Autonomes Fahren im Laborversuch Mini-Auto-Driveasert.hs-heilbronn.de/wp-content/uploads/aale_slides.pdf · Infrarot-Kamera. [email protected] 2019/02/28 4 Automated-Valet-Parking

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Ansgar Meroth, Frank Tränkle

Hochschule Heilbronn

Autonomes Fahrenim Laborversuch Mini-Auto-Drive

AALE 2019 Mini-Auto-Drive


• Mini-Plant: Rapid-Prototyping für alle Softwareschichten des autonomen Fahrens

• 1. Anwendung:Automated-Valet-Parking (AVP)

• Softwarearchitektur von MAD

• Funktionsmerkmale von MAD

• Modellbasierter Entwicklungsprozess

• Laborversuch in 5 Lehrveranstaltungen

Agenda


Mini-Auto-Drive (MAD)


• Entwicklung aller Softwareschichten fürs autonome Fahren (SAE Level 4, 5)in Lehrveranstaltungen, Abschlussarbeiten, Semesterprojekten

• Rapid-Prototyping von neuen Softwarealgorithmen und Hochleistungsrechnern für• Perzeption, Sensordatenfusion,

Bahnplanung, Bewegungsregelung

• Traffic-Management

• Funktionale Sicherheit, Verfügbarkeit

• Mini-Z-Fahrzeuge im Maßstab 1:24

• Elektromobilität: Induktive Ladestationen NiMH-Batterien

Mini-Plant


BLE

USB3

Fahrsoftware

C++14MATLAB/Simulink/

Stateflow

ROSMODBAS

Safe

Linux RT-Preempt

Internet

Smart-phones

Infrarot-Kamera


Automated-Valet-Parking (AVP)


1. Fahrer verbindet Smartphone mit Mini-Auto-Drive

2. Fahrer erteilt Fahrauftrag ans Traffic-Management-System• selektiert eines von vier Autos

• selektiert einen von sechs Parkplätzen

• gibt Geschwindigkeit und Rundenzahl vor

3. Traffic-Management-System navigiert das Auto zum Parkplatz• Traffic-Management verwaltet Parkplätze und verarbeitet Missionen

• Navigation berechnet kürzesten Pfad zum Parkplatz und berechnet eine Manöversequenz

• Fahrzeugsteuerung und –regelung führt Manöver aus

• regelt Zielposition mit ±3𝑚𝑚 Regelgenauigkeit ein

• Sicherheitsfunktionen verhindern Kollisionen

4. Induktive Ladestation am Parkplatz lädt automatisch Onboard-Batterie

Video

Mini Auto Drive APP BUGA.mp4


Softwarearchitektur von MAD


/mad/car0

/mad/car0/display/markers

rcvision

carlocate cardisplay

RViztrack

ctrl

/mad/get_graph

/mad/get_waypoints

/mad/get_nearest

/mad/carinputs

/mad/caroutputsext

/mad/track

BLE

navi

USB3

traffic

camera cars

/mad/maneuver/mad/maneuverstate

/mad/mission

/mad/missionstate

/mad/caroutputs /mad/carstate

web services

smartphones

/mad/trafficstate


Funktionsmerkmale von MAD


• Karte• flexibel konfigurierbar aus

Segmenten• Geraden

• Kreisbögen

• Klothoiden

• Verzweigungen

• Parkplätze




• Traffic-Management• User-Interface

über Web-Applikation auf Smartphonefür Fahraufträge

• verwaltet Fahrzeuge

• verwaltet Parkplätze

• verwaltet Ladestationen

• generiert Missionen für Fahrzeuge




• Navigation• empfängt Mission von

Traffic-Management

• berechnet kürzesten Pfad vomStartsegment zum Zielsegmentmit grafenbasierten Suchverfahren

• generiert eine Sequenz von Fahrmanövern• Forward / Reverse / Parking

• Battery Charge

• generiert Sollbahnkurven (kubische 2D-Splines)

• spielt Manöversequenz ab undsendet einzelne Fahrmanöver an Car-Control




• Car-Control• Endlicher Zustandsautomat

steuert den Fahrzeugzustand und Fahrmanöver

• Adaptive Geschwindigkeitsreglung

• Bahnfolgeregelung

• Parkpositionsregelung

• Fail-Safe-Sicherheitskonzeptfür zufällige HW-Fehlerund systematische SW-Fehler




• Bahnfolgeregelung• Führungssignalgenerierung 𝛴𝑟𝑒𝑓

• Nichtlinearer Zustandsregler 𝛴𝐹𝐵𝛿𝑒 = −

𝑘𝑦

𝑣∗2𝑘𝜓

𝑣∗⋅𝑦𝑒𝜓𝑒

• Nichtlineare Vorsteuerung 𝛴𝐹𝐹𝛿∗ = atan[𝑙 ⋅ 𝜅∗(𝑥∗)]

