Bachelorarbeit, 2009
56 Seiten, Note: 1
1 Aufgabenstellung
2 Grundlegendes zur Problemstellung „Autonomes Fahren“
2.1 Positionsbestimmung im Raum - Navigation
2.2 Umfelderkennung - Wegfindung
3 Grundlegende Betrachtung verschiedener Sensortypen
3.1 Anforderungen an die Sensorik
3.2 Sensoren für die Odometrie-Datenermittlung
3.2.1 Inkrementalgeber
3.2.2 Absolutwertgeber
3.2.3 Kompass
3.2.4 Gyroskop
3.3 Sensoren für die Positionstriangulierung
3.3.1 GPS zur direkten Positionsbestimmung
3.3.2 Triangulierung der Position durch W-LAN
3.4 Sensoren für die Umfelderkennung
3.4.1 LIDAR
3.4.2 Kamerasysteme
3.4.3 RADAR
3.4.4 Infrarot-Sensoren
3.4.5 Ultraschall
4 Gegenüberstellung der Sensoren
4.1 Bewertungskriterien für Sensoren
4.2 Beschreibung der Sensoren nach Vor- und Nachteilen
4.2.1 Inkrementalgeber
4.2.2 Kompass
4.2.3 Gyroskop
4.2.4 GPS
4.2.5 WLAN
4.2.6 LIDAR
4.2.7 Kamerasysteme
4.2.8 RADAR
4.2.9 Infrarot-Sensor
4.2.10 Ultraschall-Sensor
4.3 Vergleichsübersicht der Sensoren
5 Erstellen des Sensorkonzeptes
5.1 Das Fahrzeugmodell
5.2 Sensoranordnung
5.2.1 Sensorik für die Odometrie-Datenerfassung
5.2.2 Sensorik für die Umfelderkennung
5.3 Sensor Konzept im Überblick
6 Einbinden der Sensorik am Konzeptfahrzeug AICC
6.1 Einbindung der Inkrementalgeber
6.1.1 Konzept
6.1.2 Schaltungstechnische Umsetzung
6.1.3 Programmierung
6.1.4 Erkenntnisse
6.2 Einbindung des Kompass
6.2.1 Konzept
6.2.2 Programmierung
6.2.3 Erkenntnisse
6.3 Einbindung des LIDAR
6.3.1 Konzept
6.3.2 Schaltungstechnische Umsetzung
6.3.3 Programmierung
6.3.4 Erkenntnisse
6.4 Einbindung der Ultraschall-Sensoren
6.4.1 Konzept
6.4.2 Schaltungstechnische Umsetzung
6.4.3 Programmierung
6.4.4 Erkenntnisse
6.5 Einbindung der Infrarot-Sensoren
6.5.1 Konzept
6.5.2 Schaltungstechnische Umsetzung
6.5.3 Programmierung
6.5.4 Erkenntnisse
7 Erreichte Ziele und gewonnene Erkenntnisse
Die Arbeit verfolgt das Ziel, für das autonome Fahrzeugprojekt "Artificial Intelligence Concept Car" (AICC) ein geeignetes Sensorkonzept zu entwickeln, zu evaluieren und praktisch umzusetzen, um eine autonome Navigation in Innenräumen zu ermöglichen.
3.4.1 LIDAR
Diese Messmethode [16] verwendet ein dem RADAR ähnliches Prinzip, wobei bei diesem Verfahren ein Laserstrahl abgestrahlt wird.
Aufgrund der Laufzeit und Intensität des reflektierten Lichtes kann die Distanz ermittelt bzw. auf die Oberfläche des Objektes geschlossen werden. Dieser Laserstrahl wird über ein rotierendes Prisma in einer Ebene bewegt.
Dadurch ist ein, je nach Anwendung vertikaler oder wie in unserer Applikation horizontaler Schnitt durch den Raum möglich. Jedem Winkelwert kann durch die Laufzeitverschiebung eine entsprechende Distanz zugeordnet werden. Somit haben die erhaltenen Daten Polarkoordinaten-Charakteristik.
Diese Technik eignet sich zur Erfassung von Hindernissen jeder Art, besonders zur Erfassung von Raumkonturen, wie in Abb. 9 verdeutlicht wird.
