100% Fokus auf die wesentliche Aufgabe…

…Dank des MXcarkit. Die Erfolgsgeschichte vom Modellauto bei einem Studierendenwettbewerb hin zu einem Spitzentool in Forschung und Entwicklung wurde schon erzählt. In diesem Blogbeitrag zeigen wir anhand eines Anwendungsbeispiels, was aus den perfekt ausgestatteten Modellautos sowohl unter Studierenden in Forschungsinstituten wie auch in der F&E-Abteilung eines OEMs rauszuholen ist.

Die MXcarkits sind modifizierte Fahrzeuge ursprünglich aus dem Modellbau, die weit mehr leisten als ferngesteuert Fahr- und Parksituationen zu bewältigen. Durch den Einbau einer Sensorik und eines Echtzeitrechner haben sie reale Computing Power an Bord und können so automatisiert Fahrsituationen meistern.

 

Aufgabe: Parkplatzerkennung und Umfeldkartierung

Bekannt aus dem VDI Cup zum Autonomen Fahren dient das MXcarkit zur Entwicklung weiterer zusätzlicher essenzieller Funktionen. Wie in diesem Fall die Entwicklung einer Parkplatzerkennung und Umfeldkartierung.

In anderen Worten sind dies die ersten beiden Schritte hin zu einer vollautomatisierten Parkfunktion. Die speziell für dieses Thema abberufene Forschungsgruppe im Adrive Living Lab der Hochschule Kempten führte ein Verfahren ein, damit das Fahrzeug im ersten Schritt Parkplatzmarkierungen automatisch erkennt und somit die Position der Parkplätze ermitteln kann. Mit dem zweiten Schritt, der Generierung einer Karte, kann es prüfen, ob diese Parkplätze belegt oder frei sind.

 

Die nötige Sensorik bringt das MXcarkit mit

Die für diese Erkenntnisse nötigen Features bringt das MXcarkit mit: für die Umfeldsensorik des Fahrzeugs werden die Frontstereokamera und zehn Ultraschallsensoren verwendet. Der im Carkit ebenfalls verbaute NVIDIA Jetson übernimmt die Aufgaben eines leistungsstarken Rechners, eben für Robotikanwendungen und die KI. Während ROS (Robot Operating System) für die schnelle und effiziente Realisierung der Software verwendet wird.

Das MXcarkit ist also vollkommen ausgestattet: Mit Hilfe der am Fahrzeug zur Verfügung stehenden Sensorik kann eine Parkplatzerkennung realisiert werden. Unter der Verwendung von Frontkamerabildern erkennt es Parkplatzmarkierungen und rechnet deren Bildkoordinaten in Fahrzeugkoordinaten um. Damit das Fahrzeug einparken kann, ist eine Umfeldkarte erforderlich. Diese dient dazu, dynamischen und statischen Objekten auszuweichen und die Belegung der Parkplätze detektieren zu können. Hierzu werden neben einer selbst entwickelten Parkplatzerkennung weitverbreitete ROS Pakete zur Sensordatenfusion und Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) verwendet.

Der Vorteil mit dem MXcarkit zu arbeiten ist eindeutig. Die Hardware ist vollständig eingebaut die Schnittstellen sind vorhanden und der Code ist geschrieben, um die Sensoren anzusprechen. Der Ingenieur oder die Ingenieurin kann den Fokus 100% auf die wesentliche Aufgabe legen, wie in diesem Anwendungsbeispiel den Parkplatz erkennen und die Position des Fahrzeugs zum Parkplatz errechnen.

 

Es bleibt spannend

Momentan arbeitet eine Forschungsgruppe am letzten Schritt des vollautomatisierten Einparkens mit Hilfe der Trajektorienplanung. Und an der Verbesserung der Fahrzeugodometrieschätzung mit Hilfe von Sensordatenfusion. Wir werden über die Ergebnisse berichten. Bleiben Sie dran!

Für detaillierte Informationen wenden Sie sich gerne an Prof. Dr. Markus Krug markus.krug@mdynamix.de oder Johann Haselberger johann.haselberger@hs-kempten.de