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fahrstreckenaufzeichnung


Entwicklung und Implementation eines Softwaresystems zur Fahrtstreckendatenaufzeichnung, Kartenerzeugung und Navigation für einen mobilen Außenbereichsroboter

Betreuer:

Prof. Dr.-Ing. K.-D. Kuhnert

Bearbeiter:

Tobias Matschke

Beschreibung:

Es soll ein System zur Aufzeichnung aller zur Lokalisierung verwendbaren Sensordaten während der Fahrt, anschließender Auswertung zur Erzeugung einer einfachen Karte und Navigation anhand dieser Karte entwickelt werden. Das System soll in das bestehende Projekt AMOR integriert werden und sowohl mit dessen Virtual Sensor Actor Layer (VSAL) als auch mit vorhandenen sowie zukünftigen Fahralgorithmen zusammenarbeiten.

Die Arbeit umfasst folgende 4 Unteraufgaben:

  1. Lokalisation
    1. Fahrtstreckendatenaufzeichnung (differential GPS, GPS, Optische Bewegungserkennung, Tacho, Kompass)
    2. Groundtruth erlangen und Qualität der Lokalisation durch die Einzelsensoren quantitativ bestimmen (lokale und globale Fehlerstatistik) mittels vorher vermessenen Testpfaden (Geraden, Kreise, 8-förmig) und „natürliche“ Pfade (ELROB, Unigelände (Geodäten))
  2. Fusionsverfahren für die Lokalisation:
    1. Ziel der Arbeit ist es, durch Fusion die Stärken der unterschiedlichen Datenquellen zu vereinen und auf diese Weise eine möglichst präzise Lokalisation zu liefern
    2. Literaturrecherche: Darstellung und Bewertung der gängigen Verfahren (u.a.: einfache Filter (z.B. FIR), Kalmanfilter, Partikelfilter)
    3. Implementierung eines geeigneten Fusionsverfahrens (Lokalisationsserver gemäß der neuen Architektur)
  3. Pfadplanung:
    1. Als Liste von Punkten (mit Richtung) zwischen zwei Punkten (mit Richtung). Einheitliches Format auch rekursiv nutzbar (absolute und/oder relative Koordinaten)
    2. Modulare Einbindung von Interpolationsverfahren muss möglich sein (d.h. Rahmen für beliebige Interpolationsverfahren)
    3. Implementierung von Bezier- und Hermitescher Interpolation
    4. Die Pfadaufzeichnungen sollen als Navigationsvorgabe für autonome Fahrten benutzt werden können
    5. Implementierung eines Algorithmus, der anhand der Pfadliste und der aktuellen Fahrzeugposition Sollrichtung und -geschwindigkeit für einen Fahralgorithmus liefert
  4. Fahrtests:
    1. Implementierung und Test des Gesamtsystems
    2. Einlernen eines Kurses (ca. 2km)
    3. Zurückfahren des Kurses (mit/ohne Hindernisvermeidung)
    4. Bestimmung der Fehlerhäufigkeit und -ursachen in Experimenten
    5. Passende Visualisierung, um die Funktion nachvollziehbar und testbar zu machen

Die gesamte Software ist unter Linux in C++ zu implementieren und vollständig zu dokumentieren.