Der Nachteil dieser Technologie besteht darin, dass in der gescannten Ebene jeder Winkel nur von einem Punkt repräsentiert wird. Dies hat zur Folge, dass bei einem Messfehler der gesamte, von diesem Winkelabschnitt betroffene Bereich fehlerhaft ist.
Erschwerend kommt hinzu, dass sich, wie in Abb. 9 ersichtlich, mit steigender Distanz zum Hindernis die Auflösung entsprechend reduziert.
Weiters liegt die aufgenommene Information in einer sehr schmalen Ebene vor, was die Erfassung von Hindernissen ausschließlich in einer Höhe ermöglicht.
Aufgrund des angewandten Messverfahrens erweisen sich stark reflektierende Oberflächen als problematisch, da sie das Licht an ihrer Oberfläche streuen und dieses daher nicht direkt an das Photoelement des Sensors reflektiert wird.
1 Aufgabenstellung: Definition der Ziele für die Evaluierung der Sensortechnologien und deren Implementierung im AICC-Projekt.
2 Grundlegendes zur Problemstellung „Autonomes Fahren“: Erläuterung der theoretischen Grundlagen für Positionsbestimmung und Umfelderkennung als Basis für die Sensorauswahl.
3 Grundlegende Betrachtung verschiedener Sensortypen: Detaillierte technische Vorstellung der in Frage kommenden Sensorik für Odometrie, Triangulierung und Umfelderkennung.
4 Gegenüberstellung der Sensoren: Analyse der Vor- und Nachteile sowie Bewertung der Sensoren anhand spezifischer Kriterien wie Platzbedarf und Genauigkeit.
5 Erstellen des Sensorkonzeptes: Festlegung der Sensoranordnung und des Fahrzeugmodells für das Projekt AICC.
6 Einbinden der Sensorik am Konzeptfahrzeug AICC: Beschreibung der Hard- und Software-Implementierung der ausgewählten Sensoren am realen Fahrzeug.
7 Erreichte Ziele und gewonnene Erkenntnisse: Reflektion über den Projekterfolg, gelöste Herausforderungen und abschließende Bewertung der Ergebnisse.
Autonome Fahrzeuge, Robotik, Sensorkonzept, LIDAR, Infrarot-Sensor, Ultraschall-Sensor, Odometrie, Navigation, Umfelderkennung, SLAM, Kalmanfilter, DARPA, RANSAC, Indoor-Navigation, AICC.
Die Arbeit behandelt die Entwicklung und Implementierung eines Sensorkonzepts für ein autonomes, mobiles Indoor-Fahrzeugmodell namens "Artificial Intelligence Concept Car" (AICC).
Die Schwerpunkte liegen auf der Navigation, der Hinderniserkennung mittels verschiedener Sensortypen und der technischen Integration dieser Komponenten in eine bestehende Systemarchitektur.
Ziel ist es, eine wissenschaftliche Gegenüberstellung verschiedener Sensortypen vorzunehmen, um eine fundierte Sensorauswahl für das AICC zu treffen und diese durch praktische Implementierung zu validieren.
Neben einer theoretischen Literaturanalyse und dem Vergleich technischer Datenblätter nutzt der Autor empirische Tests zur Kalibrierung und zur Fehleranalyse der Sensor-Hardware.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Vorstellung der Sensortechnik, eine detaillierte Gegenüberstellung anhand von Bewertungskriterien sowie die konkrete Beschreibung der schaltungstechnischen und softwaremäßigen Einbindung.
Die Arbeit ist geprägt durch Begriffe wie AICC, LIDAR, Odometrie, Indoor-Navigation und Sensorkonzept.
Kleinste Neigungsabweichungen des LIDAR-Sensors führen aufgrund der hohen Distanzmessung (bis zu 30 Meter) zu erheblichen Fehlern bei der Interpretation der Messdaten, weshalb eine exakte horizontale Ausrichtung essenziell ist.
Der Request Mode dient dazu, die Systemauslastung des IPC zu senken, indem Daten paketweise bei Bedarf abgerufen werden, statt eine kontinuierliche Datenflut zu verarbeiten, die zu Pufferüberläufen führen würde.
Wie auch der LIDAR-Sensor neigen die IR-Sensoren bei stark reflektierenden Oberflächen zu Messausreißern, was jedoch für die Aufgabenstellung (Erkennung von Stiegen und Türschwellen) tolerierbar ist.
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