Führungskonzept eines autonomen Fahrzeuges

Enrico HenselMasterstudiengang Informatik

AW1 2008

Einleitung Motivation

Fahrzeugführung

Bestandsaufnahme zu den Fahrzeugprojekten

Herausforderungen in der Fahrzeugführung

Reglerentwurf & alternative Ansätze

Ausblick auf die Projektphase

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Motivation

3

Fahrzeugführung ist doch einfach!

Motivation

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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.

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+

Motivation

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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

Motivation

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Fahrzeugführung, versuchen wir es!

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.

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 -

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

FahrzeugführungPlattform - Carolo

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CaroloCup 2008 Wettbewerbsfahrzeug

* Leihgabe der TU Braunschweig

FahrzeugführungPlattform - Carolo

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Systemübersicht:

Fahrzeug-Führungseinheit

Fahrzeugaufbau

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

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

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.

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:

- 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?

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

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.

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

Lösungsansatzzur Erinnerung

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Schematischer Systemaufbau:

Fahrzeug-Führungseinheit

Fahrzeugaufbau

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

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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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

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

Danke für eure Aufmerksamkeit! Fragen?

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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)