Ultraschall, gespeicherte Position (± 1cm)
• Seite: Infrarot (± 1cm)
• Ausrichtung: Kompass (± 1°)
35
m
Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit