führungskonzept eines autonomen fahrzeuges
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Führungskonzept eines autonomen Fahrzeuges. Enrico Hensel Masterstudiengang Informatik AW1 2008. Einleitung. Motivation Fahrzeugführung Bestandsaufnahme zu den Fahrzeugprojekten Herausforderungen in der Fahrzeugführung Reglerentwurf & alternative Ansätze Ausblick auf die Projektphase. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Führungskonzept eines autonomen Fahrzeuges
Enrico HenselMasterstudiengang Informatik
AW1 2008
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Einleitung Motivation
Fahrzeugführung
Bestandsaufnahme zu den Fahrzeugprojekten
Herausforderungen in der Fahrzeugführung
Reglerentwurf & alternative Ansätze
Ausblick auf die Projektphase
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Motivation
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Fahrzeugführung ist doch einfach!
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Motivation
4
Man schaut … wo bin ich, wo will ich hin
Man überlegt… wie komme ich am Besten zu meinem Ziel
Man bewegt sich… auf das Ziel hin und achte auf sein Umfeld
Der Mensch handelt auf dieser Weise bewusst, teils intuitiv.
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Motivation
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In der Technik ist das Prinzip das Gleiche:
SensorikUmweltmodell
Aktorik
AlgorithmenLogik
Physikalisches System
Parameter- Pos. x,y- Lage- v
Störungen
Soll-verhalt
en+
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Motivation
6
Unterschiede und Herausforderung liegen in:
1. Der Wahrnehmung der Umgebung menschliches Sinne vs. Kamera / Ultraschall / Laser
2. Der Art der Aus- und Bewertung des „Gesehenen“Erfahrungen / nutzen von Erlerntem vs. Mathematik und Logik
3. Dem Handelnnicht immer ist der errechnete Weg der Beste
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Motivation
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Fahrzeugführung, versuchen wir es!
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Fahrzeugführung Teilaspekt Sensorik
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Orientierung:
- Kamera und unterstützende optische Systeme- Ultraschall- Laserscanner- Inkrementalgeber- HALL-Sensoren- IR-Sensoren- Radar- Lidar
Sensoreinsatz abhängig von Fahrzeugtyp und –größe, sowie Einsatzgebiet.
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FahrzeugführungTeilaspekt Navigation
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Existierende Ansätze:
- Mapping
- Markenbasierte Navigation
- Fahrbahn- / Fahrspurerkennung
Na gut … aber wie komm ich dort hin?
- Der Weg ist das Ziel -
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FahrzeugführungEinordnung in FAUST
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Testplattform SCV• Echtzeit-Bussysteme• Laserscanner, Kamera• Fahrerassistenz
• Bremsassistent• Ausweichassistent
CaroloCup (TU Braunschweig)• Elektrofahrzeug• Webcam• Infrarotsensoren• Ultraschallsensoren• PC 104
intelliTruck•Benzinmotor• miniATX• hochwertige Kamera• Antischlupfregelung• Gyroskop, Beschleunigung
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FahrzeugführungPlattform - Carolo
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CaroloCup 2008 Wettbewerbsfahrzeug
* Leihgabe der TU Braunschweig
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FahrzeugführungPlattform - Carolo
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Systemübersicht:
Fahrzeug-Führungseinheit
Fahrzeugaufbau
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BestandsaufnahmeProjekt-Gesamtüberblick
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Module:Module:
- Spurerkennungsalgorithmus (TFALDA *)
- Hinderniserkennung mittels Linienlaser
- paralleler Einparkalgorithmus
- „einfache“ Fahrzeugregelung
- viele Erfahrungen aus dem CaroloCup 2008
* Three Feature Based Automatic Lane Detection Algorithm
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Bestandsaufnahme„einfache“ Fahrzeugregelung
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- Orientierung an rechter Linie (experimentell an zwei) - feste Geschwindigkeiten je nach Güte der Blickweite
- adaptive Lenkwinkelverstärkung je Geschwindigkeit
- Regelung orientiert an Messwerte im 50ms-Takt
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Bestandsaufnahme„einfache“ Fahrzeugregelung
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1. Was passiert, wenn plötzlich keine Spur mehr vorhanden ist?Mit Blick auf das neue CaroloCup-Regelwerk 2009.
2. Was passiert, wenn die Fahrbahn verlassen wurde?Auffinden der Fahrspur nach dem Verlassen der Fahrbahn.
3. Findet die Orientierung anhand der richtigen Spur statt?Orientierung auf der Fahrbahn und Filterung von Hindernissen.
Diese Situationen finden derzeit keine Beachtung. Konsequenz ist Orientierungs- und Kontrollverlust.
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Bestandsaufnahmeaktuelle Baustellen im Projekt
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- TFALDA und Erweiterung durch Lane-Inferencesystem(Dennis Berger (Dipl.))
