autonomes fahren im laborversuch...
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Ansgar Meroth, Frank Tränkle
Hochschule Heilbronn
Autonomes Fahrenim Laborversuch Mini-Auto-Drive
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
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• 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
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
Mini-Auto-Drive (MAD)
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• 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
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
BLE
USB3
Fahrsoftware
C++14MATLAB/Simulink/
Stateflow
ROSMODBAS
Safe
Linux RT-Preempt
Internet
Smart-phones
Infrarot-Kamera
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Automated-Valet-Parking (AVP)
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
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
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Softwarearchitektur von MAD
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
/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
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Funktionsmerkmale von MAD
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
• Karte• flexibel konfigurierbar aus
Segmenten• Geraden
• Kreisbögen
• Klothoiden
• Verzweigungen
• Parkplätze
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Funktionsmerkmale von MAD
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
• Traffic-Management• User-Interface
über Web-Applikation auf Smartphonefür Fahraufträge
• verwaltet Fahrzeuge
• verwaltet Parkplätze
• verwaltet Ladestationen
• generiert Missionen für Fahrzeuge
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Funktionsmerkmale von MAD
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
• 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
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Funktionsmerkmale von MAD
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
• Car-Control• Endlicher Zustandsautomat
steuert den Fahrzeugzustand und Fahrmanöver
• Adaptive Geschwindigkeitsreglung
• Bahnfolgeregelung
• Parkpositionsregelung
• Fail-Safe-Sicherheitskonzeptfür zufällige HW-Fehlerund systematische SW-Fehler
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Funktionsmerkmale von MAD
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
• 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
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V
Modellbasierte Entwicklung von Car-Control
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
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
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Model-in-the-Loop
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
carsim (dynamics, vision, rc, locate)
cardisplayctrl
/mad/get_graph
/mad/get_waypoints
/mad/get_nearest
/mad/carinputs
/mad/caroutputsext
model
data
/mad/maneuver/mad/maneuverstate
/mad/carstate
track
Simulink
Simulink
MATLAB
MATLAB
MATLAB
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Software-in-the-Loop
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
/mad/car0
/mad/car0/display/markers
carsim (dynamics, vision, rc, locate)
carlocate cardisplay
RViztrack
ctrl
/mad/get_graph
/mad/get_waypoints
/mad/get_nearest
/mad/carinputs
/mad/caroutputsext
/mad/track
navi
traffic
/mad/maneuver/mad/maneuverstate
/mad/mission
/mad/missionstate
/mad/caroutputs /mad/carstate
web services
smartphones
/mad/trafficstate
C++ aus Simulink
C++
C++
C++
C++
C++
C++
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Fahrversuch
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
/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
C++ aus SimulinkC++
C++
C++
C++
C++
C++ C++
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Laborversuch in Lehrveranstaltungen
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
• 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
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Ausblick
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
• 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
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22 Semesterprojekte und Abschlussarbeiten
AALE 2019 Mini-Auto-Drive
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