Simulation abstrakter Umweltszenarien zur Validierung kamerabasierter Fahrspur- und Elementerkennungsalgorithmen für den Einsatz auf autonomenModellfahrzeugen

URL
Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Informatik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2018
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Objekterkennung
DDC-Sachgruppe: Informatik

Kurzfassung auf Deutsch:

Diese Arbeit befasst sich mit der Verbesserung von Testbedingungen durch die Anbindung eines Simulators zur Generierung von Testbildern im Bachelor-Projekt Carolo-Cup. Im Rahmen des Projektes werden autonome Modellfahrzeuge für die Teilnahme am Carolo-Cup der TU Braunschweig entwickelt. Nach einer Vorstellung des Carolo-Projektes werden zunächst die aktuellen Rahmenbedingungen, wie etwa das Regelwerk des Wettbewerbs und die Testbedingungen an der HAW, sowie die daraus resultierenden Probleme des Carolo-Projekts aufgezeigt. Im Anschluss wird ein Überblick über verschiedene Testansätze für Embedded Systeme gegeben (dies umfasst Hardware in the Loop, Software in the Loop und Live Testing), bevor aktuelle Game-Engines und ein Robotersimulator vorgestellt werden, die für die Nutzung in dieser Arbeit in Frage kommen. Schließlich soll mit Hilfe des Gazebo-Simulators aufgezeigt werden, wie eine Simulationsumgebung für die verschiedenen Umweltszenarien des Carolo-Cups erstellt werden kann. Die Möglichkeiten der Weiterentwicklung von kamerabasierten Erkennungsalgorithmen und die Testbedingungen für autonome Fahrzeuge sollen durch diese Arbeit signifikant verbessert werden.

Kurzfassung auf Englisch:

This paper is concerned with improving the testing conditions within the Carolo-Cup project through the addition of a simulator for generating testing images. Within the Carolo project, autonomous model vehicles are developed for participation in the Carolo-Cup at TU Braunschweig. After briefly presenting the Carolo project, parameters such as the competition’s set of rules and the testing conditions at the HAW are presented, including the resulting difficulties for the Carolo project. Subsequently, an overview of different approaches for the testing of embedded systems will be given, including Hardware in the Loop, Software in the Loop and live testing, before presenting current game engines and a robotic simulator which are considered regarding their usefulness for the project. Finally, the Gazebo simulator will be used to show how a simulation environment can be created for the different environmental scenarios included in the Carolo-Cup. The aim of this paper is to advance the development of camera-based recognition algorithms and thus improve testing conditions for autonomous vehicles.

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