- Ausweichen mittels Bézierkurven (Jonathan Wandiredja (BA))
- Lokale und globale Karten (Andrej Rull (BA), Michael Ebert (BA), Ilona Blanck (MA))
- Fahrzeugregelung(Hannes Reimers (BA))
- Systemidentifikation und kamerabasierte Fahrspurerkennung in Echtzeit(Eike Jenning (MA))
Stand 06/2008:
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- komplexe Situationen durch die Fahrzeugumgebung und der Fahrbahnverläufe- Fehlende Orientierungspunkte- ungünstige Fahrzeugposition- Reflektionen und Schatten- Andere Fahrzeuge und Hindernisse- Ebene Fahrbahn vs. Anhebungen
- Störungen in den Sensordaten- Temporärer Informationsverlust- Fehlerhafte Sensordaten
- Fahrphysik und Plattform- Trägheit der Masse - Fahrzeugbewegung (Nicken, Rollen)- Fahrzeugaufbau (Fahrwerk, Lenkung)
BestandsaufnahmeHerausforderung bei der Fahrzeugführung
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BestandsaufnahmeMeine Ziele
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Autonome Fahrzeugführung!Autonome Fahrzeugführung!
Orientierung primär am Verlauf der Fahrbahn.
Berücksichtigung der Fahrzeugposition und –Lage.
Dynamische Anpassung der Geschwindigkeit und der Lenkung
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Fahrzeugführung, aber wie?
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Fahrbahnverlauf als Indikator für die Geschwindigkeit
KK ≈ 1 KK < 1
Desto größer der KK, desto höher die mögliche, zu fahrende Geschwindigkeit.
Alternativer Ansatz I Alternativer Ansatz I KorrelationskoeffizientKorrelationskoeffizient
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Alternativer Ansatz IAlternativer Ansatz IKorrelationskoeffizientKorrelationskoeffizient
21
2_
1
22_
1
2
111
x
*1
1**
1
1
1
weichungStandardab*weichungStandardab
KovarianzKK
ynyn
xnxn
yxn
yx
n
ii
n
ii
n
ii
n
ii
n
iii
y
xy
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Alternativer Ansatz IIAlternativer Ansatz IIOdometrieOdometrie
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Ansatz:Positionsbestimmung für zurückgelegte Wegstrecken und Winkeländerungen realisiert durch Inkrementalgeber.
DrehwinkelD
ΔLΔRα Δ rad
Wegstrecke2
ΔRΔLs Δ
rad
Weiterführend lassen sich Positions-veränderungen berechnen.
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Alternativer Ansatz IIAlternativer Ansatz IIOdometrieOdometrie
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Vorteile:
- praktisch immer einsetzbar - relativ genau auf kurzen Strecken
Nachteile:
- Räder können rutschen (Schlupf)- anfällig gegen Bodenunebenheiten- Fehler addieren sich
Fehlerreduktion durch:
- geringe Geschwindigkeit und BeschleunigungOben der gefahrene, unten dergemessene Weg eines Pioneer-Roboters der Uni Freiburg
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Lösungsansatzzur Erinnerung
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Schematischer Systemaufbau:
Fahrzeug-Führungseinheit
Fahrzeugaufbau
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LösungsansatzReglerentwurf
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Lenkwinkel
Bilddaten FahrspurerkennungAbstandsmessungen
Lageberechnung
(Odometrie als Verfeinerung)
Geschwindigkeit
Abstände
Aktorik
FahrzeugführungRegelungsalgorith
mus
Physikalisches System
Sensorik
Störungen
Ziel-verhalt
en+
Parameter- Pos. x,y- Lage- v
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Derzeitige Regelung anhand:
Abstände Geschwindigkeit
Zukünftig zusätzlich an mehr Informationen:
FahrzeuglageFahrzeugposition
Zeitliche Verläufe – DriftVorhersagen
Korrektheit & Aussagekraft von Daten
LösungsansatzLösungsansatzMehr Informationen Mehr Informationen
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![Page 27: Führungskonzept eines autonomen Fahrzeuges](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022081520/568150c4550346895dbee59b/html5/thumbnails/27.jpg)
LösungsansatzLösungsansatzMathematik zur Fahrzeugmodellierung und für Mathematik zur Fahrzeugmodellierung und für RegelalgorithmenRegelalgorithmen
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Mathematische Betrachtung:
Kinematisches Fahrzeugmodell
Bahnplanung
Regelalgorithmen
Mathematische Betrachtung:
Kinematisches Fahrzeugmodell
Bahnplanung
Regelalgorithmen
![Page 28: Führungskonzept eines autonomen Fahrzeuges](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022081520/568150c4550346895dbee59b/html5/thumbnails/28.jpg)
Ausblick & Vision
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- Aufbau einer hochschuleigenen bis Ende Sommer 2008 1:10-Wettkampfplattform
- Überarbeitung / Entwurf einer Fahrzeugregelung bis Winter 2008
-Entwurf einer Fahrzeugführung (Konzept) „CaroloCup 2009“
- Umsetzung einer Fahrzeugführung Masterarbeit 2009
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Danke für eure Aufmerksamkeit! Fragen?
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![Page 30: Führungskonzept eines autonomen Fahrzeuges](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022081520/568150c4550346895dbee59b/html5/thumbnails/30.jpg)
Literatur
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- TFALDA (Dennis Berger: Studienarbeit 2008) PDF
- http://www.informatik.uni-leipzig.de Odometrie -Thomas Pantzer / 2000
- Autonomatischer Ausweichassistent mit einer Laserscanner-basierten Abstandsregelung für ein fahrerloses Transportsystem
(Denis Schetler – Masterarbeit HAW Hamburg 2007) - Grundkurs der Regelungstechnik – L.Merz / H.Jaschek
- AAET Carolo Team der TU Braunschweig – Navigation
-Grundlagen der Regelungstechnik – Walter Schumacher TU Braunschweig
- Regelungsstrategien für die automatische Fahrzeugführung (R. Mayr)