𝛴

𝒔

𝛴𝐹𝐹

𝛴𝐹𝐵𝛴𝑟𝑒𝑓 𝒔∗

𝜓∗

𝜅∗𝛿∗

𝛿𝑒 𝛿

𝜓

𝒔𝑣∗

𝑠1, 𝑠2𝑇

𝑥𝑘∗

𝑦𝑒

𝑥𝑘+1∗

90°

𝑥∗

𝑥𝑘−1∗

𝑑 𝑥∗ + 𝑣∗𝑇𝑡


V

Modellbasierte Entwicklung von Car-Control


Model-in-the-Loop 1 Fahrzeug

Model-in-the-Loop 2 Fahrzeuge

Code-Generierung

Software-in-the-Loop 1 Fahrzeug Software-in-the-Loop n Fahrzeuge

Fahrversuch n Fahrzeuge

Simulink

Embedded Coder/Robotics System Toolbox

C++/ROS/Simulink External Mode

C++/ROS

Simulink

C++/ROSFahrversuch 1 FahrzeugC++/ROS/

Simulink External Mode


Model-in-the-Loop


carsim (dynamics, vision, rc, locate)

cardisplayctrl

/mad/get_graph

/mad/get_waypoints

/mad/get_nearest

/mad/carinputs

/mad/caroutputsext

model

data


/mad/carstate

track

Simulink

Simulink

MATLAB

MATLAB

MATLAB


Software-in-the-Loop


/mad/car0


carsim (dynamics, vision, rc, locate)


RViztrack

ctrl

/mad/get_graph

/mad/get_waypoints

/mad/get_nearest

/mad/carinputs

/mad/caroutputsext

/mad/track

navi

traffic


/mad/mission

/mad/missionstate


web services

smartphones

/mad/trafficstate

C++ aus Simulink

C++

C++

C++

C++

C++

C++


Fahrversuch


/mad/car0


rcvision


RViztrack

ctrl

/mad/get_graph

/mad/get_waypoints

/mad/get_nearest

/mad/carinputs

/mad/caroutputsext

/mad/track

BLE

navi

USB3

traffic

camera cars


/mad/mission

/mad/missionstate


web services

smartphones

/mad/trafficstate

C++ aus SimulinkC++

C++

C++

C++

C++

C++ C++


Laborversuch in Lehrveranstaltungen


• Hochschule Heilbronn, Fakultät Mechanik und Elektronik• Modellbasierte Softwareentwicklung, Bachelor

• Autonomous Systems: Path Planning and Control, Master

• Computergrafik und Multimedia, Master

• Hochschulföderation Südwest• Elektrische Antriebe: Modellbasierter Reglerentwurf, Master Elektromobilität

• Bahnplanung und Bahnfolgeregelung, Master Autonomes Fahren

• Evaluierung von Projekt- und Abschlussarbeiten• 9 von 9 Teilnehmer stimmen zu, neue technische Inhalte und Methoden gelernt zu haben

• 8 von 9 Teilnehmer stimmen zu, nichttechnische Inhalte gelernt zu haben

• 8 von 9 Teilnehmer stimmen zu, dass Vorbildung aus Studium verfestigt werden konnte


Ausblick


• Exponat auf Bundesgartenschau in Heilbronn, April bis Oktober 2019

• Portierung auf NVIDIA Xavier (8 ARM-Kerne, 512 Volta GPU-Kerne, PVA, DLA)

• Fail-Operational Sicherheitskonzept

• Energieoptimales Fahren

• Applikation der Fahrsoftware auf Versuchsträger Audi A3etron / PARAVAN

• Aufbau einer Community: Free Software und Hardware


22 Semesterprojekte und Abschlussarbeiten


Eckenfels: Kommunikation autonomer Modellfahrzeuge, Bachelorarbeit 2017

Heß, Unser: Analyse der Bluetooth-Low-Energy-Kommunikation, Studienarbeit 2017

Gönnenwein, Hellmann, Romig: Offline-Bildverarbeitung zur Lokalisierung von Fahrzeugen, Studienarbeit 2017

Heining: Autonome Modellfahrzeuge: Aufbau einer Rennstrecke und Simulation der Fahrdynamik, Masterprojekt 2017

Uhland: Identifikation der Dynamik sowie Entwicklung eines Erweiterten Kalman-Filters zur Lokalisierung, Studienarbeit 2018

Mekiedjie Ninkam: Bahnfolgeregelung in Simulink mit kubischen Splines und Zustandsregler, Bachelorarbeit 2018

Maier: Modellprädiktive Bahnfolgeregelung (Path Following), Bachelorarbeit 2018

Martius: Modellprädiktive Bahnfolgeregelung (Path Tracking), Bachelorarbeit 2018

Heß: Aufbau einer Bluetooth-Point-to-Multipoint-Verbindung für autonome Modellfahrzeuge, Bachelorarbeit 2018

Unser: Entwurf und Inbetriebnahme eines Entwicklungsboards zur Steuerung und Regelung von Modellfahrzeugen, Bachelorarbeit 2018

Betz: Automatisiertes Parken, Studienarbeit 2018

Kamdem Tcheunche: Identifikation des Ladeverhaltens der On-Board-Batterie, Studienarbeit 2018

Kremsler: Abstandsregelung, Studienarbeit 2018

Krzyzanowski, Weller: Navigation, Fahrmanövermanagement, Bahnplanung für automatisiertes Parken, Masterprojekt 2018

Mößner: Induktives Laden, Studienarbeit 2018

Schütterle: Funktionale Sicherheit, Studienarbeit 2018

Documents

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